当开发者进行微服务架构开发时，通常会根据业务来划分微服务，各业务之间通过REST进行调用。对于一个用户的请求，往往需要多个微服务协同才能完成处理并形成最后结果返回给用户。在这个过程中，用户请求所经过的每一个微服务都会形成一条复杂的、分布式的服务调用链路，链路中的任何一环出现问题或者网络超时，都会导致用户请求的失败。当出现这种情况时如何对整个请求处理链进行分析，在运维过程中是非常重要的一环。

Spring Cloud Sleuth为微服务之间调用提供了一套完整的服务链路跟踪解决方案。通过Sleuth可以很清楚地了解到一个用户请求经过了哪些微服务，每个微服务处理花费了多长时间，从而让开发者可以方便地理清各微服务间的调用关系。此外，通过Spring Cloud Sleuth可以帮助开发者做以下几件事。

• 耗时分析：通过Sleuth可以很方便地了解到每个采样请求的耗时，从而分析出哪些微服务调用比较耗时。
• 可视化错误：对于程序未捕捉的异常，可以在集成Zipkin服务界面上看到。
• 链路优化：通过Sleuth可以轻松识别出调用比较频繁的微服务，开发者可以针对这些微服务实施相应的优化措施。

在基于微服务的架构中，微服务之间是通过HTTP协议（REST）方式进行通信的，所以Spring Cloud Sleuth在实现时也是基于HTTP的，通过在HTTP中的header（头部）添加跟踪所需要的信息，使得在不影响现有业务的基础上完成对服务请求的追踪。总的来说，Sleuth的实现原理可以总结如下。

• 服务追踪：对于同一个用户请求，认为是同一条链路，并赋值一个相同的TraceID，在后续中通过该标识就可以在多个微服务之间找到完整的处理链路。
• 服务监控：对于链路上的每一个微服务处理，Sleuth会再生成一个独立的SpanID，同时记录请求到达时间和离开时间等信息，以作为用户请求追踪的依据，从而判断每一个微服务的处理效率。

其中一些主要术语解释如下：

• Span：是Sleuth中最基本的工作单元。微服务发起一次请求就是一个新Span。Span使用唯一的、长度为64位的ID作为标识。在Span中可以带有其他数据，如描述、时间戳、键值对、起始Span的ID等数据。Span有起始和结束，可以用于跟踪服务处理时间信息。Span一般都是成对出现，因为有始必有终，所以一旦创建了一个Span，就必须在未来某个时间点结束它。
• Trace：一次用户请求所涉及的所有Span的集合，采用树形结构进行管理。
• Annotation：用于记录时间信息，包含了以下几项。

✧ cs：客户端发送（Client Sent），表示一个Span的起始点。

✧ sr：服务端接收（Server Received），表示服务端接收到请求并开始处理。如果减去cs的时间戳，则可以计算出网络传输耗时。

✧ ss：服务端完成请求处理，应答信息被发回客户端（Server Sent）。通过减去sr的时间戳，可以计算出服务端处理请求的耗时。

✧ cr：客户端接收（Client Received），标志着一个Span生命周期的结束，客户端成功地接收到服务端的应答信息。如果减去cs的时间戳，则可以计算出整个请求的响应耗时。

在生成环境中，由于业务量比较大，所产生的追踪数据可能会非常大，如果全部采集，一是对业务有一定影响，二是存储压力也会比较大，所以采样就变得很重要了。一般来说，开发者不需要记录每一个追踪数据，通过合适的采样就可以完成对生成环境的监控分析。

Sleuth为此提供了一个Sampler策略，可以通过该策略来控制采样算法。Sleuth默认采样算法的实现是水塘抽样（Reservoir sampling）算法。水塘抽样算法是指对给定一个长度很大或者未知的数据流（只能对该数据流中的数据访问一次）进行抽样，使得数据流中的所有数据被选中的概率相等，具体的实现类是PercentageBasedSampler，默认的采样比例为0.1（即10%）。我们可以在项目配置文件中通过spring.sleuth.sampler.percentage属性进行更改，所设置的值需要介于0.0～1.0之间。0.0表示不采样，1.0则表示全部采样。