微服务链路追踪实战：Zipkin 与 Sleuth 集成

在掌握 Actuator 和 Hystrix 进行基础监控之后，我们需要进一步解决微服务间的通信可见性问题。

微服务依赖网络交互，而网络本身具有脆弱性且资源有限。为了了解请求经过了哪些微服务、延迟多少以及每个请求所耗费的时间，我们有必要追踪每个网络请求。只有这样，才能更准确地分析系统性能，解决潜在的系统问题。

针对这一痛点，业界常采用 Zipkin 配合 Spring Cloud Sleuth 来实现全链路追踪。Zipkin 是 Twitter 开源的分布式跟踪系统，基于 Dapper 论文设计，主要功能是收集系统的时序数据，从而追踪微服务架构中的延时等问题。它还提供了一个非常友好的界面，便于我们直观地分析追踪数据。

通过 Spring Cloud Sleuth，我们可以轻松集成 Zipkin 实现分布式追踪。在使用 Sleuth 时，有几个核心术语需要理解：

• Span（跨度）：这是基本的工作单元。例如，在一个新建的 Span 中发送一个 RPC 请求，等同于发送一个回应请求，它记录了该次调用的详细信息。