这篇文章主要介绍了Spring Cloud Sleuth Span的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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Span自定义

感谢SpanInjector和SpanExtractor，您可以自定义spans的创建和传播方式。

目前有两种在进程之间传递跟踪信息的内置方式：

• 通过Spring Integration

• 通过HTTP

Span ids从Zipkin兼容（B3）头（Message或HTTP头）中提取，以启动或加入现有跟踪。跟踪信息被注入到任何出站请求中，所以下一跳可以提取它们。

与以前版本的Sleuth相比，重要的变化是Sleuth正在实施Open Tracing的TextMap概念。在Sleuth，它被称为SpanTextMap。基本上这个想法是通过SpanTextMap可以抽象出任何通信手段（例如消息，http请求等）。这个抽象定义了如何将数据插入到载体中以及如何从那里检索数据。感谢这样，如果您想要使用一个使用FooRequest作为发送HTTP请求的平均值的新HTTP库，那么您必须创建一个SpanTextMap的实现，它将调用委托给FooRequest检索和插入HTTP标头。

Spring Integration

对于Spring Integration，有2个接口负责从Message创建Span。这些是：

• MessagingSpanTextMapExtractor

• MessagingSpanTextMapInjector

您可以通过提供自己的实现来覆盖它们。

HTTP

对于HTTP，有2个接口负责从Message创建Span。这些是：

• HttpSpanExtractor

• HttpSpanInjector

您可以通过提供自己的实现来覆盖它们。

例

我们假设，而不是标准的Zipkin兼容的跟踪HTTP头名称

• for trace id - correlationId

• for span id - mySpanId

这是SpanExtractor的一个例子

static class CustomHttpSpanExtractor implements HttpSpanExtractor {

	@Override public Span joinTrace(SpanTextMap carrier) {
		Map 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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你可以这样注册：

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

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

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Spring Cloud为了安全起见，Sleuth不会将跟踪/跨度相关的标头添加到Http响应。如果您需要标题，那么将标题注入Http响应的自定义SpanInjector，并且可以使用以下方式添加一个使用此标签的Servlet过滤器：

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> iterator() {
			 Map 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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你可以这样注册：

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

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

Zipkin中的自定义SA标签

有时你想创建一个手动Span，将一个电话包裹到一个没有被检测的外部服务。您可以做的是创建一个带有peer.service标签的跨度，其中包含要调用的服务的值。下面你可以看到一个调用redis的例子，它被包装在这样一个跨度里。

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	记住不要添加peer.service标签和SA标签！您只需添加peer.service。

自定义服务名称

默认情况下，Sleuth假设当您将跨度发送到Zipkin时，您希望跨度的服务名称等于spring.application.name值。这并不总是这样。在某些情况下，您希望为您应用程序中的所有spans提供不同的服务名称。要实现这一点，只需将以下属性传递给应用程序即可覆盖该值（foo服务名称的示例）：

spring.zipkin.service.name: foo

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主机定位器

为了定义与特定跨度对应的主机，我们需要解析主机名和端口。默认方法是从服务器属性中获取它。如果由于某些原因没有设置，那么我们正在尝试从网络接口检索主机名。

如果您启用了发现客户端，并且更愿意从服务注册表中注册的实例检索主机地址，那么您必须设置属性（适用于基于HTTP和Stream的跨度报告）。

spring.zipkin.locator.discovery.enabled: true

• 1

Span Data作为消息

您可以通过将spring-cloud-sleuth-stream jar作为依赖关系来累加并发送跨越Spring Cloud Stream的数据，并为RabbitMQ或spring-cloud-starter-stream-kafka添加通道Binder实现（例如spring-cloud-starter-stream-rabbit）为Kafka）。通过将spring-cloud-sleuth-stream jar作为依赖关系，并添加RabbitMQ或spring-cloud-starter-stream-kafka的Binder通道spring-cloud-starter-stream-rabbit来实现{ 22 /} Stream的累积和发送范围数据。
Kafka）。这将自动将您的应用程序转换为有效载荷类型为Spans的邮件的制作者。

Zipkin消费者

有一个特殊的便利注释，用于为Span数据设置消息使用者，并将其推入Zipkin SpanStore。这个应用程序

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

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将通过Spring Cloud StreamBinder（例如RabbitMQ包含spring-cloud-starter-stream-rabbit）来收听您提供的任何运输的Span数据，Redis和Kafka的类似起始者） 。如果添加以下UI依赖关系

io.zipkin.java
zipkin-autoconfigure-ui

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• 2

然后，您将有一个Zipkin服务器，您的应用程序在端口9411上承载UI和API。

默认SpanStore是内存中的（适合演示，快速入门）。对于更强大的解决方案，您可以将MySQL和spring-boot-starter-jdbc添加到类路径中，并通过配置启用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还用@EnableZipkinServer注释，因此该过程还将公开标准的Zipkin服务器端点，以通过HTTP收集spans，并在Zipkin Web UI中进行查询。

定制消费者

也可以使用spring-cloud-sleuth-stream并绑定到SleuthSink来轻松实现自定义消费者。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	上面的示例消费者应用程序明确排除SleuthStreamAutoConfiguration，因此它不会向其自己发送消息，但这是可选的（您可能实际上想要将消息跟踪到消费者应用程序中）。

为了自定义轮询机制，您可以创建名称等于StreamSpanReporter.POLLER的PollerMetadata类型的bean。在这里可以找到这样一个配置的例子。

@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注册了与spans相关的简单指标。它使用Spring Boot的指标支持
来计算接受和删除的数量spans。每次发送到Zipkin时，接受的spans的数量将增加。如果出现错误，那么删除的数字spans将会增加。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Spring Cloud Sleuth Span的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

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