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链路追踪
Spring Boot Actuator 为 Micrometer Tracing 提供依赖管理和自动配置，Micrometer Tracing 是流行追踪器库的外观层。
| 了解有关 Micrometer Tracing 功能的更多信息，请参阅其 参考文档。 |
入门指南
我们需要一个示例应用程序，以便开始使用跟踪功能。 就我们的目的而言，开发您的第一个 Spring Boot 应用程序部分中介绍的简单“Hello World!” Web 应用程序就足够了。 我们将使用 OpenTelemetry 跟踪器，并以 Zipkin 作为跟踪后端。
回顾一下，我们的主要应用程序代码如下所示：
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Java
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Kotlin
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@SpringBootApplication
public class MyApplication {
private static final Log logger = LogFactory.getLog(MyApplication.class);
@RequestMapping("/")
String home() {
logger.info("home() has been called");
return "Hello World!";
}
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
}
}import org.apache.commons.logging.Log
import org.apache.commons.logging.LogFactory
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication
import org.springframework.boot.runApplication
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController
@RestController
@SpringBootApplication
class MyApplication {
private val logger: Log = LogFactory.getLog(MyApplication::class.java)
@RequestMapping("/")
fun home(): String {
logger.info("home() has been called")
return "Hello, World!"
}
}
fun main(args: Array<String>) {
runApplication<MyApplication>(*args)
}home() 方法中添加了一条 logger 语句，这将在后面变得重要。 |
现在我们需要添加以下依赖项：
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org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator -
io.micrometer:micrometer-tracing-bridge-otel- 将 Micrometer Observation API 桥接到 OpenTelemetry。 -
io.opentelemetry:opentelemetry-exporter-zipkin- 将跟踪记录上报至 Zipkin。
添加以下应用程序属性：
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Properties
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YAML
management.tracing.sampling.probability=1management:
tracing:
sampling:
probability: 1.0默认情况下，Spring Boot 仅对 10% 的请求进行采样，以防止过多地压垮跟踪后端。 此属性将其切换为 100%，以便每个请求都会发送到跟踪后端。
为了收集和可视化跟踪信息，我们需要一个运行中的跟踪后端。 我们在这里使用 Zipkin 作为我们的跟踪后端。 Zipkin 快速入门指南 提供了如何在本地启动 Zipkin 的说明。
Zipkin 运行后，您可以启动您的应用程序。
如果您在 Web 浏览器中打开 localhost:8080，应该会看到以下输出：
Hello World!在幕后，系统为 HTTP 请求创建了一个观测对象，该对象随后被桥接到 OpenTelemetry，由 OpenTelemetry 向 Zipkin 报告一个新的追踪记录。
现在在 localhost:9411 处打开 Zipkin UI，然后点击“Run Query”按钮以列出所有收集的追踪信息。
你应该会看到一条追踪记录。
点击“Show”按钮以查看该追踪记录的详细信息。
记录关联 ID
Correlation IDs 提供了一种有用的方法，将日志文件中的行与跨度/跟踪相关联。 如果您使用 Micrometer Tracing，Spring Boot 默认会在您的日志中包含 correlation IDs。
默认的相关性 ID 由 traceId 和 spanId MDC 值构建而成。
例如，如果 Micrometer Tracing 添加了一个值为 803B448A0489F84084905D3093480352 的 MDC traceId 和一个值为 3425F23BB2432450 的 MDC spanId，则日志输出将包含相关性 ID [803B448A0489F84084905D3093480352-3425F23BB2432450]。
如果您希望使用不同的关联 ID 格式，可以使用 logging.pattern.correlation 属性来定义。
例如，以下配置将为 Logback 提供以前由 Spring Cloud Sleuth 使用的格式的关联 ID：
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Properties
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YAML
logging.pattern.correlation=[${spring.application.name:},%X{traceId:-},%X{spanId:-}]
logging.include-application-name=falselogging:
pattern:
correlation: "[${spring.application.name:},%X{traceId:-},%X{spanId:-}] "
include-application-name: false在上面的示例中，logging.include-application-name 被设置为 false，以避免应用程序名称在日志消息中重复（logging.pattern.correlation 已包含它）。
还值得一提的是，logging.pattern.correlation 包含一个尾随空格，以便默认情况下与紧随其后的记录器名称分隔开。 |
| 关联 ID 依赖于上下文传播。 请阅读 此文档以获取更多详细信息。 |
传播追踪信息
要通过网络自动传播跟踪信息，请使用自动配置的 RestTemplateBuilder、RestClient.Builder 或 WebClient.Builder 来构建客户端。
如果您在不使用自动配置的构建器的情况下创建 RestTemplate、RestClient 或 WebClient，则自动跟踪传播将不起作用！ |
Tracer 实现
由于 Micrometer Tracer 支持多种追踪器实现，因此在 Spring Boot 中可能存在多种依赖组合。
所有 tracer 实现都需要 org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator 依赖。
使用 Zipkin 的 OpenTelemetry
使用 OpenTelemetry 进行追踪并报告到 Zipkin 需要以下依赖项：
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io.micrometer:micrometer-tracing-bridge-otel- 将 Micrometer Observation API 桥接到 OpenTelemetry。 -
io.opentelemetry:opentelemetry-exporter-zipkin- 将跟踪信息报告给 Zipkin。
使用 management.zipkin.tracing.* 配置属性来配置向 Zipkin 的报告。
使用 Wavefront 的 OpenTelemetry
使用 OpenTelemetry 进行追踪并报告到 Wavefront 需要以下依赖项：
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io.micrometer:micrometer-tracing-bridge-otel- 将 Micrometer Observation API 桥接到 OpenTelemetry。 -
io.micrometer:micrometer-tracing-reporter-wavefront- 将跟踪数据报告到 Wavefront。
使用 management.wavefront.* 配置属性来配置向 Wavefront 的报告。
使用 OTLP 的 OpenTelemetry
使用 OpenTelemetry 进行追踪并通过 OTLP 报告需要以下依赖项：
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io.micrometer:micrometer-tracing-bridge-otel- 将 Micrometer Observation API 桥接到 OpenTelemetry。 -
io.opentelemetry:opentelemetry-exporter-otlp- 将跟踪报告给可以接受 OTLP 的收集器。
使用 management.otlp.tracing.* 配置属性来配置基于 OTLP 的报告。
如果您需要对 OTLP 跨度导出器应用高级自定义，请考虑注册 OtlpHttpSpanExporterBuilderCustomizer 或 OtlpGrpcSpanExporterBuilderCustomizer Bean。
这些将在创建 OtlpHttpSpanExporter 或 OtlpGrpcSpanExporter 之前被调用。
自定义器的优先级高于自动配置应用的任何设置。 |
与 Micrometer Observation 集成
TracingAwareMeterObservationHandler 会自动注册到 ObservationRegistry 上，后者会为每个已完成的观测创建跨度。
创建自定义 Span
您可以通过启动一个观测来创建自己的跨度。
为此，请将 ObservationRegistry 注入到您的组件中：
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Java
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Kotlin
import io.micrometer.observation.Observation;
import io.micrometer.observation.ObservationRegistry;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
class CustomObservation {
private final ObservationRegistry observationRegistry;
CustomObservation(ObservationRegistry observationRegistry) {
this.observationRegistry = observationRegistry;
}
void someOperation() {
Observation observation = Observation.createNotStarted("some-operation", this.observationRegistry);
observation.lowCardinalityKeyValue("some-tag", "some-value");
observation.observe(() -> {
// Business logic ...
});
}
}import io.micrometer.observation.Observation
import io.micrometer.observation.ObservationRegistry
import org.springframework.stereotype.Component
@Component
class CustomObservation(private val observationRegistry: ObservationRegistry) {
fun someOperation() {
Observation.createNotStarted("some-operation", observationRegistry)
.lowCardinalityKeyValue("some-tag", "some-value")
.observe {
// Business logic ...
}
}
}这将创建一个名为“some-operation”的观测，并带有标签“some-tag=some-value”。
如果你想要创建一个不创建指标的span，你需要使用Micrometer中的低级Tracer API。 |
行李上下文
您可以使用 Tracer API 创建行李：
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Java
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Kotlin
import io.micrometer.tracing.BaggageInScope;
import io.micrometer.tracing.Tracer;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
class CreatingBaggage {
private final Tracer tracer;
CreatingBaggage(Tracer tracer) {
this.tracer = tracer;
}
void doSomething() {
try (BaggageInScope scope = this.tracer.createBaggageInScope("baggage1", "value1")) {
// Business logic
}
}
}import io.micrometer.tracing.Tracer
import org.springframework.stereotype.Component
@Component
class CreatingBaggage(private val tracer: Tracer) {
fun doSomething() {
tracer.createBaggageInScope("baggage1", "value1").use {
// Business logic
}
}
}此示例创建名为 baggage1 且值为 value1 的 baggage。
如果您使用的是 W3C 传播，baggage 会自动通过网络传播。
如果您使用的是 B3 传播，baggage 不会自动传播。
要手动通过网络传播 baggage，请使用 management.tracing.baggage.remote-fields 配置属性（这也适用于 W3C）。
对于上述示例，将此属性设置为 baggage1 将生成 HTTP 标头 baggage1: value1。
如果要将 baggage 传播到 MDC，请使用 management.tracing.baggage.correlation.fields 配置属性。
对于上面的示例，将此属性设置为 baggage1 将生成一个名为 baggage1 的 MDC 条目。
测试
使用 @SpringBootTest 时，报告数据的追踪组件不会自动配置。
请参阅 使用追踪 以获取更多详细信息。