JAVA 微服务接口链路过长？结合 Sleuth 自动生成 TraceId 的上下游治理方案 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Java 微服务接口链路过长治理方案：Sleuth TraceId 自动生成与上下游传递

各位朋友，大家好！今天我们来聊聊微服务架构下，接口链路过长的问题，以及如何利用 Spring Cloud Sleuth 自动生成 TraceId，并实现 TraceId 在上下游服务的传递，从而进行有效的链路追踪和治理。

一、微服务架构的挑战与链路追踪的重要性

微服务架构将一个单体应用拆分成多个小型、自治的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展。这种架构带来了诸如灵活性、可伸缩性等诸多好处，但也引入了新的挑战，其中之一就是服务间的调用链变得复杂且难以追踪。

想象一下，一个用户请求可能需要经过多个微服务的处理才能完成。如果某个服务出现问题，导致整个请求失败，我们如何快速定位到出错的服务？如果某个服务的性能瓶颈影响了整体响应时间，我们又该如何找到它？

这就是链路追踪的重要性所在。链路追踪能够记录每个请求经过的服务节点、调用关系、耗时等信息，帮助我们：

快速定位问题： 追踪请求的完整路径，快速识别故障点。
性能优化： 分析每个服务的耗时，找出性能瓶颈。
服务依赖分析： 了解服务之间的调用关系，优化服务架构。

二、Spring Cloud Sleuth 简介：自动生成 TraceId 的利器

Spring Cloud Sleuth 是一个 Spring Cloud 项目，专门用于实现分布式系统的链路追踪。它通过拦截 HTTP 请求、消息队列等方式，自动为每个请求生成唯一的 TraceId 和 SpanId，并将这些信息传递给下游服务。

TraceId： 用于标识一次完整的请求链路，所有属于同一个请求的 Span 都拥有相同的 TraceId。
SpanId： 用于标识链路中的一个单独的调用单元，例如一个 HTTP 请求、一个数据库查询等。

Sleuth 的核心价值在于自动化。它通过 Spring AOP 和 Spring Boot 自动配置，减少了手动侵入代码的工作量，使得我们可以专注于业务逻辑的实现。

三、Sleuth 的基本使用：快速集成与配置

让我们通过一个简单的例子，演示如何在 Spring Boot 项目中集成 Sleuth。

1. 添加依赖：

在 pom.xml 文件中添加 Sleuth 的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

2. 简单配置：

通常情况下，Sleuth 默认配置就能满足基本需求。如果需要自定义配置，可以在 application.properties 或 application.yml 文件中进行配置。例如，可以配置采样率，控制需要追踪的请求比例：

spring.sleuth.sampler.probability: 1.0  # 采样率，1.0 表示所有请求都追踪

3. 示例代码：

创建一个简单的 REST Controller：

@RestController
public class HelloController {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HelloController.class);

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        logger.info("Received request to /hello");
        String response = restTemplate.getForObject("http://localhost:8081/world", String.class);
        logger.info("Response from /world: {}", response);
        return "Hello " + response;
    }

    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
        return builder.build();
    }
}

另一个 REST Controller (8081端口):

@RestController
public class WorldController {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WorldController.class);

    @GetMapping("/world")
    public String world() {
        logger.info("Received request to /world");
        return "World!";
    }
}

4. 运行测试：

启动两个应用（分别运行在 8080 和 8081 端口），访问 http://localhost:8080/hello。

5. 查看日志：

观察两个应用的日志，你会发现 Sleuth 自动添加了 TraceId 和 SpanId：

[hello-service,a84b8f351a870165,a84b8f351a870165,false]  # 8080端口的日志
[world-service,a84b8f351a870165,9094e39e73757014,false]  # 8081端口的日志

解释一下日志中的信息：

hello-service 和 world-service 分别是应用的名称。
a84b8f351a870165 是 TraceId，两个服务拥有相同的 TraceId，表明它们属于同一个请求链路。
a84b8f351a870165 和 9094e39e73757014 分别是 SpanId，每个服务都有自己的 SpanId，用于标识该服务内的调用单元。
false 表示是否采样，true 表示采样，false 表示不采样。因为我们设置了 1.0 的采样率，所以这里应该是 true。如果采样率为 0.5，那么有一半的请求会被采样。

四、TraceId 的上下游传递：核心机制与实现

Sleuth 的核心机制在于自动将 TraceId 和 SpanId 等信息通过 HTTP Header 或消息队列等方式传递给下游服务。

1. HTTP Header 传递：

当使用 RestTemplate 或 Feign 等 HTTP 客户端进行服务调用时，Sleuth 会自动将以下 Header 添加到请求中：

X-B3-TraceId: TraceId
X-B3-SpanId: SpanId
X-B3-ParentSpanId: 父 SpanId (可选)
X-B3-Sampled: 是否采样

下游服务接收到请求后，会从 Header 中提取 TraceId 和 SpanId，并创建新的 Span。

2. 消息队列传递：

当使用 Spring Cloud Stream 等消息队列进行服务间通信时，Sleuth 会自动将 TraceId 和 SpanId 等信息添加到消息的 Header 中。

3. 自定义传递：

如果需要使用其他方式传递 TraceId 和 SpanId，可以通过实现 TraceContextCustomizer 接口进行自定义。

示例代码 (RestTemplate)：

上面的 HelloController 示例代码已经演示了如何使用 RestTemplate 进行服务调用，Sleuth 会自动添加必要的 Header。

示例代码 (Feign)：

首先，添加 Feign 的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

然后，创建一个 Feign 客户端：

@FeignClient("world-service") //服务名称
public interface WorldClient {

    @GetMapping("/world")
    String getWorld();
}

在 HelloController 中使用 Feign 客户端：

@RestController
public class HelloController {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HelloController.class);

    @Autowired
    private WorldClient worldClient;

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        logger.info("Received request to /hello");
        String response = worldClient.getWorld();
        logger.info("Response from /world: {}", response);
        return "Hello " + response;
    }
}

重要提示：

确保所有参与链路追踪的服务都集成了 Sleuth。
建议使用统一的日志格式，以便于在日志分析工具中进行查询和分析。

五、链路追踪数据的存储与可视化：Zipkin 的集成

Sleuth 只是负责生成和传递 TraceId，最终的链路追踪数据需要存储起来，并进行可视化展示。Zipkin 是一个流行的开源分布式追踪系统，可以与 Sleuth 无缝集成。

1. 启动 Zipkin Server：

可以通过 Docker 启动 Zipkin Server：

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

2. 配置 Sleuth 将数据发送到 Zipkin：

在 application.properties 或 application.yml 文件中添加配置：

spring.zipkin.baseUrl: http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.probability: 1.0
spring.zipkin.sender.type: web  # 使用 HTTP 发送数据

3. 添加 Brave Reporter (可选，但推荐):

Brave 是 Zipkin 的 Java instrumentation 库，Sleuth 默认使用 Brave 作为数据发送器。添加 Brave Reporter 可以提供更丰富的功能，例如批量发送数据，减少网络开销。

<dependency>
    <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
    <artifactId>zipkin-reporter-brave</artifactId>
</dependency>

4. 访问 Zipkin UI：

访问 http://localhost:9411，即可看到 Zipkin 的 Web UI。可以根据 TraceId 查询链路追踪数据，并进行可视化分析。

其他存储方案：

除了 Zipkin，还可以使用 Jaeger、SkyWalking 等其他分布式追踪系统。

六、上下游治理策略：如何利用 TraceId 进行问题排查和性能优化

有了 TraceId 和链路追踪数据，我们就可以进行有效的上下游治理：

1. 问题排查：

当用户报告某个功能出现问题时，首先获取该请求的 TraceId。
在 Zipkin UI 中查询该 TraceId 的链路追踪数据，查看请求经过的服务节点和耗时。
重点关注耗时较长的服务节点，以及出现错误的服务节点。
根据日志和监控数据，进一步分析问题原因。

2. 性能优化：

定期分析 Zipkin 中的链路追踪数据，找出性能瓶颈。
针对耗时较长的服务节点，进行性能优化，例如优化数据库查询、减少网络调用等。
通过链路追踪数据，分析服务之间的依赖关系，优化服务架构，减少不必要的调用。

3. 监控告警：

可以基于 TraceId 和链路追踪数据，设置监控告警规则。
例如，当某个服务的平均响应时间超过阈值时，触发告警。
当某个服务出现错误时，触发告警。

4. 流量控制：

可以根据 TraceId 对特定用户或特定请求进行流量控制。
例如，可以限制某个用户在一定时间内访问某个接口的次数。

表格：常用 HTTP Header 及其含义

Header 名称	含义
X-B3-TraceId	TraceId，标识一次完整的请求链路。
X-B3-SpanId	SpanId，标识链路中的一个单独的调用单元。
X-B3-ParentSpanId	父 SpanId，标识当前 Span 的父 Span。
X-B3-Sampled	是否采样，`1` 表示采样，`0` 表示不采样。
X-Request-Id	通常由网关生成，用于标识一次外部请求。
X-Correlation-Id	用于在多个服务之间传递关联 ID，方便关联日志和数据。
Content-Type	请求或响应的内容类型。
Authorization	认证信息，例如 JWT Token。

七、高级用法与注意事项

自定义 Span： 可以使用 Tracer 对象手动创建和管理 Span，例如，当需要追踪非 HTTP 请求的操作时。
异步调用： Sleuth 可以通过 @Async 注解支持异步调用，确保 TraceId 在异步线程中正确传递。
日志 MDC： Sleuth 会自动将 TraceId 和 SpanId 等信息添加到 MDC (Mapped Diagnostic Context) 中，方便在日志中进行查询和分析。
性能影响： 链路追踪会对性能产生一定的影响，特别是当采样率较高时。需要根据实际情况调整采样率，并优化链路追踪的实现。
安全问题： 需要注意链路追踪数据的安全性，避免泄露敏感信息。

八、其他链路追踪工具的对比

除了 Sleuth 和 Zipkin，还有一些其他的链路追踪工具，例如：

Jaeger： 由 Uber 开源的分布式追踪系统，支持 OpenTracing 标准。
SkyWalking： 国产开源 APM 系统，功能强大，支持多种协议。
Pinpoint： 由 Naver 开源的 APM 系统，专注于 Java 应用的性能监控。

选择哪种工具取决于你的具体需求和技术栈。

九、总结：通过 Sleuth 进行链路追踪，提升微服务治理能力

今天我们学习了如何使用 Spring Cloud Sleuth 自动生成 TraceId，并实现 TraceId 在上下游服务的传递。通过集成 Zipkin 等链路追踪系统，我们可以对微服务架构进行有效的监控、问题排查和性能优化。希望这些知识能够帮助你更好地治理微服务架构，提升系统的稳定性和性能。

十、几个核心点

Sleuth 自动化的 TraceId 生成和传递，减少了手动侵入代码的工作量。
Zipkin 提供了链路追踪数据的存储和可视化，方便进行问题排查和性能优化。
合理利用 TraceId，可以提升微服务架构的监控、问题排查和性能优化能力。