Spring Cloud Sleuth与Zipkin全链路追踪

本文目录#

• 引言
• Sleuth 工作原理
• Zipkin 部署
• 性能优化
• 深度实践
• Observability 升级
• 总结
• 参考资料

引言#

在微服务体系中，全链路追踪是定位性能瓶颈的关键。Spring Cloud Sleuth 与 Zipkin 提供开箱即用的 Trace 收集与展示能力。本文介绍追踪原理、生产化部署与优化策略。

Sleuth 工作原理#

• 在入口处创建 Trace/Span，使用 B3/W3C Header 传播；
• 支持 RestTemplate、WebClient、Feign、RabbitMQ、Kafka；
• 对异步任务、线程池进行上下文传播；
• 与 Micrometer Tracing 集成。

Zipkin 部署#

• 存储后端：MySQL、Elasticsearch、Cassandra；
• Collector：接收 HTTP/GRPC；
• Query Service + UI 展示；
• 可部署在 Kubernetes，并设置数据保留策略。

性能优化#

• 采样率 spring.sleuth.sampler.probability 控制；
• 对高流量接口进行概率采样或基于规则采样；
• 设置 zipkin.storage.percentiles 支持延迟统计；
• 使用 Kafka Collector 缓冲高并发数据。

深度实践#

• 将 Trace ID 注入日志，便于日志追踪；
• 使用 @NewSpan 自定义 Span；
• 与 Gateway 集成，记录入口、出口；
• 结合 Spring Cloud Task 记录批处理任务。

Observability 升级#

• 升级到 Micrometer Tracing + OTEL Collector，兼容 Zipkin；
• 引入 Service Map，结合 Grafana Tempo/Jaeger；
• 添加业务标签（租户、订单号）提高定位效率。

总结#

Sleuth + Zipkin 提供了标准化的追踪方案。通过合理采样、可视化平台和上下文传播，能快速发现分布式系统中的瓶颈。

参考资料#

• [1] Spring Cloud Sleuth Reference. https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current/reference/html/
• [2] Zipkin Documentation. https://zipkin.io/pages/quickstart
• [3] Micrometer Tracing Guide. https://micrometer.io/docs/tracing

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