现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，使用最为广泛的开源实现是 Twitter 的 Zipkin，为了实现平台无关、厂商无关的分布式服务跟踪，CNCF 发布了布式服务跟踪标准 Open Tracing。国内，淘宝的 “鹰眼”、京东的 “Hydra”、大众点评的 “CAT”、新浪的 “Watchman”、唯品会的 “Microscope”、窝窝网的 “Tracing” 都是这样的系统。
一个分布式服务跟踪系统主要由三部分构成：数据收集、数据存储、数据展示。根据系统大小不同，每一部分的结构又有一定变化。譬如，对于大规模分布式系统，数据存储可分为实时数据和全量数据两部分，实时数据用于故障排查（Trouble Shooting），全量数据用于系统优化；数据收集除了支持平台无关和开发语言无关系统的数据收集，还包括异步数据收集（需要跟踪队列中的消息，保证调用的连贯性），以及确保更小的侵入性；数据展示又涉及到数据挖掘和分析。虽然每一部分都可能变得很复杂，但基本原理都类似。
服务追踪的追踪单元是从客户发起请求（request）抵达被追踪系统的边界开始，到被追踪系统向客户返回响应（response）为止的过程，称为一个 trace。每个 trace 中会调用若干个服务，为了记录调用了哪些服务，以及每次调用的消耗时间等信息，在每次调用服务时，埋入一个调用记录，称为一个 span。这样，若干个有序的 span 就组成了一个 trace。在系统向外界提供服务的过程中，会不断地有请求和响应发生，也就会不断生成 trace，把这些带有 span 的 trace 记录下来，就可以描绘出一幅系统的服务拓扑图。附带上 span 中的响应时间，以及请求成功与否等信息，就可以在发生问题的时候，找到异常的服务；根据历史数据，还可以从系统整体层面分析出哪里性能差，定位性能优化的目标。
SpringCloud Sleuth 也为我们提供了一套完整的解决方案。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；
可视化错误：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 的概念图，图中画圈的部分是Sleuth的标记（Annotation,一个标注可以理解成span生命周期中重要时刻的数据快照，比如一个标注中一般包含发生时刻（timestamp）、事件类型（value）、端点（endpoint）等信息）信息，分别表示：
客户端发送 client send：客户端已经发出请求。此标记biao描绘了跨度的开始。
服务器接收 server received：服务器端得到请求，将开始进行处理。
服务器发送 server send：在完成请求处理后（响应发送回客户端时）标记。
客户端接收 client received：表示跨度的结束，客户端已成功接收到服务器端的响应。
通过这四个标记，我们可以计算出相应的四个值：
请求延时=sr-cs
响应延时 cr-ss
服务器处理时间:ss-sr
客户端请求时间:cr-cs = 请求延时+响应延时+服务器处理时间
SpringCloud Sleuth 入门
<!-- 1. 加入POM依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<!-- 2. 修改属性文件，打开sleuth日志 -->
logging.level.org.springframework.cloud.sleuth=debug启动项目后，通过consumer去调用provider观察输出的日志信息，会发现多出了：[ms-consumer-user,7d0cbb49820bbacd,551bf65184bbc971,false]，其中四个参数分别代表[微服务应用名,traceId,spanId,是否持久化]
Sleuth 的持久化Sleuth+zipkin
SpringCloud Sleuth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。Zipkin是Twitter 的一个开源项目，它基于 Google Dapper 实现，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。我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的 REST API 接口来辅助我们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时地发现系统中出现的延迟升高问题并找出系统性能瓶颈的根源。除了面向开发的 API 接口之外，它也提供了方便的 UI 组件来帮助我们直观的搜索跟踪信息和分析请求链路明细，比如：可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等。Zipkin 提供了可插拔数据存储方式：In-Memory、MySql、Cassandra 以及 Elasticsearch，生产推荐 Elasticsearch。
Zipkin 基础架构如图所示，它主要由 4 个核心组件构成：
Collector：收集器组件，它主要用于处理从外部系统发送过来的跟踪信息，将这些信息转换为 Zipkin 内部处理的 Span 格式，以支持后续的存储、分析、展示等功能。
Storage：存储组件，它主要对处理收集器接收到的跟踪信息，默认会将这些信息存储在内存中，我们也可以修改此存储策略，通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库中。
RESTful API：API 组件，它主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息，或是外接系统访问以实现监控等。
Web UI：UI 组件，基于 API 组件实现的上层应用。通过 UI 组件用户可以方便而有直观地查询和分析跟踪信息。
Zipkin 入门
Zipkin 分为两端，一个是 Zipkin 服务端，一个是 Zipkin 客户端，客户端也就是微服务的应用。客户端会配置服务端的 URL 地址，一旦发生服务间的调用的时候，会被配置在微服务里面的 Sleuth 的监听器监听，并生成相应的 Trace 和 Span 信息发送给服务端。发送的方式主要有两种，一种是 HTTP 报文的方式，还有一种是消息总线的方式如 RabbitMQ。
方法一 HTTP 报文的方式：
<!-- 1. 加入POM依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> <!-- 2. 修改属性文件，打开sleuth日志 --> #zipkin server的地址 spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/ spring.sleuth.web.client.enabled=true #采样比例默认是0.1 为1表示全部上报 spring.sleuth.sampler.probability=1 <!-- 3.启动一个Zipkin的服务端，在SpringBoot1.x我们需要手动搭建，在Springboot2.x之后我们只需去官网下载，通过java -jar启动即可 下载链接为https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec -->
启动后通过http://localhost:9411/zipkin进入界面，消费者向提供者发送请求后，zipkinUI会显示相关的调用链信息。
方法二 RabbitMQ的方式：
<!-- 1. 加入POM依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-stream-binder-rabbit</artifactId>
</dependency>
<!-- 2. 修改属性文件，打开sleuth日志 -->
spring.zipkin.sender.type=rabbit
spring.sleuth.web.client.enabled=true
#采样比例默认是0.1 为1表示全部上报
spring.sleuth.sampler.probability=1
spring.rabbitmq.host=127.0.0.1
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.password=guest
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.virtual-host=/
<!-- 3.启动一个Zipkin的服务端，通过命令指定rabbit -->
java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --zipkin.collector.rabbitmq.address=127.0.0.1Zipkin+mysql数据持久化
<!-- 1. 创建一个zipkin的数据库，并执行建表语句 --> CREATE TABLE `zipkin_annotations` ( `trace_id_high` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit', `trace_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id', `span_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id', `a_key` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1', `a_value` blob COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB', `a_type` int(11) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation', `a_timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp', `endpoint_ipv4` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null', `endpoint_ipv6` binary(16) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address', `endpoint_port` smallint(6) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null', `endpoint_service_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null', UNIQUE KEY `trace_id_high` (`trace_id_high`,`trace_id`,`span_id`,`a_key`,`a_timestamp`), KEY `trace_id_high_2` (`trace_id_high`,`trace_id`,`span_id`), KEY `trace_id_high_3` (`trace_id_high`,`trace_id`), KEY `endpoint_service_name` (`endpoint_service_name`), KEY `a_type` (`a_type`), KEY `a_key` (`a_key`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED; <!-- 2.启动一个Zipkin的服务端，通过命令指定mysql --> zipkin server启动java -jar zipkin-server-2.11.1-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=root --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306
备注：文章参考 https://windmt.com/2018/04/24/spring-cloud-12-sleuth-zipkin/