Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) · Урок

Распределённая трассировка с Sleuth и Zipkin

Реализуйте распределённую трассировку с помощью Spring Cloud Sleuth и Zipkin, чтобы отслеживать потоки событий между несколькими микросервисами.

«Распределённая трассировка с Sleuth и Zipkin» — бесплатный урок Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka), и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

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!

Часто задаваемые вопросы

Урок «Распределённая трассировка с Sleuth и Zipkin» бесплатный?

Да — полный текст урока «Распределённая трассировка с Sleuth и Zipkin» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka), подпишись на CoddyKit PRO. Курс Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Распределённая трассировка с Sleuth и Zipkin»?

Реализуйте распределённую трассировку с помощью Spring Cloud Sleuth и Zipkin, чтобы отслеживать потоки событий между несколькими микросервисами. Ты практикуешь Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)?

Предыдущий опыт не требуется. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.

Сколько времени занимает урок «Распределённая трассировка с Sleuth и Zipkin»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)?

Да. Каждый урок Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

Метрики Kafka (JMX) и проверки состояния
Интеграция с Prometheus и Grafana
Распределённая трассировка с Sleuth и Zipkin
Мониторинг отставания потребителей и настройка оповещений

← Назад к Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)