Sleuth
一 引言
随着服务的越来越多，对调⽤链的分析会越来越复杂。它们之间的调⽤关系也许如下图：
问题：
1：微服务之间的调⽤错综复杂，⽤户发送的请求经历那些服务，调⽤链不清楚，没有⼀ 个⾃动化⼯具来维护调⽤链。
2：⽆法快速定位调⽤链中哪个环节出了问题
二 Sleuth简介
1 SpringCloud-Sleuth
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SpringCloud-Sleuth 提供的分布式系统中链路追踪解决⽅案
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同类产品：
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SkyWalking是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。
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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。
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2 Sleuth术语
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span：
代表了⼀组基本的⼯作单元。为了统计各处理单元的延迟，当请求到达各个服务组件的 时候，也通过⼀个唯⼀标识（SpanId）来标记它的开始、具体过程和结束。通过SpanId 的开始和结束时间戳，就能统计该span的调⽤时间，除此之外，我们还可以获取如事件 的名称。请求信息等元数据。
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Trace：
由⼀组Trace Id相同的Span串联形成⼀个树状结构。为了实现请求跟踪，当请求到达分 布式系统的⼊⼝端点时，只需要服务跟踪框架为该请求创建⼀个唯⼀的标识（即 TraceId），同时在分布式系统内部流转的时候，框架始终保持传递该唯⼀值，直到整个 请求的返回。那么我们就可以使⽤该唯⼀标识将所有的请求串联起来，形成⼀条完整的请求链路。
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Annotation：⽤它记录⼀个完成请求的4个事件，内部使⽤的重要注释：
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cs（Client Send）客户端发出请求，开始⼀个请求的⽣命
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sr（Server Received）服务端接受到请求开始进⾏处理， sr－cs = ⽹络延迟（服务调⽤ 的时间）
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ss（Server Send）服务端处理完毕准备发送到客户端，ss - sr = 服务器上的请求处理时 间
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cr（Client Reveived）客户端接受到服务端的响应，请求结束。 cr -cs = 请求的总时间
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