Spring Boot 是一个非常流行的 Java Web 开发框架,它提供了许多方便的功能,其中之一就是 Sleuth。Sleuth 是一个分布式跟踪系统,用于跟踪应用程序中的请求和操作。在本文中,我们将探讨 Spring Boot 中的 Sleuth 是什么,以及如何使用它来跟踪应用程序中的请求和操作。
什么是 Sleuth?
Sleuth 是一个分布式跟踪系统,用于跟踪应用程序中的请求和操作。它可以帮助我们了解应用程序的结构和性能,并定位问题的根本原因。Sleuth 可以与 Zipkin 等分布式跟踪系统配合使用,从而提供更全面的应用程序跟踪和分析功能。
Sleuth 在 Spring Boot 中提供了一个便捷的集成方式。它可以轻松地跟踪应用程序中的请求和操作,并将跟踪信息记录到日志文件中。这使得我们可以更轻松地了解应用程序的结构和性能,并快速定位问题的根本原因。
Sleuth 的核心概念
在使用 Sleuth 之前,我们需要了解一些核心概念:
- Trace(跟踪):一个 Trace 表示一个请求或操作的完整的调用链,从客户端发起请求开始,到服务端响应请求结束。
- Span(跨度):一个 Span 表示一个请求或操作的一部分,它包含了一些有用的信息,如开始时间、结束时间、操作名称等。
- Trace ID(跟踪 ID):一个 Trace ID 是一个唯一的标识符,它用于将一组 Span 关联在一起,形成一个完整的 Trace。
- Span ID(跨度 ID):一个 Span ID 是一个唯一的标识符,它用于标识一个 Span。
在 Sleuth 中,每个请求或操作都会生成一个 Trace,并且每个 Trace 包含多个 Span。每个 Span 包含一个唯一的 Span ID,并与一个 Trace ID 相关联。通过 Trace ID 和 Span ID,我们可以将多个 Span 关联在一起,形成一个完整的 Trace。
使用 Sleuth
要使用 Sleuth,我们需要将 Sleuth 依赖添加到项目中。在 Maven 项目中,可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
在 Gradle 项目中,可以在 build.gradle 文件中添加以下依赖:
implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'
添加依赖后,Sleuth 就会自动启用,并开始跟踪应用程序中的请求和操作。Sleuth 会自动为每个请求或操作生成一个 Trace,并为每个 Trace 中的每个 Span 生成一个唯一的 Span ID。
默认情况下,Sleuth 会将 Trace ID 和 Span ID 添加到日志中,以便我们可以轻松地跟踪应用程序中的请求和操作。例如,下面是一个包含 Trace ID 和 Span ID 的日志:
2021-09-01 12:00:00.000 [my-service,0123456789abcdef,0123456789abcdef,true] TRACE [MyController] - Handling request
在上面的例子中,日志中包含了一个 Trace ID(0123456789abcdef)和一个 Span ID(0123456789abcdef),它们分别与一个名为 my-service
的服务相关联。
自定义 Sleuth 配置
在使用 Sleuth 时,我们可以通过配置文件或编程方式进行自定义配置。以下是一些常用的自定义配置方式:
配置 Trace 和 Span 的名称
默认情况下,Sleuth 会为每个 Trace 和Span 分别使用应用程序的名称和随机生成的 ID。如果需要自定义 Trace 和 Span 的名称,可以在 application.properties(或 application.yaml)文件中添加以下配置:
spring.sleuth.sampler.probability=1.0
spring.application.name=my-custom-app-name
spring.sleuth.span-name-regex=(?<controller>MyController)
上面的配置将会将 Trace 的名称设置为 my-custom-app-name
,将所有包含 MyController
的 Span 设置为 MyController
。同时,spring.sleuth.sampler.probability=1.0
确保 Sleuth 对所有请求和操作进行跟踪。
配置 Sleuth 的 Sampler
在实际的生产环境中,我们可能需要对请求和操作进行采样,以避免 Sleuth 产生过多的跟踪数据。在 Sleuth 中,采样是通过 Sampler 实现的。默认情况下,Sleuth 使用一个随机采样器,它对 10% 的请求进行采样。
如果需要自定义采样器,可以在配置文件中添加以下配置:
spring.sleuth.sampler.type=RATE_LIMITED
spring.sleuth.sampler.rate=0.5
上面的配置将会将采样器设置为 RATE_LIMITED,它会根据请求速率限制采样率。具体而言,它将对 50% 的请求进行采样。
使用 MDC(Mapped Diagnostic Context)
在实际的生产环境中,我们可能需要将 Trace 和 Span 的信息传递给 Logback 或 Log4j2 等日志框架。为了实现这一点,Sleuth 提供了一个 MDC(Mapped Diagnostic Context)实现,它可以将 Trace 和 Span 的信息添加到日志中。
要使用 MDC,我们需要在 application.properties(或 application.yaml)文件中添加以下配置:
logging.pattern.level=%X{traceId} %X{spanId} %5p [${spring.zipkin.service.name:-},%X{X-B3-TraceId:-},%X{X-B3-SpanId:-},%X{X-Span-Export:-}] [%t] %logger{5} - %msg%n
上面的配置将在日志模式中添加 Trace 和 Span 的信息。这样,我们就可以轻松地跟踪应用程序中的请求和操作,并将跟踪信息添加到日志中。
总结
本文介绍了 Spring Boot 中的 Sleuth,它是一个分布式跟踪系统,用于跟踪应用程序中的请求和操作。我们了解了 Sleuth 的核心概念,包括 Trace、Span、Trace ID 和 Span ID,并探讨了如何使用 Sleuth。
在实际的生产环境中,我们可以通过自定义配置来使用 Sleuth。例如,我们可以配置 Trace 和 Span 的名称、采样器类型和速率,以及使用 MDC 将 Trace 和 Span 的信息添加到日志中。这些功能可以帮助我们更轻松地了解应用程序的结构和性能,并快速定位问题的根本原因。