這篇文章主要介紹了Spring Cloud Sleuth Span的示例分析，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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Span自定義

感謝SpanInjector和SpanExtractor，您可以自定義spans的創(chuàng)建和傳播方式。

目前有兩種在進(jìn)程之間傳遞跟蹤信息的內(nèi)置方式：

• 通過(guò)Spring Integration

• 通過(guò)HTTP

Span ids從Zipkin兼容（B3）頭（Message或HTTP頭）中提取，以啟動(dòng)或加入現(xiàn)有跟蹤。跟蹤信息被注入到任何出站請(qǐng)求中，所以下一跳可以提取它們。

與以前版本的Sleuth相比，重要的變化是Sleuth正在實(shí)施Open Tracing的TextMap概念。在Sleuth，它被稱為SpanTextMap?；旧线@個(gè)想法是通過(guò)SpanTextMap可以抽象出任何通信手段（例如消息，http請(qǐng)求等）。這個(gè)抽象定義了如何將數(shù)據(jù)插入到載體中以及如何從那里檢索數(shù)據(jù)。感謝這樣，如果您想要使用一個(gè)使用FooRequest作為發(fā)送HTTP請(qǐng)求的平均值的新HTTP庫(kù)，那么您必須創(chuàng)建一個(gè)SpanTextMap的實(shí)現(xiàn)，它將調(diào)用委托給FooRequest檢索和插入HTTP標(biāo)頭。

Spring Integration

對(duì)于Spring Integration，有2個(gè)接口負(fù)責(zé)從Message創(chuàng)建Span。這些是：

• MessagingSpanTextMapExtractor

• MessagingSpanTextMapInjector

您可以通過(guò)提供自己的實(shí)現(xiàn)來(lái)覆蓋它們。

HTTP

對(duì)于HTTP，有2個(gè)接口負(fù)責(zé)從Message創(chuàng)建Span。這些是：

• HttpSpanExtractor

• HttpSpanInjector

您可以通過(guò)提供自己的實(shí)現(xiàn)來(lái)覆蓋它們。

例

我們假設(shè)，而不是標(biāo)準(zhǔn)的Zipkin兼容的跟蹤HTTP頭名稱

• for trace id - correlationId

• for span id - mySpanId

這是SpanExtractor的一個(gè)例子

static class CustomHttpSpanExtractor implements HttpSpanExtractor {

	@Override public Span joinTrace(SpanTextMap carrier) {
		Map<String, String> map = TextMapUtil.asMap(carrier);
		long traceId = Span.hexToId(map.get("correlationid"));
		long spanId = Span.hexToId(map.get("myspanid"));
		// extract all necessary headers
		Span.SpanBuilder builder = Span.builder().traceId(traceId).spanId(spanId);
		// build rest of the Span
		return builder.build();
	}
}

static class CustomHttpSpanInjector implements HttpSpanInjector {

	@Override
	public void inject(Span span, SpanTextMap carrier) {
		carrier.put("correlationId", span.traceIdString());
		carrier.put("mySpanId", Span.idToHex(span.getSpanId()));
	}
}

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你可以這樣注冊(cè)：

@Bean
HttpSpanInjector customHttpSpanInjector() {
	return new CustomHttpSpanInjector();
}

@Bean
HttpSpanExtractor customHttpSpanExtractor() {
	return new CustomHttpSpanExtractor();
}

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Spring Cloud為了安全起見，Sleuth不會(huì)將跟蹤/跨度相關(guān)的標(biāo)頭添加到Http響應(yīng)。如果您需要標(biāo)題，那么將標(biāo)題注入Http響應(yīng)的自定義SpanInjector，并且可以使用以下方式添加一個(gè)使用此標(biāo)簽的Servlet過(guò)濾器：

static class CustomHttpServletResponseSpanInjector extends ZipkinHttpSpanInjector {

	@Override
	public void inject(Span span, SpanTextMap carrier) {
		super.inject(span, carrier);
		carrier.put(Span.TRACE_ID_NAME, span.traceIdString());
		carrier.put(Span.SPAN_ID_NAME, Span.idToHex(span.getSpanId()));
	}
}

static class HttpResponseInjectingTraceFilter extends GenericFilterBean {

	private final Tracer tracer;
	private final HttpSpanInjector spanInjector;

	public HttpResponseInjectingTraceFilter(Tracer tracer, HttpSpanInjector spanInjector) {
		this.tracer = tracer;
		this.spanInjector = spanInjector;
	}

	@Override
	public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
		HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) servletResponse;
		Span currentSpan = this.tracer.getCurrentSpan();
		this.spanInjector.inject(currentSpan, new HttpServletResponseTextMap(response));
		filterChain.doFilter(request, response);
	}

	 class HttpServletResponseTextMap implements SpanTextMap {

		 private final HttpServletResponse delegate;

		 HttpServletResponseTextMap(HttpServletResponse delegate) {
			 this.delegate = delegate;
		 }

		 @Override
		 public Iterator<Map.Entry<String, String>> iterator() {
			 Map<String, String> map = new HashMap<>();
			 for (String header : this.delegate.getHeaderNames()) {
				map.put(header, this.delegate.getHeader(header));
			 }
			 return map.entrySet().iterator();
		 }

		 @Override
		 public void put(String key, String value) {
			this.delegate.addHeader(key, value);
		 }
	 }
}

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你可以這樣注冊(cè)：

@Bean HttpSpanInjector customHttpServletResponseSpanInjector() {
	return new CustomHttpServletResponseSpanInjector();
}

@Bean
HttpResponseInjectingTraceFilter responseInjectingTraceFilter(Tracer tracer) {
	return new HttpResponseInjectingTraceFilter(tracer, customHttpServletResponseSpanInjector());
}

Zipkin中的自定義SA標(biāo)簽

有時(shí)你想創(chuàng)建一個(gè)手動(dòng)Span，將一個(gè)電話包裹到一個(gè)沒有被檢測(cè)的外部服務(wù)。您可以做的是創(chuàng)建一個(gè)帶有peer.service標(biāo)簽的跨度，其中包含要調(diào)用的服務(wù)的值。下面你可以看到一個(gè)調(diào)用redis的例子，它被包裝在這樣一個(gè)跨度里。

org.springframework.cloud.sleuth.Span newSpan = tracer.createSpan("redis");
try {
	newSpan.tag("redis.op", "get");
	newSpan.tag("lc", "redis");
	newSpan.logEvent(org.springframework.cloud.sleuth.Span.CLIENT_SEND);
	// call redis service e.g
	// return (SomeObj) redisTemplate.opsForHash().get("MYHASH", someObjKey);
} finally {
	newSpan.tag("peer.service", "redisService");
	newSpan.tag("peer.ipv4", "1.2.3.4");
	newSpan.tag("peer.port", "1234");
	newSpan.logEvent(org.springframework.cloud.sleuth.Span.CLIENT_RECV);
	tracer.close(newSpan);
}

重要	記住不要添加peer.service標(biāo)簽和SA標(biāo)簽！您只需添加peer.service。

自定義服務(wù)名稱

默認(rèn)情況下，Sleuth假設(shè)當(dāng)您將跨度發(fā)送到Zipkin時(shí)，您希望跨度的服務(wù)名稱等于spring.application.name值。這并不總是這樣。在某些情況下，您希望為您應(yīng)用程序中的所有spans提供不同的服務(wù)名稱。要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，只需將以下屬性傳遞給應(yīng)用程序即可覆蓋該值（foo服務(wù)名稱的示例）：

spring.zipkin.service.name: foo

• 1

主機(jī)定位器

為了定義與特定跨度對(duì)應(yīng)的主機(jī)，我們需要解析主機(jī)名和端口。默認(rèn)方法是從服務(wù)器屬性中獲取它。如果由于某些原因沒有設(shè)置，那么我們正在嘗試從網(wǎng)絡(luò)接口檢索主機(jī)名。

如果您啟用了發(fā)現(xiàn)客戶端，并且更愿意從服務(wù)注冊(cè)表中注冊(cè)的實(shí)例檢索主機(jī)地址，那么您必須設(shè)置屬性（適用于基于HTTP和Stream的跨度報(bào)告）。

spring.zipkin.locator.discovery.enabled: true

• 1

Span Data作為消息

您可以通過(guò)將spring-cloud-sleuth-stream jar作為依賴關(guān)系來(lái)累加并發(fā)送跨越Spring Cloud Stream的數(shù)據(jù)，并為RabbitMQ或spring-cloud-starter-stream-kafka添加通道Binder實(shí)現(xiàn)（例如spring-cloud-starter-stream-rabbit）為Kafka）。通過(guò)將spring-cloud-sleuth-stream jar作為依賴關(guān)系，并添加RabbitMQ或spring-cloud-starter-stream-kafka的Binder通道spring-cloud-starter-stream-rabbit來(lái)實(shí)現(xiàn){ 22 /} Stream的累積和發(fā)送范圍數(shù)據(jù)。
Kafka）。這將自動(dòng)將您的應(yīng)用程序轉(zhuǎn)換為有效載荷類型為Spans的郵件的制作者。

Zipkin消費(fèi)者

有一個(gè)特殊的便利注釋，用于為Span數(shù)據(jù)設(shè)置消息使用者，并將其推入Zipkin SpanStore。這個(gè)應(yīng)用程序

@SpringBootApplication
@EnableZipkinStreamServer
public class Consumer {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(Consumer.class, args);
	}
}

•  

•  

將通過(guò)Spring Cloud StreamBinder（例如RabbitMQ包含spring-cloud-starter-stream-rabbit）來(lái)收聽您提供的任何運(yùn)輸?shù)腟pan數(shù)據(jù)，Redis和Kafka的類似起始者） 。如果添加以下UI依賴關(guān)系

<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>

• 1

• 2

然后，您將有一個(gè)Zipkin服務(wù)器，您的應(yīng)用程序在端口9411上承載UI和API。

默認(rèn)SpanStore是內(nèi)存中的（適合演示，快速入門）。對(duì)于更強(qiáng)大的解決方案，您可以將MySQL和spring-boot-starter-jdbc添加到類路徑中，并通過(guò)配置啟用JDBC SpanStore，例如：

spring:
  rabbitmq:
    host: ${RABBIT_HOST:localhost}
  datasource:
    schema: classpath:/mysql.sql
    url: jdbc:mysql://${MYSQL_HOST:localhost}/test
    username: root
    password: root
# Switch this on to create the schema on startup:
    initialize: true
    continueOnError: true
  sleuth:
    enabled: false
zipkin:
  storage:
    type: mysql

注意	@EnableZipkinStreamServer還用@EnableZipkinServer注釋，因此該過(guò)程還將公開標(biāo)準(zhǔn)的Zipkin服務(wù)器端點(diǎn)，以通過(guò)HTTP收集spans，并在Zipkin Web UI中進(jìn)行查詢。

定制消費(fèi)者

也可以使用spring-cloud-sleuth-stream并綁定到SleuthSink來(lái)輕松實(shí)現(xiàn)自定義消費(fèi)者。例：

@EnableBinding(SleuthSink.class)
@SpringBootApplication(exclude = SleuthStreamAutoConfiguration.class)
@MessageEndpoint
public class Consumer {

    @ServiceActivator(inputChannel = SleuthSink.INPUT)
    public void sink(Spans input) throws Exception {
        // ... process spans
    }
}

注意	上面的示例消費(fèi)者應(yīng)用程序明確排除SleuthStreamAutoConfiguration，因此它不會(huì)向其自己發(fā)送消息，但這是可選的（您可能實(shí)際上想要將消息跟蹤到消費(fèi)者應(yīng)用程序中）。

為了自定義輪詢機(jī)制，您可以創(chuàng)建名稱等于StreamSpanReporter.POLLER的PollerMetadata類型的bean。在這里可以找到這樣一個(gè)配置的例子。

@Configuration
public static class CustomPollerConfiguration {

	@Bean(name = StreamSpanReporter.POLLER)
	PollerMetadata customPoller() {
		PollerMetadata poller = new PollerMetadata();
		poller.setMaxMessagesPerPoll(500);
		poller.setTrigger(new PeriodicTrigger(5000L));
		return poller;
	}
}

度量

目前Spring Cloud Sleuth注冊(cè)了與spans相關(guān)的簡(jiǎn)單指標(biāo)。它使用Spring Boot的指標(biāo)支持
來(lái)計(jì)算接受和刪除的數(shù)量spans。每次發(fā)送到Zipkin時(shí)，接受的spans的數(shù)量將增加。如果出現(xiàn)錯(cuò)誤，那么刪除的數(shù)字spans將會(huì)增加。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Spring Cloud Sleuth Span的示例分析”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

網(wǎng)站標(biāo)題：SpringCloudSleuthSpan的示例分析
網(wǎng)站URL：http://jinyejixie.com/article24/gpscje.html

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