聊聊 SpringBoot3 的 Micrometer Tracing

这是个很尴尬的话题，为什么这么说呢？当我们在讨论卷和造轮子两个事情的时候，SpringBoot 的开发人员也正在做着同样的事情...

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之前在 微服务-分布式链路 这篇文章中我介绍了 DApper、Opentracing，并以蚂蚁分布式链路组件 SOFATracer 为例，较为详细的说明了分布式链路组件中的一些技术细节和实现方式，有兴趣的同学可以自行查看。

Micrometer Tracing

最近关注 SpringBoot3 的发布，在 Production-ready Features 中，首次将 tracing 作为一个单独的功能项写进官方文档中；在此之前 SpringBoot 仅提供了 Http Tracing 的能力，并且默认情况下，是在内存中存储 近 100 次请求的记录；在 2.7.x 的官方文档中，Http Tracing 只是建议在开发环境使用，对于生产环境，官方文档也明确的指出，建议使用 Zipkin 或 Spring Cloud Sleuth 这类比较成熟的可观测性解决方案。

从 Dapper 到 OpenTracing，解决了厂商无关和统一链路 API 的问题，从 OpenTracing 到 OpenTelemetry，解决统一可观测性 API 的问题，并且 OpenTelemetry 从 2019-5.7 被 CNCF Accepted 之后，也在不断地孵化和完善。如果说 SpringBoot 面向 OpenTelemetry 提供 Tracing，可能更便于接受，但是 SpringBoot 却使用了 Micrometer tracing，并且通过 Facade 进行了桥接 Brave 和 otel。

首先一点是，SpringBoot 将 Tracing 在 v3 系列提供出来比较容易理解，在可观测性上，tracing 一直都是 SpringBoot 缺失的，在 SpringCloud 中，它通过 Spring Cloud Slueth 整合了 Brave 补缺了这一环。

比较疑惑的是，SpringBoot 提供的 tracing 为什么会选择使用一个新的 facade Micrometer tracing 来实现，这一点我尝试从 issue 中去找答案，但也没有找到比较有说服力的，比如 Add auto-configuration for Micrometer 2.0 Observation API 和 Add support for Micrometer tracing。不过有意思的是，在 spring.io/projects/sp… 这里给出了一些信息，意思就是 Spring Cloud Slueth 将迁移到 Micrometer tracing。

那么关于为什么 SpringBoot 使用 Micrometer 而不是 OpenTelemetry，可能有以下几点原因（一家之言，欢迎指导）：

 

• 1、在之前的一些版本中，Micrometer 关注更多是 metrics，而 OpenTelemetry 则更多关注 tracing，但是随着版本的迭代完善，Micrometer 和 OpenTelemetry 在 metrics 和 tracing API 上基本都具备了。重要的是，在此之前，SpringBoot 已经对 Micrometer Metrics 进行了支持，所谓近水楼台先得月。
• 2、OpenTelemetry 的目标是厂商无关，语言无关，penTelemetry 更适合在异构技术栈中发挥作用；而 Micrometer 一直以来都是基于 JAVA 语言，这与 Spring 体系从根上是一致的。
• 3、Micrometer API 进行大量更改。最重要的变化是引入了一个新的 API：Observation API，这样便于使用者能够使用统一的 API 来观测业务代码，包括 metrics， tracing 以及 logging。

 

下面就 SpringBoot3 Tracing 展开聊聊。

SpringBoot3 Tracing 剖析

SpringBoot3 在 Spring Boot Actuator 中为 Micrometer Tracing 的依赖性管理和自动配置。Micrometer Tracing 充当了类似日志领域内 slf4j 门面的角色。

Micrometer Tracing API

Micrometer Tracing 中的相关概念也是借用 Dapper 的，比如 Span，Trace 等，这里不做过多介绍。总体来说，Micrometer Tracing 包括以下几个部分：

 

• 核心模块主要包含 instrumentation SPI
• 用于适配其它 tracing 实现的 bridge 桥接器
• 用于上报 span 数据的 reportor 扩展机制
• 测试模块

 

功能划分和代码模块结构组织是一致的

 

在 Micrometer Tracing 中，一个完整的 tracing 大致如下图所示

 

bridge 桥接器

当前版本，Micrometer Tracing 支持两种 Tracers

 

• OpenZipkin Brave
• OpenTelemetry

 

在使用时，你只能选择一个 bridge 桥接实现，如果在你的 classpath 中包括两个，可能会有一些意想不到的问题，比如重复的 trace 或者 span。

Reporters

当前版本，Micrometer Tracing 支持两种 Reporters

 

• Tanzu Observability by Wavefront
• OpenZipkin Zipkin

如何和 Brave 集成的

 

不管是 brave 还是 otel，它们都是完整的分布式链路解决方案，包括 API 和 instrumentation；Micrometer Tracing 与 brave、otel 的集成是典型的 接口继承 + 委托 的形式实现的，以 span 为例:

import io.micrometer.tracing.Span; /** * Brave implementation of a {@link Span}. * * @author Marcin Grzejszczak * @since 1.0.0 */ public class BraveSpan implements Span { final brave.Span delegate; // 省略其它无关代码 ... } 复制代码

这种方式也是 skywalking、zipkin-brave、sofatracer1.0、jaeger 等组件在早期支持 opentrcing API 的实现方式。

如何上报给 zipkin 的

 

我在 原理 | 分布式链路跟踪组件 SOFATracer 和 Zipkin 模型转换 这篇文章中介绍过 SOFATracer 是如何将 span 数据上报给 zipkin 的，它的做法是：在 span 结束的时候，通过预留的 reporter 扩展机制，使得用户可以通过自定义 reporter 来实现 span 数据的上报。两个关键点：

 

• 上报时机：span 结束时
• 上报方式：通过自定义 reporter 上报

 

Micrometer Tracing 本身包括了对 span 完整生命周期管理的 API

/** * Starts this span. * @return this span */ Span start(); /** * Ends the span. The span gets stopped and recorded if not noop. */ void end(); /** * Ends the span. The span gets stopped and recorded if not noop. * @param time timestamp * @param timeUnit time unit of the timestamp */ void end(long time, TimeUnit timeUnit); 复制代码

因此上报时机都是一样的，在 span 结束时发生。上报方式，Brave 提供了一个 SpanHandler 扩展接口，对应的具体实现是 ZipkinSpanHandler，otel 中提供的是 SpanExporter 扩展接口，对应的实现是 ZipkinSpanExporter。下面用一张简单的图描述下

 

a simple guides for you

这里给一个小案例，主要是官方文档中并没有提供 step by step 的集成方式。以 Micrometer tacing + brave + zipkin 的方式为例。

依赖

• 增加依赖，下面给出的依赖均为必须提供的

org.springframework.boot spring-boot-starter-actuator io.micrometer micrometer-tracing io.micrometer micrometer-tracing-bridge-brave io.zipkin.reporter2 zipkin-reporter-brave io.micrometer micrometer-tracing-bom 1.0.0 pom import 复制代码 提供一个测试 Rest API @RequestMapping("api") @RestController() public class MyController { private static final Log logger = LogFactory.getLog(MyController.class); @RequestMapping("test") public String test() { // 配置了在日志中输出 traceId logger.info("this is test log ...."); return "SUCCESS"; } } 复制代码 基本配置 # 采样比率 management.tracing.sampling.probability=1.0 # 将 traceId 和 spanId 和 log 绑定 logging.pattern.level=%5p [${spring.application.name:test},%X{traceId:-},%X{spanId:-}]` 复制代码 测试

 

访问 curl http://localhost:8080/api/test，

 

• 日志输出如下：

2022-12-06T12:06:36.971+08:00 INFO [test,638ebfccd315f7022e7eee028343517f,2e7eee028343517f] 61043 --- [nio-8080- exec-1] c.g.bridge.boot.controller.MyController : this is test log .... 复制代码

• zipkin 界面

 

 

 

PS：你可能没有看到任何关于 zipkin 的配置，因为默认情况下，zipkin 的上报地址是 127.0.0.1：9411，我在本地通过 Docker 启动了一个 zipkin 实例，所以我并不需要做额外的配置。

总结

 

本篇对 SpringBoot3 tracing 做了一些介绍，通过本篇文章，希望你可以了解到 SpringBoot3 中提供 tracing 的初衷，以及在众多事实标准存在情况下选择 Micrometer tracing 作为 API 的原因。这篇文章并不会涉及到过多对于 tracing 基础概念的介绍，如果你有兴趣可以自行查阅。最后我给出了 Micrometer tacing + brave + zipkin 一个小案例，希望可以帮助到你。

 

作者：磊叔的技术博客 链接：https://juejin.cn/post/7173914390352101412