服务链路追踪及技术选型

本节笔者将介绍链路追踪的相关概念，以及本书中所选择的微服务链路追踪组件——Spring Cloud Sleuth。介绍完相关概念后，将实际地进行编码实现和组件搭建，让读者能够掌握这个知识点。

什么是链路追踪

在微服务架构下，系统的功能是由大量的微服务协调组成的，大量的服务实例构成了复杂的分布式网络。在服务能力提升的同时，众多服务中肯定存在一些复杂而深度的调用链路，这也使得一旦出现 Bug 或异常就会让问题定位变得更加困难。当一个请求在经过诸多服务过程中出现了某一个调用失败的情况，想要查询具体的异常由哪一个服务引起的就变得十分困难，处理效率也会非常低。

如图12-1所示，微服务架构中难免出现一些链路复杂的请求调用。当出现问题的时候，就需要一种能够对故障点快速定位的方案，让开发人员可以尽快确认问题出现在哪个链路节点上，链路追踪技术由此而生。链路追踪就是将一次分布式请求（多个服务请求）变成一条清晰的调用链路，将一次分布式请求的调用情况集中展示，如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等。

Figure 1. 图12-1 微服务架构中链路复杂的请求调用示意图

链路追踪其实是系统运行时通过某种方式记录服务之间的调用过程，并且将这个调用过程进行强关联的一个过程。可视化的 UI 界面或日志查询系统能够帮助开发人员快速定位出错点。链路追踪是微服务架构运维的重要组件，引入之后，即使再复杂的调用链路也会变得井井有条，能够让人非常清晰地看到服务之间的通信过程。

Spring Cloud Sleuth简介

Spring Cloud Sleuth 的主要功能是在分布式系统中提供追踪解决方案。在 Spring Cloud 微服务生态下，Sleuth 组件通过扩展日志的方式实现微服务的链路追踪。

简单来说，Spring Cloud Sleuth 为每次服务调用生成几个标识字段，从服务调用的起点到终点，这个过程中的所有日志信息都会额外输出这些字段，如此就可以根据日志中的 ID 字段清晰地梳理出一次服务请求都经过了哪些微服务节点。当然，一句话概括起来比较笼统，笔者通过一个示例来讲解就会清晰一些。

如果不引入 Sleuth 组件，那么服务实例日志输出的标准格式如下：

2023-06-01 20:54:42.108 DEBUG 6860 --- [nio-8114-exec-2]
l.s.c.n.o.NewBeeGoodsDemoService              :
[NewBeeGoodsDemoService#getGoodsDetail2] 商品 2025，当前服务的端口号为 8201

引入 Sleuth 链路追踪组件后的日志格式如下：

2023-06-01 23:51:46.370 DEBUG [newbee-cloud-shopcart-service, 1db532812a930a69, 6147c466cbcbdb3e] 5416 --- [nio-8114-exec-3] l.s.c.n.o.NewBeeGoodsDemoService : [NewBeeGoodsDemoService#getGoodsDetail2] 商品 2025, 当前服务的端口号为 8201

将两份日志进行比对后会发现，在原有日志中额外附加了下面的文本：

[newbee-cloud-shopcart-service,1db532812a930a69,61474f66c0ada3e]

这段文本被逗号分成三个字段，分别是服务名称、Trace ID、Span ID。

服务名称：说明日志是由哪个微服务产生的。
Trace ID：标记请求链路的全局唯一ID，用于标记整个请求链路。
Span ID：请求链路中的每个微服务都会生成一个不同的 Span ID。一个 Trace ID 拥有多个 Span ID，而 Span ID 只属于某一个 Trace ID。

除以上三个字段外，还有 Parent Span ID 字段和 Annotation。Parent Span ID 指向当前微服务的父级应用，即上游调用方。Annotation 是用于记录各个调用环节的时间字段。如此一来，就能够通过这些信息将一个完整的调用链路有顺序地整理出来了。

Spring Cloud Sleuth 组件就是根据这几个标识字段来完成链路追踪中的三个重要功能的。其一是标记出一次调用请求中的所有日志（根据 Trace ID），其二是梳理出日志间的前后关系（根据 Span ID 和 Parent Span ID），其三是整理出整个链路及某个单独链路所消耗的时间（根据 Annotation），这样就清晰地整理出一个有序的微服务调用链路。为了能够很好地理解这些字段及调用链路的串联，笔者整理了一张整合 Spring Cloud Sleuth 组件后生成标识字段的示意图，如图 12-2 所示。

该请求涉及三个微服务，分别为服务1、服务2和服务3。在一次完整的调用链路中，不管调用了多少个微服务，Spring Cloud Sleuth 组件都会生成一个 Trace ID 字段贯穿整个链路，图12-2中三个微服务所对应的日志 Trace ID 都是 01xx。服务1是调用链路的起点，它的 Parent Span ID 为空，而起始单元的 Span ID 和 Trace ID 是相同的，其值都是 01xx。对于服务2来说，由于它的父级调用单元是服务1，因此它的 Parent Span ID 指向了服务1的 Span ID，即 01xx。同理，服务3的 Parent Span ID 指向了服务2的 Span ID，即 02xx。当然，图12-2 只是一个简化的流程，在实际项目中可能比这个过程更为复杂，Spring Cloud Sleuth 组件生成的也不止这些字段，主要是让读者理解这个过程。

Figure 2. 图12-2 整合 Spring Cloud Sleuth 组件后生成标识字段的示意图

其底层实现原理就是在调用过程中生成 Trace ID、Span ID 等信息，并且通过请求的 Headers 来传输这些字段。因篇幅有限，这里就不进行拓展讲解了，感兴趣的读者可以查看 Spring Cloud Sleuth 组件的源码。