摘要：在当今互联网大厂后端开发的复杂环境中，微服务架构盛行，一个请求往往会在多个服务间穿梭。这时候，全链路追踪就显得尤为重要，它能帮助我们清晰了解请求的流转路径，快速定位性能瓶颈与故障点。今天，就来深入探讨在 Spring Boot3 中如何实现全链路追踪。
在当今互联网大厂后端开发的复杂环境中，微服务架构盛行，一个请求往往会在多个服务间穿梭。这时候，全链路追踪就显得尤为重要，它能帮助我们清晰了解请求的流转路径，快速定位性能瓶颈与故障点。今天，就来深入探讨在 Spring Boot3 中如何实现全链路追踪。
全链路追踪（Distributed Tracing），简单来说，就是在分布式系统里，对请求从进入系统到最终返回响应的整个过程进行记录和监控。在一个典型的分布式系统中，一个请求可能会先后经过网关服务、多个业务服务、数据库服务等。通过为每个请求分配一个唯一的追踪 ID（Trace ID），以及在每个服务内部产生的跨度 ID（Span ID），我们可以将这些分散在不同服务、不同时间的日志和性能数据串联起来。这样，当系统出现性能问题或者故障时，开发人员能够迅速定位到问题发生的具体环节。例如，用户反馈某个功能响应缓慢，通过全链路追踪，我们可以查看该请求在各个服务中的耗时情况，确定是哪个服务处理时间过长，从而有针对性地进行优化。
结合 Spring Cloud Sleuth 和 Zipkin
Spring Cloud Sleuth 是 Spring Cloud 生态中用于分布式链路追踪的组件，而 Zipkin 则是一个开源的分布式追踪系统，二者结合能够完美地在 Spring Boot3 项目中实现全链路追踪。
添加依赖：在 Spring Boot3 项目的 pom.xml 文件中，引入关键依赖。
org.springframework.cloudspring-cloud-starter-sleuthorg.springframework.cloudspring-cloud-starter-zipkin这些依赖为项目提供了 Sleuth 的核心功能以及与 Zipkin 集成的能力。
配置 Zipkin：在 application.yml 配置文件中，指定 Zipkin 服务器的地址等关键信息。
spring:zipkin:base-url: http://localhost:9411 # Zipkin服务器地址，根据实际情况修改sleuth:sampler:probability: 1.0 # 采样率，1.0表示全部采样，实际应用中可根据流量情况调整这里的采样率决定了有多少比例的请求会被追踪记录，在高并发场景下，适当降低采样率可以减少对系统性能的影响。
开启相关功能：在 Spring Boot 的启动类中，无需额外添加特殊注解，因为引入的依赖会自动配置相关功能。当项目启动后，Spring Cloud Sleuth 会自动为每个请求生成 Trace ID 和 Span ID，并在服务调用过程中传递这些信息。
查看追踪数据：启动 Zipkin 服务器后（可通过下载 Zipkin 的 jar 包并运行 java -jar zipkin-server-VERSION-exec.jar 启动），访问 http://localhost:9411 。在这里，你可以看到请求的完整链路信息，包括每个服务节点的调用顺序、耗时、是否出现异常等。例如，一个电商系统中，用户下单请求从网关进入，经过订单服务、库存服务、支付服务等，在 Zipkin 的界面上能够清晰展示整个调用链的详细情况。
使用 Spring AOP + Logback + MDC
这种方式主要通过 Spring AOP 切面编程、Logback 日志框架以及 Mapped Diagnostic Context（MDC）来实现全链路日志追踪。
配置 Logback：在 resources 目录下创建 logback.xml 文件，进行日志框架的配置。
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{traceId}] [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n
这里在日志输出格式中加入了 %X{traceId} ，用于输出每个请求的唯一 Trace ID，方便后续通过 Trace ID 来关联同一请求的所有日志。
编写日志追踪切面：利用 Spring AOP 编写一个切面类，实现日志追踪功能。
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.slf4j.MDC;import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.UUID;@Aspect@Componentpublic class TraceAspect {@Around("execution(* com.example.*.*(..))") // 这里根据实际的业务包路径进行切点定义public Object trace(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {String traceId = MDC.get("traceId");if (traceId == null) {traceId = UUID.randomUUID.toString;MDC.put("traceId", traceId);}try {return joinPoint.proceed;} finally {MDC.remove("traceId");}}}这个切面会在每个符合切点定义的方法调用前，为请求生成或获取已有的 Trace ID，并放入 MDC 中，方法调用结束后再从 MDC 中移除 Trace ID 。在多线程环境下，为了确保 Trace ID 能够在父子线程间传递，可以采用 TaskDecorator 的线程任务装饰器方式。例如：
import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;import org.springframework.scheduling.concurrent.TaskDecorator;import org.slf4j.MDC;import java.util.Map;@Configurationpublic class ThreadPoolConfig {@Beanpublic ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor {ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskexecutor;executor.setCorePoolSize(5);executor.setMaxPoolSize(10);executor.setQueueCapacity(25);executor.setTaskDecorator(new MdcTaskDecorator);executor.initialize;return executor;}static class MdcTaskDecorator implements TaskDecorator {@Overridepublic Runnable decorate(Runnable runnable) {Map context = MDC.getCopyOfContextMap;return -> {try {MDC.setContextMap(context);runnable.run;} finally {MDC.clear;}};}}}通过这种方式，即使在多线程并发处理请求时，也能保证每个请求的日志都能正确关联到对应的 Trace ID 。
故障排查：当系统出现故障时，全链路追踪能够帮助我们快速定位问题所在。例如，在一个复杂的电商系统中，突然出现部分用户无法支付的情况。通过全链路追踪，我们可以查看支付请求在各个服务（如订单服务、支付网关服务、第三方支付服务等）中的流转情况，快速确定是哪个服务环节出现了问题，大大提高了故障排查的效率。
性能优化：通过分析全链路追踪的数据，我们可以清晰地看到每个请求在各个服务中的耗时情况，从而发现系统中的性能瓶颈。比如，在一个内容推荐系统中，发现用户请求推荐内容时响应时间较长。通过全链路追踪分析，发现是推荐算法服务的计算时间过长，进而可以针对性地对推荐算法进行优化，提高系统整体性能。
监控与统计：全链路追踪可以为系统的监控和统计提供丰富的数据支持。我们可以收集和分析请求的处理时间、成功率、失败原因等信息，了解系统的运行状况，对系统进行实时监控和统计分析，为后续的系统优化和扩展提供有力依据。
总之，在 Spring Boot3 开发中实现全链路追踪，无论是对于保障系统的稳定运行，还是提升系统的性能和可维护性，都具有至关重要的意义。各位互联网大厂的后端开发人员，赶紧动手实践起来吧！你在实际开发中有用到全链路追踪吗？遇到过哪些问题呢？欢迎在评论区留言讨论哦。
来源：从程序员到架构师一点号
