0Pricing
Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) · Lekcja

Śledzenie rozproszone za pomocą Sleuth/Zipkin

Zaimplementuj śledzenie rozproszone za pomocą Spring Cloud Sleuth i Zipkin, aby śledzić przepływ zdarzeń między wieloma mikrousługami.

Śledzenie rozproszone za pomocą Sleuth/Zipkin to bezpłatna lekcja Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) na CoddyKit. To lekcja 3 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka), a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) zawiera 4 lekcji w sumie.

Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.

Why Trace Distributed Systems?

In a microservices architecture, a single user request often travels through many different services. This distributed nature makes it incredibly hard to track the flow of requests and pinpoint where issues occur.

Distributed tracing helps you visualize the full journey of a request across all services involved, making debugging and performance monitoring much easier.

Trace and Span: Your Navigation Tools

Distributed tracing relies on two core concepts:

  • Trace: Represents the complete journey of a request through a system, from start to finish. It's like a story of one operation.
  • Span: A single, logical unit of work within a trace. Each operation (e.g., an HTTP request, a database call, sending a Kafka message) gets its own span. Spans have parent-child relationships, showing cause and effect.

Meet Spring Cloud Sleuth

Spring Cloud Sleuth is a powerful library for Spring Boot applications that automatically adds distributed tracing capabilities. It instruments your application to generate, collect, and propagate trace information.

  • It automatically adds trace and span IDs to your logs.
  • It propagates these IDs across service boundaries (HTTP, messaging, etc.).

This means you don't have to manually manage trace IDs in most cases!

Getting Started: Add Sleuth & Zipkin

To integrate Spring Cloud Sleuth into your Spring Boot project, add the following dependencies to your pom.xml:

  • spring-cloud-starter-sleuth: The core tracing library.
  • spring-cloud-sleuth-zipkin: Integrates with Zipkin for trace visualization.
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>

Minimal Sleuth Configuration

After adding the dependencies, a minimal configuration in your application.properties is usually enough to get started. Sleuth will automatically detect and configure itself.

To send traces to a Zipkin server, specify its URL:

spring.application.name=my-kafka-producer-app
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.probability=1.0

Tracing Across Kafka Messages

One of Sleuth's key features is its ability to propagate trace context across messaging systems like Kafka. When you use Spring's KafkaTemplate to send messages:

  • Sleuth automatically injects trace and span IDs into the Kafka message headers.
  • When a @KafkaListener receives the message, Sleuth extracts these headers and continues the trace, linking the producer's span to the consumer's span.

This creates a continuous trace, even across asynchronous Kafka message flows.

Zipkin: See Your Traces

While Sleuth generates and propagates trace data, Zipkin is the distributed tracing system that collects, stores, and visualizes this data. It provides a user interface where you can:

  • Search for traces by service name, timestamp, or trace ID.
  • View a Gantt chart representation of a trace, showing the sequence and duration of spans.
  • Identify performance bottlenecks and errors across your microservices.

Spin Up Zipkin Locally

For local development and testing, you can easily run a Zipkin server using Docker. This provides a quick way to see your traces without complex setup.

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

Producer with Sleuth Instrumentation

Here's a simple Spring Boot Kafka producer. With Sleuth and Zipkin configured (as shown in earlier scenes), when you run this, Sleuth will automatically add tracing headers to the Kafka message. You would see the traceId and spanId in your application logs and in the Zipkin UI.

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@SpringBootApplication
@RestController
public class SleuthKafkaProducerApplication {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    private static final String TOPIC = "my-traceable-topic";

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SleuthKafkaProducerApplication.class, args);
    }

    @GetMapping("/send")
    public String sendMessage(@RequestParam("message") String message) {
        kafkaTemplate.send(TOPIC, message);
        return "Message sent with trace context: " + message;
    }
}

Quick Check: Tracing Concepts

When a Spring Boot application with Spring Cloud Sleuth sends a message to Kafka, which of the following statements are true about trace information?

Lesson Summary: Tracing Your Flow

You've learned about distributed tracing, a critical technique for understanding complex microservice interactions. We covered:

  • The concepts of Trace (full request journey) and Span (individual operation).
  • How Spring Cloud Sleuth automatically instruments Spring Boot applications, including Kafka producers and consumers, to propagate tracing context.
  • The role of Zipkin in collecting and visualizing these traces, providing invaluable insights into your system's behavior.

With these tools, you can effectively monitor and debug your event-driven microservices!

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Śledzenie rozproszone za pomocą Sleuth/Zipkin” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Śledzenie rozproszone za pomocą Sleuth/Zipkin” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka), przejdź na CoddyKit PRO. Kurs Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Śledzenie rozproszone za pomocą Sleuth/Zipkin”?

Zaimplementuj śledzenie rozproszone za pomocą Spring Cloud Sleuth i Zipkin, aby śledzić przepływ zdarzeń między wieloma mikrousługami. Ćwiczysz Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 3 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Śledzenie rozproszone za pomocą Sleuth/Zipkin”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)?

Tak. Każda lekcja Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

  1. Metryki Kafka (JMX) i testy stanu
  2. Integracja z Prometheus i Grafana
  3. Śledzenie rozproszone za pomocą Sleuth/Zipkin
  4. Monitorowanie opóźnienia konsumenta i konfigurowanie alertów
← Powrót do Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)