一、分布式链路监控与追踪产生背景
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
服务与服务之间调用关系
链路指的：一串联多个服务组成一个流程 调用链关系
二、SpringCloud Zipkin 与Sleuth
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;
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。
三、搭建Zipkin服务追踪系统
在 Spring Boot 2.0 版本之后，官方已不推荐自己搭建定制了，而是直接提供了编译好的 jar 包。详情可以查看官网：https://zipkin.io/pages/quickstart.html
注意：zipkin官网已经提供定制了，使用官方jar运行即可。
启动方式:
默认端口号启动zipkin服务
java –jar zipkin.jar默认端口号： 9411
访问地址:http://192.168.18.220:9411
指定端口号启动8080启动zipkin服务
java -jar zipkin.jar --server.port=8080
访问地址:http://192.168.18.220:8080
指定访问rabbitmq 启动
java -jar zipkin.jar --zipkin.collector.rabbitmq.addresses=127.0.0.1
访问：http://localhost:9411/zipkin/
四、案例展示
新建三个项目，order调用member，member调用msg
加入统一maven依赖：
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId></dependency>
application.yml加入zipkin相关配置
###订单服务的端口号server:port: 8001###服务别名----服务注册到注册中心名称 spring:application:name: app-xwhy-orderzipkin: base-url: http://127.0.0.1:9411/###全部采集 sleuth:sampler:probability: 1.0eureka:client:service-url:##### 当前会员服务注册到eureka服务地址defaultZone: http://localhost:8100/eureka### 需要将我的服务注册到eureka上register-with-eureka: true####需要检索服务fetch-registry: true
三个服务分别做相应的配置，使用restTemplate来进行远程调用。
最后可以看到调用关系：
可以在里面查看详细的调用时间以及接口报错之后的异常提示等等。
五、服务跟踪原理
为了实现请求跟踪，当请求发送到分布式系统的入口端点时， 只需要服务跟踪框架为该请求创建一个唯的跟踪标识， 同时在分布式系统内部流转的时候，框架始终保持传递该唯一标识， 直到返回给请求方为止，这个唯一标识就是前 文中提到的Trace ID。通过Trace ID的记录，我们就能将所有请求过程的日志关联起来。
为了统计各处理单元的时间延迟，当请求到达各个服务组件时，或是处理逻辑到达某个状态时，也通过一个唯一 标识来标记它的开始、 具体过程以及结束，该标识就是前文中提到的Span ID。对于每个Span来说，它必须有开始和结束两个节点，通过记录开始Span和结束Span的时间戳，就能统计出该Span的时间延迟，除了时间戳记录之外，它还可以包含一些其他元数据， 比如事件名称、请求信息等
SpanId记录每一次请求， TraceID记录整个调用链全局ID
TraceId 和 SpanId 在微服务中传递追踪TraceId作用是整个微服务调用链过程中保证唯一。SpanId记录每一次请求，耗时时间、接口调用关系。在微服务中，使用请求头传递TraceId和SpanId，一个TraceId由多个SpanId组合起来。获取到整个微服务调用依赖关系每次请求生成一个新的spanId
