一个良好的监控,应该有一个人类亲和的界面,这个界面就是Zipkin。本文详细讨论Sleuth如何与Zipkin配合使用。
Zipkin是Twitter开源的分布式跟踪系统,基于Dapper的论文设计而来。它的主要功能是收集系统的时序数据,从而追踪微服务架构的系统延时等问题。Zipkin还提供了一个非常友好的界面,帮助我们分析追踪数据。
Zipkin官方网站: http://zipkin.io/
zipkin-server-2.11.3-exec.jar
java -jar zipkin-server-2.11.7-exec.jar
http://localhost:9411
即可看到Zipkin Server的首页。 Zipkin UI首页:
简单讲解图中各个查询条件的含义:
① Service Name表示服务名称,也就是各个微服务spring.application.name的值。
② 第二列表示span的名称,“all”表示所有span,也可选择指定span。
③ Lookback用于执行想要查看的之间段。
④ Duration表示持续时间,即span从创建到关闭所经历的时间。
⑤ Limit表示查询几条数据。类似于MySQL数据库中的limit关键词。
⑥ Annotations Query,用于自定义查询条件。
在 Spring Cloud之Finchley版学习(二十四)-Spring Cloud Sleuth入门 的基础上:
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId> </dependency>
spring: zipkin: base-url: http://localhost:9411 sleuth: sampler: # 采样率,模式0.1,也就是10%,为了便于观察效果,改为1.0,也就是100%。生产环境建议保持默认。 probability: 1.0
http://localhost:8000/users/1
http://localhost:9411
,可看到类似如下界面: 如图,已经展示了该次请求的耗时。如果你有多个应用,Zipkin将会展示每个应用消耗了多少时间,蓝色表示请求正常,红色表示请求失败。