一、概述
軟體項目随着業務發展，一個單體的應用的問題會暴露出來，各個開發人員開發不同的功能子產品，造成代碼沖突，單體應用上線必須所有功能一起上線，風險較大。這時項目必然需要被拆分，拆分為一個個獨立的應用服務，拆分後會導緻系統服務間調用鍊路愈發複雜。
此時，一個前端請求可能最終需要調用多個後端服務才能完成實作，當整個請求不可用出現問題時，我們是沒有辦法判斷請求是由哪個後端服務引發問題，這時我們需要快速定位故障點，找到調用異常的服務，跟進一個請求到底有哪些服務參與，參與順序是怎樣，進而達到每個請求的步驟清晰可見。于是就有了分布式系統調用跟蹤的需求。
目前，鍊路追蹤元件有Google的Dapper，Twitter 的Zipkin，以及阿裡的Eagleeye (鷹眼)等，它們都是非常優秀的鍊路追蹤開源元件。
這些開源元件都是基于Google的Dapper。 Google在2010年發表了論文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，這篇文章是業内實作鍊路追蹤的标杆和理論基礎，具有非常大的參考價值。
二、Spring Cloud Sleuth
1、基本概念
微服務跟蹤(sleuth)其實是一個工具,它在整個分布式系統中能跟蹤一個使用者請求的過程(包括資料采集，資料傳輸，資料存儲，資料分析，資料可視化)，捕獲這些跟蹤資料，就能建構微服務的整個調用鍊的視圖，這是調試和監控微服務的關鍵工具。
Spring Cloud Sleuth有4個特點
對于開發者來說，如果想要封裝其他的架構，就需要對跟蹤的資料模型有一個清晰的認識：
Span：基本工作單元，發送一個遠端排程任務 就會産生一個Span，就是每個方法調用的id。
Trace ：一組代表一次使用者請求所包含的spans，其中根span隻有一個。
Annotation：包括一個值，時間戳，主機名。用來及時記錄一個事件的，一些核心注解用來定義一個請求的開始和結束 。這些注解包括以下：
cs - Client Sent -用戶端發送一個請求，這個注解描述了這個Span的開始
sr - Server Received -服務端獲得請求并準備開始處理它，如果将其sr減去cs時間戳便可得到網絡傳輸的時間。
ss - Server Sent (服務端發送響應)–該注解表明請求處理的完成(當請求傳回用戶端)，如果ss的時間戳減去sr時間戳，就可以得到伺服器請求的時間。
cr - Client Received (用戶端接收響應)-此時Span的結束，如果cr的時間戳減去cs時間戳便可以得到整個請求所消耗的時間。
2、詳細說明
一般情況下，分布式服務跟蹤系統，主要包括有三部分：資料收集、資料存儲和資料展示。根據系統大小不同，每一部分的結構又有一定變化。譬如，對于大規模分布式系統，資料存儲可分為實時資料和全量資料兩部分，實時資料用于故障排查(troubleshooting)，全量資料用于系統優化；資料收集除了支援平台無關和開發語言無關系統的資料收集，還包括異步資料收集(需要跟蹤隊列中的消息，保證調用的連貫性)，以及確定更小的侵入性；資料展示又涉及到資料挖掘和分析。雖然每一部分都可能變得很複雜，但基本原理都類似。
服務追蹤的追蹤單元是從客戶發起請求(request)抵達被追蹤系統的邊界開始，到被追蹤系統向客戶傳回響應(response)為止的過程，稱為一個“trace”。每個 trace 中會調用若幹個服務，為了記錄調用了哪些服務，以及每次調用的消耗時間等資訊，在每次調用服務時，埋入一個調用記錄，稱為一個“span”。這樣，若幹個有序的 span 就組成了一個 trace。在系統向外界提供服務的過程中，會不斷地有請求和響應發生，也就會不斷生成 trace，把這些帶有span 的 trace 記錄下來，就可以描繪出一幅系統的服務拓撲圖。附帶上 span 中的響應時間，以及請求成功與否等資訊，就可以在發生問題的時候，找到異常的服務；根據曆史資料，還可以從系統整體層面分析出哪裡性能差，定位性能優化的目标。
Spring Cloud Sleuth為服務之間調用提供鍊路追蹤。通過Sleuth可以很清楚的了解到一個服務請求經過了哪些服務，每個服務處理花費了多長。進而讓我們可以很友善的理清各微服務間的調用關系。此外Sleuth可以幫助我們：
耗時分析: 通過Sleuth可以很友善的了解到每個采樣請求的耗時，進而分析出哪些服務調用比較耗時;
可視化錯誤: 對于程式未捕捉的異常，可以通過內建Zipkin服務界面上看到;
鍊路優化: 對于調用比較頻繁的服務，可以針對這些服務實施一些優化措施。
spring cloud sleuth可以結合zipkin，将資訊發送到zipkin，利用zipkin的存儲來存儲資訊，利用zipkin ui來展示資料。
三、配置
1、通過Docker 部署zipkin server
使用官方鏡像位址：
https://hub.docker.com/r/openzipkin/zipkin
2、在微服務項目引入zipkin的支援依賴
3、配置檔案，基于Apollo。
4、驗證體驗