Zuul是Netflix开源的一款API网关，它提供了对请求进行路由、负载均衡、安全认证等功能。除此之外，Zuul还提供了全链路追踪的功能，通过在请求头中添加相关信息，可以跟踪一个请求从发起到响应的整个过程，帮助我们定位问题。
Spring Cloud Sleuth是一个基于Spring Cloud的分布式跟踪解决方案。它使用了Google Dapper的思想，通过在服务调用链路上添加唯一的traceId和spanId来追踪请求的流转情况。而MDC（Mapped Diagnostic Context）则是log4j和logback等日志框架中的一个功能，它可以在日志输出时动态添加一些关键信息，便于问题的定位和排查。
然后你就得屁颠屁颠的去服务器看日志，日志量少还好点，多的话找起来太麻烦了。不太容易直接定位到关键地方。
开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志，但是在分布式环境下使用日志定位问题还是比较麻烦，需要借助 全链路追踪ID 把上下文串联起来，本文主要分享基于 Spring Boot + Dubbo 框架下 日志链路追踪ID 的实现方案选型思路。
Sleuth是Spring Cloud的组件之一，它为Spring Cloud实现了一种分布式追踪解决方案，兼容Zipkin，HTrace和其他基于日志的追踪系统，例如 ELK（Elasticsearch 、Logstash、 Kibana）。
在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成 系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建 在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实 现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问 题：
微服务大行其道的今天，如果做的是一个单体应用，甚至三个以内的服务，对于问题的排查上，使用原始的登录服务器，一个一个日志文件对比当然可行，并且一般结合用户的资金情况，大概率是要使用这种方案的。
本文来自作者 张振华 在 GitChat 上分享 「从架构角度来看 Java 分布式日志如何收集」
今天这篇文章陈某介绍一下链路追踪相关的知识，以Spring Cloud Sleuth和zipkin这两个组件为主，后续文章介绍另外一种。
在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成系 统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在 不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、 有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问题:
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摘要：由于一个系统被拆分成了多个模块，在一次请求中可能涉及到调用多个服务，如何在服务调用中快速定位并发现问题，这就涉及到链路追踪技术。
在 全链路监控：方案概述与比较 一文中，我们有详细介绍过分布式链路跟踪的实现理论基础。
◆ Sleuth与Zipkin技术 Spring Cloud Sleuth为Spring Cloud实现了分布式跟踪解决方案，Sleuth可以结合Zipkin做链路跟踪。Spring Cloud Sleuth的服务链路跟踪功能可以帮助我们快速发现错误根源，以及监控分析每条请求链路上的请求性能。Sleuth的主要工作原理是拦截请求，并在日志中加入额外的Span和Trace的相关信息。从Sleuth 2.0.0开始，Sleuth使用Brave作为调用链工具库。Brave是一个用于捕捉分布式系统之间调用信息的工具
在第四篇和第五篇中提到一个叫关联 id的东西，用这个东西来将所有请求串起来，用来清晰的记录调用过程，以便以微服务的问题调试。
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原文链接：building-and-testing-message-driven-microservices-using-spring-cloud-stream
了 springboot 微服务框架后会有很多微服务，每次都到单个微服务自己的日志海洋里去找需要很大经理， 日志跟踪就会成为一个麻烦。我们尝试来寻找一个简化方案
通过之前的N篇博文介绍，实际上我们已经能够通过使用它们搭建起一个基础的微服务架构系统来实现我们的业务需求了。但是，随着业务的发展，我们的系统规模也会变得越来越大，各微服务间的调用关系也变得越来越错综复杂。通常一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果，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条复杂的分布式服务调用链路，在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟过高或错误的时候都有可能引起请求最后的失败。这时候对于每个请求全链路调用的跟踪就变得越来越重要，通过
如果应用程序在运行过程发生问题，大多数开发人员都难以跟踪日志。这可以通过用于Spring Boot应用程序的Spring Cloud Sleuth和ZipKin服务器来解决。
在服务比较少的年代，一个系统的接口响应缓慢通常能够迅速被发现，但如今的微服务模块，大多具有规模大，依赖关系复杂等特性，错综复杂的网状结构使得我们不容易定位到某一个执行缓慢的接口。分布式的服务跟踪组件就是为了解决这一个问题。其次，它解决了另一个难题，在没有它之前，我们客户会一直询问：你们的系统有监控吗？你们的系统有监控吗？你们的系统有监控吗？现在，谢天谢地，他们终于不问了。是有点玩笑的成分，但可以肯定的一点是，实现全链路监控是保证系统健壮性的关键因子。 介绍Spring Cloud Sleuth和Zipki
通过上一篇《分布式服务跟踪（入门）》的例子，我们已经通过Spring Cloud Sleuth往微服务应用中添加了实现分布式跟踪具备的基本要素。下面通过本文来详细说说实现分布式服务跟踪的一些要点。 分
Spring Cloud Sleuth为Spring Cloud实现了分布式跟踪解决方案。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 单体应用时代 接口定义 持续集成(CI) 微服务时代 服务拆分原则 框架选择 架构改造 自动化部署 链路跟踪 运维监控 容器化时代 架构改造 Spring Cloud与k8s的融合 CI的改造 小结 微服务是否适合小团队是个见仁见智的问题。 回归现象看本质，随着业务复杂度的提高，单体应用越来越庞大，就好像一个类的代码行越来越多，分而治之，切成多个类应该是更好的解决方法，所以一个庞大的单体应用分出多个小应用也更符合这种分治的思想。 当然微服
Spring Cloud Sleuth是一个分布式跟踪解决方案，它可以帮助我们跟踪请求在微服务架构中的流转情况，包括每个请求的起始点、终止点以及中间经过的所有服务。
微服务是否适合小团队是个见仁见智的问题。回归现象看本质，随着业务复杂度的提高，单体应用越来越庞大，就好像一个类的代码行越来越多，分而治之，切成多个类应该是更好的解决方法，所以一个庞大的单体应用分出多个小应用也更符合这种分治的思想。当然微服务架构不应该是一个小团队一开始就该考虑的问题，而是慢慢演化的结果，谨慎过度设计尤为重要。
Spring Cloud Sleuth是Spring Cloud生态系统中的一个分布式追踪解决方案，可以帮助开发人员实现对分布式系统中请求链路的追踪和监控。在分布式系统中，一个请求可能会经过多个服务节点，如果没有一种追踪工具进行监控，那么当出现问题时，开发人员可能需要花费很长的时间来排查问题。而Spring Cloud Sleuth则提供了一种简单易用的解决方案，帮助开发人员快速定位和排查问题。
微服务是否适合小团队是个见仁见智的问题。回归现象看本质，随着业务复杂度的提高，单体应用越来越庞大，就好像一个类的代码行越来越多，分而治之，切成多个类应该是更好的解决方法，所以一个庞大的单体应用分出多个小应用也更符合这种分治的思想。
分布式微服务时代，方便了业务的快速增长和服务的稳定，但是系统出现问题后，面对同业务多服务排查起来令人头大。这时候领导就想着集成分布式追踪系统。Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，基于 Google Dapper 实现。可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的 REST API 接口来辅助我们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时地发现系统中出现的延迟升高问题并找出系统性能瓶颈的根源。除了面向开发的 API 接口之外，它也提供了方便的 UI 组件帮助我们直观的搜索跟踪信息和分析请求链路明细，比如：可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等。
每次看日志信息都需要登陆到远程服务器，会很麻烦，而且不同应用的日志需要切换到不同的日志文件，有时候还要联合多个日志文件查看请求涉及的所有信息。总结下来主要有 3 点问题：
在传统系统中，如果能够提供日志输出，基本上已经能够满足需求的。但一旦将系统拆分成两套及以上的系统，再加上负载均衡等，调用链路就变得复杂起来。
我们使用 Spring Boot 的 SPI 机制对 Undertow 进行订制，主要有如下两个方面：
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，所以分了两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践，实践部分也没给出特别详细的步骤，因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。 1. 问题背景 微服务架构下，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可
对于一个做所有事情的大型应用程序（我们通常将其称为单体应用程序），跟踪应用程序内的传入请求很容易。我们可以跟踪日志，然后弄清楚请求是如何处理的。除了应用程序日志本身之外，我们无需查看其他任何内容。
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，打算分两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践，实践部分也没给出特别详细的步骤，因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。
现在常用的开源组件有google的Dapper,Twitter的zipkin和Apache SkyWalking等，商用的比较有代表性的是阿里的Eagleeye(鹰眼)。它们的工作模式不外乎是客户端在同一个trace的不同span上采点上传到server端然后server端进行存储后以web界面的形式将整个链路以traceId和spanId进行关联起来就形成了整个调用链路。用于串起整个链路的id主要分为traceId和spanId。
通过 TraceID和 SpanID已经实现了对分布式系统中的请求跟踪，而这些记录的跟踪信息最终会被分析系统收集起来，并用来实现对分布式系统的监控和分析功能，比如：预警延迟过长的请求链路、查询请求链路
Hi,大家好,我是麦洛,今天带大家来了解一下SpringCloud Sleuth,这篇文章主要向大家介绍一下以下内容
关于微服务的概念我们在之前的两篇文章中都已经做出了相应的见解，没看过的小伙伴可以空降查看一番，不同见解欢迎后台留言！
从上周六 7 号到今天的 11 号，我都在医院，小孩因肺炎已经住院了，我白天和晚上的时间需要照顾娃，只能在娃睡觉的时候肝文了。对了，医院没有宽带和 WiFi，我用的手机开的热点~
我们在这一节我们将继续讲解避免链路信息丢失做的设计，主要针对获取到现有 Span 之后，如何保证每个 GlobalFilter 都能保持链路信息。首先，我们自定义 Reactor 的核心 Publisher 即 Mono 和 Flux 的工厂，将链路信息封装进去，保证由这个工厂生成的 Mono 和 Flux，都是只要是这个工厂生成的 Mono 和 Flux 之间无论怎么拼接都会保持链路信息的：
为了实现多集群的流量治理，我们采用Istio官方提供的多主集群进行Istio的部署，这样就出现一个问题，对于多主集群的Istio治理，如何进行跨集群的流量监控，实现跨集群的服务链路追踪。
Spring Cloud Sleuth是一款分布式跟踪解决方案，可以用于跟踪应用程序中的请求。Sleuth提供了一种跟踪方式，可以追踪分布式系统中的请求流，以及这些请求流程的调用链，包括每个请求的源和目标。
Spring Cloud Sleuth 是一个分布式跟踪系统，可以帮助开发人员追踪分布式系统中的请求流。默认情况下，Sleuth会为每个请求分配一个唯一的跟踪ID和跟踪标记，并将它们传递到服务调用中。但是，在某些情况下，开发人员可能需要自定义这些跟踪信息，以满足特定的需求。本文将介绍如何自定义Spring Cloud Sleuth的跟踪信息，包括如何自定义跟踪ID、跟踪标记和自定义Sleuth采集器。
虽然之前考虑了通过每个请求的traceId隔离负载均衡的position来实现重试不会重试相同实例的问题，但是没有考虑在负载均衡过程中，实例列表的更新。
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