Sleuth概述
前言
在微服务架构中，众多的微服务之间互相调用，如何清晰地记录服务的调用链路是一个需要解决的问题。同时，由于各种原因，跨进程的服务调用失败时，运维人员希望能够通过
查看日志和查看服务之间的调用关系来定位问题，而Spring cloud sleuth组件正是为了解决微服务跟踪的组件。
一、背景
1、微服务的现状？
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。在复杂的微服务架构系统中，几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用
链路。一个请求完整调用链可能如下图所示(盗图）：
随着业务规模不断增大、服务不断增多以及频繁变更的情况下，面对复杂的调用链路就带来一系列问题：
如何快速发现问题？
如何判断故障影响范围？
如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？
如何分析链路性能问题以及实时容量规划？
而链路追踪的出现正是为了解决这种问题，它可以在复杂的服务调用中定位问题，除此之外，如果某个接口突然耗时增加，也不必再逐个服务查询耗时情况，我们可以直观地分析
出服务的性能瓶颈，方便在流量激增的情况下精准合理地扩容。
2、什么是链路追踪
单纯的理解链路追踪，就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记录，性能监控并将一次分布式请求的调用情况集中展示。比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等。
3、链路追踪相关产品
常见的链路追踪技术有下面这些：
cat：由大众点评开源，基于Java开发的实时应用监控平台，包括实时应用监控，业务监控 。 集成方案是通过代码埋点的方式来实现监控，比如： 拦截器，过滤器等。 对代码
的侵入性很大，集成成本较高。风险较大。
zipkin：由Twitter公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用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。该产品结合
spring-cloud-sleuth使用较为简单， 集成很方便， 但是功能较简单。
pinpoint：Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件， UI功能强大，接入端无代码侵入。
skywalking：本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件， UI功能较强，接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。
Sleuth：SpringCloud 提供的分布式系统中链路追踪解决方案。
注意： SpringCloud alibaba技术栈中并没有提供自己的链路追踪技术的，我们可以采用Sleuth +Zinkin来做链路追踪解决方案
二、Sleuth概述
1、什么是Sleuth
Spring Cloud Sleuth 为 Spring Cloud 实现了分布式跟踪解决方案。兼容 Zipkin，HTrace 和其他基于日志的追踪系统，例如 ELK（Elasticsearch 、Logstash、 Kibana）。
Spring Cloud Sleuth 提供了以下功能：
链路追踪：通过 Sleuth 可以很清楚的看出一个请求都经过了那些服务，可以很方便的理清服务间的调用关系等。
性能分析：通过 Sleuth 可以很方便的看出每个采样请求的耗时，分析哪些服务调用耗时，当服务调用的耗时随着请求量的增大而增大时， 可以对服务的扩容提供一定的提醒。
数据分析，优化链路：对于频繁调用一个服务，或并行调用等，可以针对业务做一些优化措施。
可视化错误：对于程序未捕获的异常，可以配合 Zipkin 查看。
2、Sleuth基本概念
Sleuth基本概念涉及到三个专业术语: span、Trace、Annotations。
span
基本工作单位，每次发送一个远程调用服务就会产生一个 Span。Span 是一个 64 位的唯一 ID。通过计算 Span 的开始和结束时间，就可以统计每个服务调用所花费的时间。。
Trace
一系列 Span 组成的树状结构，一个 Trace 认为是一次完整的链路，内部包含 n 多个 Span。Trace 和 Span 存在一对多的关系，Span 与 Span 之间存在父子关系。
Annotations
用来及时记录一个事件的存在，一些核心 annotations 用来定义一个请求的开始和结束。
cs - Client Sent：客户端发起一个请求，这个 annotation 描述了这个 span 的开始；
sr - Server Received：服务端获得请求并准备开始处理它，如果 sr 减去 cs 时间戳便可得到网络延迟；
ss - Server Sent：请求处理完成（当请求返回客户端），如果 ss 减去 sr 时间戳便可得到服务端处理请求需要的时间；
cr - Client Received：表示 span 结束，客户端成功接收到服务端的回复，如果 cr 减去 cs 时间戳便可得到客户端从服务端获取回复的所有所需时间。
核心 为什么能够进行整条链路的追踪？ 其实就是一个 Trace ID 将 一连串的 Span 信息连起来了。根据 Span 记录的信息再进行整合就可以获取整条链路的信息。
3、举例理解Sleuth基本概念
上面这样写可能有点抽象，这里通过实际例子来解释(盗图）
1）这个图中 从1->6 是一个完整的请求，所以这个完整的请求中有一个相同的TraceId。
2）server1->server2 可以理解是一个接口的请求，所以他们有着相同的SpanId。同样道理 server2->server3，server2->server4 也有着相同的SpanId。同时parentid,
就是上一级的SpanId。
3）server1中的 cs cr - 分别代表请求server2的开始时间，和server1接收响应时间。（cr – cs）时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间
4）server2中的 sr ss - 分别代表server2获取请求并准备开始处理它的开始时间，ss （服务端发送响应）– 代表server2服务结束执行时间。
二、实现原理
这里通过图片来循序渐进的理解Sleuth基本概念
如果想知道一个接口在哪个环节出现了问题，就必须清楚该接口调用了哪些服务，以及调用的顺序，如果把这些服务串起来，看起来就像链条一样，我们称其为调用链。
想要实现调用链，就要为每次调用做个标识，然后将服务按标识大小排列，可以更清晰地看出调用顺序，我们暂且将该标识命名为 spanid。
实际场景中，我们需要知道某次请求调用的情况，所以只有 spanid 还不够，得为每次请求做个唯一标识，这样才能根据标识查出本次请求调用的所有服务，而这个标识我们命名
为 traceid。
现在根据 spanid 可以轻易地知道被调用服务的先后顺序，但无法体现调用的层级关系，正如下图所示，多个服务可能是逐级调用的链条，也可能是同时被同一个服务调用。
所以应该每次都记录下是谁调用的，我们用 parentid 作为这个标识的名字。
到现在，已经知道调用顺序和层级关系了，但是接口出现问题后，还是不能找到出问题的环节，如果某个服务有问题，那个被调用执行的服务一定耗时很长，要想计算出耗时，
上述的三个标识还不够，还需要加上时间戳，时间戳可以更精细一点，精确到微秒级。
只记录发起调用时的时间戳还算不出耗时，要记录下服务返回时的时间戳，有始有终才能算出时间差，既然返回的也记了，就把上述的三个标识都记一下吧，不然区分不出是
谁的时间戳。
虽然能计算出从服务调用到服务返回的总耗时，但是这个时间包含了服务的执行时间和网络延迟，有时候我们需要区分出这两类时间以方便做针对性优化。那如何计算网络延迟
呢？我们可以把调用和返回的过程分为以下四个事件。
Client Sent 简称 cs，客户端发起调用请求到服务端。
Server Received 简称 sr，指服务端接收到了客户端的调用请求。
Server Sent 简称 ss，指服务端完成了处理，准备将信息返给客户端。
Client Received 简称 cr，指客户端接收到了服务端的返回信息。
假如在这四个事件发生时记录下时间戳，就可以轻松计算出耗时，比如 `sr 减去 cs 就是调用时的网络延迟，ss 减去 sr 就是服务执行时间，cr 减去 ss 就是服务响应的延迟，
cr 减 cs 就是整个服务调用执行的时间`。
其实 span 内除了记录这几个参数之外，还可以记录一些其他信息，比如发起调用服务名称、被调服务名称、返回结果、IP、调用服务的名称等，最后，我们再把相同 parentid
的 span 信息合成一个大的 span 块，就完成了一个完整的调用链。
参考
Spring Cloud 系列之 Sleuth 链路追踪（一）
少说多做,句句都会得到别人的重视；多说少做,句句都会受到别人的忽视。(13)