Spring Cloud Sleuth 是一个基于 Spring Cloud 的分布式应用跟踪解决方案。它通过在分布式应用程序中添加唯一的 ID 和跟踪信息来帮助开发人员解决问题，使得排错变得更加容易。
Spring Cloud Sleuth 可以在分布式的系统架构中提供端到端的分布式请求跟踪。 它可以协助我们搜索和定位不同节点之间的问题。Spring Cloud Sleuth 还支持多种跟踪服务实现，并与多个流行组件进行无缝集成。
Spring Cloud Sleuth 的主要特点包括：
随着业务发展，应用系统变得越来越庞大，通常由许多微服务构成，每个微服务都会依赖其他微服务来完成任务。 由于分散在不同的计算节点上，这些微服务之间的交互变得非常复杂。 这就需要跟踪和监测来协助排查和明确系统各个组成部分的运行情况和问题。
对于分布式应用而言，如果出现问题，可能无法准确定位问题所在的节点和时间，也很难确定具体哪个微服务引起了这个问题。 随着微服务日益增长，如不及时发现并排查问题，不仅会影响整个业务流程，而且还会影响用户体验，因此需要使用分布式追踪技术来定位和解决问题。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuthartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.javagroupId>
<artifactId>zipkin-autoconfigure-uiartifactId>
<version>2.13.0version>
dependency>
可以通过配置文件或代码方式进行设置，默认为应用的spring.application.name属性。
# 设置应用的服务名
spring:
application:
name: service-a
可以通过配置文件进行设置，默认为0.1，即十分之一的采样率，也可以通过实现Sampler接口来自定义采样率。
# 设置上下文信息快照的采样率
spring:
sleuth:
sampler:
probability: 0.5
Trace是指整个调用链路所组成的树形结构，而Span是指一次具体的调用，包括起始操作和结束操作。
Spring Cloud Sleuth是通过MDC（Mapped Diagnostic Context）进行实现的，每次调用前会在MDC中设置一个唯一的TraceId和SpanId，并在调用完成后清除，保证调用链路的正确性。
Spring Cloud Sleuth提供了RestTemplate和FeignClient两种方式对基于HTTP请求的链路追踪进行支持。
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
public void callServiceB() {
// 发送HTTP请求
ResponseEntity<String> responseEntity = restTemplate.getForEntity("http://service-b:8080/serviceB", String.class);
String result = responseEntity.getBody();
}
Spring Cloud Sleuth提供了对RabbitMQ和Kafka两种消息队列的链路追踪进行支持。
@Autowired
private RabbitMessagingTemplate rabbitMessagingTemplate;
public void sendMessage() {
Message<String> message = MessageBuilder
.withPayload("Hello, World!")
.build();
// 发送消息
rabbitMessagingTemplate.send("exchange", "routingKey", message);
}
对于基于RPC的调用，Spring Cloud Sleuth提供了对FeignClient和Dubbo两种方式进行支持。
@Autowired
private ServiceBFeignClient serviceBFeignClient;
public String callServiceB() {
// 调用远程服务
return serviceBFeignClient.serviceB();
}
通常情况下，我们通过在应用程序中使用日志记录来帮助诊断和查找错误。但是如果应用程序中存在大量不必要的日志记录，会增加磁盘空间、拖慢程序速度，甚至危及系统安全。因此对于日志级别的设置非常重要，一般建议在生产环境中将日志级别设置为WARN或ERROR。
在Spring Boot应用程序中，可以在application.yml或application.properties文件中设置日志级别，如下所示：
logging:
level:
root: WARN
org.springframework: INFO
com.example: DEBUG
上面配置中，根日志级别被设置为WARN，Spring框架的日志级别为INFO，com.example包下的日志级别为DEBUG。
异常和错误信息是我们解决问题的关键指标之一。在Spring Boot中，可以利用Actuator模块提供的端点进行异常监控和统计。通过设置相关的端点，我们可以获取到当前应用程序中的异常次数、异常类型、以及发生异常的位置等详细信息。在生产环境中，我们可以借助一些第三方的监测和告警工具，来实现对异常信息的实时监控和报警。
应用程序的性能是我们关注的重点。针对不同的应用场景，需要监控不同的性能指标。比如，对于Web应用程序，我们通常会关注HTTP请求响应时间、内存使用情况、线程池情况等指标。而对于数据库应用程序，我们则会关注数据库连接数、SQL执行时间等指标。因此，在实际场景中需要根据需求灵活设置相关性能指标。
在Spring Boot中，可以利用Actuator模块提供的端点进行性能监测和统计，通过设置相关的端点，我们可以获取到当前应用程序的性能指标，例如，/metrics端点可以展示应用程序的运行状态，包括内存使用情况、线程池状态等等。
除了设置性能监控指标外，如果我们在真实的应用场景中发现性能问题，可以采取以下方法进行应用程序调优优化：
对于IO密集型应用程序，可以考虑使用多线程或者异步编程来提高程序的并发能力。
如果是因为GC导致的性能问题，可以通过JVM参数的设置来优化GC策略。
对于数据库操作，我们可以采取SQL性能优化、建立索引等方式来提升查询效率。
在分布式应用程序中，对于实时监控和调试非常重要。可是如何快速有效地展示和监控应用程序状态呢？我们可以考虑利用可视化的仪表盘工具来展示我们所需要的监测指标。常用的仪表盘工具有Grafana、Kibana等，可以灵活设置指标监控、告警等功能。
除了仪表盘展示外，对于分布式应用程序的性能监测还包括接口响应时间的监测。我们可以采用诸如Zipkin、Skywalking等链路跟踪工具来帮助我们快速定位接口调用、请求响应时间等问题。
Spring Cloud Sleuth是一个分布式追踪解决方案。它通过序列号请求，并记录每一个服务之间的交互过程，从而实现分布式系统的请求跟踪。Spring Cloud Sleuth提供了大量的诸如链路追踪、请求统计和API监测等功能，并且支持多种应用调用方式。
在分布式应用系统中，由于涉及到多个不同的服务间的交互，因此对于跟踪和解决问题是一个非常艰巨的任务。同时，我们也需要注意到性能问题和安全问题等风险。解决方案则是采用先进的工具KIT实现监控告警、异常捕获、性能调优等功能。
在分布式应用系统中，我们需要遵循一些基本原则来确保性能稳定、安全可靠。例如，应用程序的日志级别设置、性能监测、异常处理等都非常重要。同时，我们也要选择合适的监测工具来保证应用程序的正常运行。