Sleuth介绍

SpringCloud Sleuth主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案。它大量借用了Google Dapper的设计， 先来了解一下Sleuth中的术语和相关概念。
Trace
由一组Trace Id（贯穿整个链路）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。
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。
Annotation
用它记录一段时间内的事件，内部使用的重要注释：
cs（Client Send）客户端发出请求，开始一个请求的生命
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）
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
cr（Client Reveived）客户端接受到服务端的响应，请求结束。 cr - sr = 请求的总时间

1. 加入依赖

2. 查看每一个微服务控制层输出的日志。

Order:

Product:

shop-order-zsh,94c4ce76bc4b9513,3176ca05d3dd0aa7,false
服务的名, traceId,spanId, 是否把采集的日志展示到第三方平台。
通过上述日志，能分析出那里的处理时间超长。 但是这样好吗？ 如果微服务的个数比较多，我们肉眼，计算出现各种不方便。 可以使用一个工具来展示我们上面哪些日志——Zipkin