一、分布式链路监控与追踪
上篇文章中我们讲解了SpringCloud Stream 消息驱动，本篇文章我们介绍喜爱Sleuth+Zipkin的服务链路监控与追踪。
在微服务系统中，随着业务的发展，系统会变得越来越大，那么各个服务之间的调用关系也就变得越来越复杂。一个 HTTP 请求会调用多个不同的微服务来处理返回最后的结果，在这个调用过程中，可能会因为某个服务出现网络延迟过高或发送错误导致请求失败，这个时候，对请求调用的监控就显得尤为重要了。Spring Cloud Sleuth 提供了分布式服务链路监控的解决方案。
Zipkin 是一个开放源代码分布式的跟踪系统，由Twitter公司开源，它致力于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。每个服务向zipkin报告计时数据，例如用户每次请求服务的处理时间等，可方便的监测系统中存在的瓶颈。zipkin会根据调用关系通过Zipkin UI生成依赖关系图。
Spring Cloud Sleuth为服务之间调用提供链路追踪。通过Sleuth可以很清楚的了解到一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长。从而让我们可以很方便的理清各微服务间的调用关系。此外Sleuth可以帮助我们：
- 耗时分析: 通过Sleuth可以很方便的了解到每个采样请求的耗时，从而分析出哪些服务调用比较耗时;
- 视化错误: 对于程序未捕捉的异常，可以通过集成Zipkin服务界面上看到;
- 链路优化: 对于调用比较频繁的服务，可以针对这些服务实施一些优化措施。
- Spring Cloud Sleuth可以结合Zipkin，将信息发送到Zipkin，利用Zipkin的存储来存储信息，利用Zipkin Ui来展示数据。
二、搭建Zipkin服务追踪系统
官方已经提供了提供了编译好的 jar 包，可以在官网下载：
启动：
默认端口号; 9411：
java –jar zipkin.jar打开浏览器输入：
http://localhost:9411
三、SpringCloud 加入追踪
在springcloud中加入Zipkin服务追踪是非常简单的。在服务的提供者个消费者加入下面配置。
在pom文件中引入依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>修改配制文件：
spring:
zipkin:
base-url: http://192.168.2.126:9411/
sleuth:
sampler:
probability: 1.0 #代表所有信息，都收集下面使用RestTemplate或Feign 调用服务的时候，会自动加入zipkin的追踪。
可以在上面那个网站看到服务调用的详情：
四、持久化日志
上面的日志是存在内存中的，如果关闭zipkin，日志就消失了，但zipkin提供了持久化方案，存在es或mysql中，当然这里存在es中比较合适，效率也比较高。
存在es中的配置也很简单，只需启动时指定es地址。
启动zipkin：
java -jar zipkin-server-2.11.8-exec.jar --STORAGE_TYPE=elasticsearch --ES_HOSTS=http://127.0.0.1:9200然后访问服务产生一些日志：
使用kibana查看ES中的日志：
GET zipkin:span-2020-08-06/_search
