Sleuth/Zipkin ile Dağıtık İzleme
Birden çok mikro hizmet arasındaki olay akışlarını takip etmek için Spring Cloud Sleuth ve Zipkin kullanarak dağıtık izleme uygulayın.
Sleuth/Zipkin ile Dağıtık İzleme, CoddyKit'te ücretsiz bir Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
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=1.0Tracing 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
@KafkaListenerreceives 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/zipkinProducer 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!
Sıkça Sorulan Sorular
“Sleuth/Zipkin ile Dağıtık İzleme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Sleuth/Zipkin ile Dağıtık İzleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Sleuth/Zipkin ile Dağıtık İzleme” dersinde ne öğreneceğim?
Birden çok mikro hizmet arasındaki olay akışlarını takip etmek için Spring Cloud Sleuth ve Zipkin kullanarak dağıtık izleme uygulayın. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka), başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Sleuth/Zipkin ile Dağıtık İzleme” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Kafka Ölçümleri (JMX) ve Sağlık Denetimleri
- Prometheus ve Grafana ile Entegrasyon
- Sleuth/Zipkin ile Dağıtık İzleme
- Tüketici Gecikmesini İzleme ve Uyarılar Ayarlama