Theo Dõi Request Xuyên Dịch Vụ Với Spring Cloud Sleuth | Lộ trình Java Spring

Chào mừng các bạn quay trở lại với series “Lộ trình Java Spring”! Nếu như ở các bài viết trước chúng ta đã cùng nhau khám phá những khái niệm cốt lõi như IoC, Dependency Injection, cách Spring hoạt động, hay xây dựng các ứng dụng đơn giản với Spring MVC và bảo mật với Spring Security, thì giờ là lúc chúng ta tiến sâu hơn vào thế giới của hệ thống phân tán và Microservices.

Khi chuyển từ kiến trúc Monolithic sang Microservices, chúng ta có được sự linh hoạt, khả năng mở rộng và độc lập cao hơn. Tuy nhiên, đi kèm với đó là những thách thức không nhỏ, đặc biệt là trong việc theo dõi và gỡ lỗi khi một request cần đi qua nhiều dịch vụ khác nhau. Làm thế nào để biết được request đó đã đi qua những dịch vụ nào, mất bao lâu ở mỗi bước, và gặp lỗi ở đâu? Đây chính là lúc Distributed Tracing (Theo dõi Phân tán) và công cụ mạnh mẽ của Spring Cloud, Spring Cloud Sleuth, phát huy tác dụng.

Trong bài viết chuyên sâu hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau giải mã Spring Cloud Sleuth, hiểu cách nó hoạt động, tích hợp nó vào ứng dụng Spring Boot và quan trọng nhất là thấy được sức mạnh của việc trực quan hóa trace data với một công cụ như Zipkin.

Mục lục

Distributed Tracing Là Gì? Tại Sao Nó Quan Trọng?

Hãy hình dung một hệ thống Microservices với nhiều dịch vụ nhỏ (ví dụ: dịch vụ Người dùng, dịch vụ Đặt hàng, dịch vụ Kho hàng, dịch vụ Thanh toán). Khi một khách hàng nhấn nút “Đặt hàng”, request này có thể đi qua:

Gateway API (ví dụ: Spring Cloud Gateway)
Dịch vụ Người dùng (để lấy thông tin khách hàng)
Dịch vụ Đặt hàng (tạo đơn hàng)
Dịch vụ Kho hàng (kiểm tra và trừ tồn kho)
Dịch vụ Thanh toán (xử lý thanh toán)
… và có thể nhiều dịch vụ khác nữa thông qua các lời gọi nội bộ (ví dụ: dùng OpenFeign) hoặc message queue.

Nếu request này bị chậm hoặc trả về lỗi, việc xác định nguyên nhân từ hàng chục, thậm chí hàng trăm, file log rải rác ở các dịch vụ khác nhau là một cơn ác mộng. Logging truyền thống với mỗi dịch vụ chỉ ghi lại các sự kiện diễn ra *trong* dịch vụ đó, mà không có mối liên hệ rõ ràng với các sự kiện ở dịch vụ khác trong cùng một luồng request.

Distributed Tracing ra đời để giải quyết vấn đề này. Nó cung cấp một cái nhìn end-to-end về đường đi của một request xuyên suốt toàn bộ hệ thống phân tán. Ý tưởng cốt lõi là gắn một định danh duy nhất (unique identifier) cho mỗi request khi nó vào hệ thống, và truyền định danh này theo request khi nó di chuyển từ dịch vụ này sang dịch vụ khác. Mỗi bước xử lý trong một dịch vụ sẽ được ghi lại cùng với định danh này.

Các Khái Niệm Cốt Lõi: Trace, Span, Trace ID, Span ID

Trace (Dấu vết): Biểu diễn toàn bộ hành trình của một request xuyên suốt hệ thống. Một trace được tạo thành từ một tập hợp các Span có liên quan với nhau. Nó giống như một “câu chuyện” về request đó.
Span (Khoảng thời gian): Biểu diễn một đơn vị công việc logic duy nhất trong trace. Ví dụ: một lời gọi HTTP đến một dịch vụ, một truy vấn database (trong một dịch vụ), hoặc việc xử lý một message từ message queue. Mỗi Span có thời gian bắt đầu và kết thúc.
Trace ID (ID Dấu vết): Một định danh duy nhất cho toàn bộ trace. Tất cả các Span thuộc về cùng một trace sẽ chia sẻ cùng Trace ID.
Span ID (ID Khoảng thời gian): Một định danh duy nhất cho một Span cụ thể. Mỗi Span cũng có một Parent Span ID, chỉ ra Span đã gọi/tạo ra nó (trừ Span gốc – root Span).

Với các ID này, chúng ta có thể liên kết tất cả các log và dữ liệu hiệu năng từ các dịch vụ khác nhau lại với nhau, tái tạo lại toàn bộ đường đi của request và thời gian tiêu tốn ở mỗi bước. Điều này giúp việc debug, phân tích hiệu năng và hiểu luồng hoạt động của hệ thống trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Spring Cloud Sleuth: Tích Hợp Tracing Vào Hệ Sinh Thái Spring

Spring Cloud Sleuth là một dự án trong hệ sinh thái Spring Cloud, cung cấp tính năng Distributed Tracing tự động cho các ứng dụng Spring Boot. Nó làm giảm đáng kể công sức cần thiết để triển khai tracing bằng cách:

Tự động thêm Trace ID và Span ID vào log của ứng dụng.
Tự động lan truyền Trace ID và Span ID qua các ranh giới tiến trình (process boundaries) khi sử dụng các công nghệ phổ biến trong Spring như HTTP (RestTemplate, WebClient), Message Queues (Spring AMQP, Spring Kafka), Async operations, Scheduled tasks, Database calls (JPA/Hibernate).
Tích hợp dễ dàng với các hệ thống backend tracing phổ biến như Zipkin, Jaeger, v.v.

Spring Cloud Sleuth dựa trên thư viện Brave của OpenZipkin để thực hiện việc instrument code (tự động thêm logic tracing vào các điểm cần thiết) và quản lý context tracing.

Sleuth Hoạt Động Thế Nào (Dưới Mũ)?

Core của Sleuth là việc quản lý và lan truyền Trace Context (bao gồm Trace ID và Span ID hiện tại). Khi một request đi vào ứng dụng Spring Boot có tích hợp Sleuth:

Nếu request đến từ bên ngoài hệ thống (Span gốc), Sleuth sẽ tạo một Trace ID và Span ID mới. Trace Context này được đặt vào luồng (thread) xử lý request hiện tại.
Nếu request đến từ một dịch vụ khác đã được trace (có chứa các header tracing như `X-B3-TraceId`, `X-B3-SpanId`), Sleuth sẽ đọc các header này và sử dụng chúng để tạo Trace Context, tiếp tục trace hiện có.
Trong quá trình xử lý request, khi ứng dụng thực hiện các thao tác được instrument bởi Sleuth (ví dụ: gọi một dịch vụ khác qua HTTP, gửi message đến queue, truy vấn DB), Sleuth sẽ tự động tạo một Span mới (với Parent Span ID là Span hiện tại) và thêm các header tracing vào lời gọi đi hoặc message.
Trước khi thực hiện thao tác (gửi request HTTP, gửi message), thời gian bắt đầu của Span được ghi lại. Sau khi thao tác hoàn thành (nhận response HTTP, message được gửi), thời gian kết thúc được ghi lại. Thông tin Span này (IDs, thời gian, tên Span, tags, …) được gửi đến một hệ thống backend tracing (như Zipkin).
Sleuth cũng tích hợp với logging frameworks (Logback, Log4j2) để tự động chèn Trace ID và Span ID vào mỗi dòng log, giúp chúng ta dễ dàng lọc và tìm kiếm log theo Trace ID.

Cơ chế này đảm bảo rằng Trace Context luôn được truyền từ dịch vụ này sang dịch vụ khác, cho phép các Span từ các dịch vụ khác nhau được liên kết lại dưới cùng một Trace ID.

Bắt Đầu Với Spring Cloud Sleuth

Việc thêm Spring Cloud Sleuth vào ứng dụng Spring Boot là cực kỳ đơn giản, nhờ vào sức mạnh của Spring Boot Starters và Auto-configuration.

Bước 1: Thêm Dependency

Bạn chỉ cần thêm dependency của Spring Cloud Sleuth vào file cấu hình build (Maven hoặc Gradle). Spring Boot version và Spring Cloud version sẽ tự động được quản lý thông qua Spring Boot’s dependency management và Spring Cloud BOM (Bill Of Materials) nếu bạn sử dụng phiên bản Spring Cloud phù hợp với Spring Boot.

Maven:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

Gradle:

implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'

Đừng quên thêm dependency cho Spring Cloud BOM trong phần `` của Maven hoặc `platform` trong Gradle để đảm bảo tương thích phiên bản:

Maven:

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version> <!-- Thay bằng version phù hợp -->
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

Bạn có thể tìm version Spring Cloud phù hợp với Spring Boot tại trang chủ Spring Cloud hoặc Cloud Releases document.

Bước 2: Cấu Hình (Tùy Chọn)

Trong hầu hết các trường hợp, chỉ cần thêm dependency là đủ để Sleuth bắt đầu hoạt động. Tuy nhiên, bạn có thể tinh chỉnh một số cài đặt trong file `application.properties` hoặc `application.yml`.

Một cấu hình phổ biến là Sampling (lấy mẫu). Trong hệ thống lớn, việc trace *mọi* request có thể gây ra chi phí hiệu năng và lưu trữ đáng kể. Sampling cho phép bạn chỉ trace một phần trăm request.

application.properties:

# Tên ứng dụng của bạn, sẽ hiển thị trong trace data
spring.application.name=my-service

# Cấu hình sampling: trace 100% request (mặc định)
# spring.sleuth.sampler.probability=1.0 

# Cấu hình sampling: trace chỉ 10% request
spring.sleuth.sampler.probability=0.1

Khi `spring.sleuth.sampler.probability` được đặt nhỏ hơn 1.0, Sleuth sẽ chỉ trace một cách ngẫu nhiên các request dựa trên xác suất đã cho. Nếu một request không được chọn để trace, các Span sẽ không được tạo hoặc gửi đi.

Bước 3: Chạy Ứng Dụng và Quan sát Log

Sau khi thêm dependency, bạn chỉ cần chạy lại ứng dụng. Sleuth sẽ tự động instrument code của bạn. Khi bạn gửi request đến ứng dụng, bạn sẽ thấy định dạng log thay đổi. Mỗi dòng log sẽ được thêm thông tin Trace ID và Span ID theo định dạng mặc định:

YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS  [appname,traceId,spanId,spanExportable] [threadName] logLevel --- className : logMessage

Ví dụ:

2023-10-27 10:30:00.123  [my-service,<strong>a1b2c3d4e5f67890</strong>,<strong>0987654321fedcba</strong>,true] [http-nio-8080-exec-1] INFO --- c.e.m.MyController : Received request
2023-10-27 10:30:00.456  [my-service,<strong>a1b2c3d4e5f67890</strong>,<strong>0987654321fedcba</strong>,true] [http-nio-8080-exec-1] INFO --- c.e.m.MyService : Processing data...

Ở đây, `a1b2c3d4e5f67890` là Trace ID và `0987654321fedcba` là Span ID. `true` cho biết Span này có được xuất khẩu (export) sang backend tracing hay không (dựa trên cấu hình sampling).

Nếu request từ dịch vụ A gọi sang dịch vụ B, log ở dịch vụ B cho cùng một request sẽ có cùng Trace ID:

Log từ Service A:

... [service-a,<strong>a1b2c3d4e5f67890</strong>,<strong>spanA</strong>,true] ... Calling Service B ...

Log từ Service B:

... [service-b,<strong>a1b2c3d4e5f67890</strong>,<strong>spanB</strong>,true] ... Received call from Service A ...

Quan sát log từ nhiều dịch vụ với cùng một Trace ID, bạn có thể xâu chuỗi lại toàn bộ luồng xử lý của request.

Trực Quan Hóa Trace Data Với Zipkin

Việc đọc log console chỉ là bước đầu. Sức mạnh thực sự của distributed tracing nằm ở việc gửi dữ liệu Span đến một hệ thống backend tập trung và trực quan hóa chúng. Zipkin là một hệ thống tracing phân tán mã nguồn mở phổ biến, được thiết kế để thu thập và tìm kiếm trace data.

Spring Cloud Sleuth có một module tích hợp sẵn để gửi Span đến Zipkin.

Bước 1: Thêm Dependency Zipkin Reporter

Thêm dependency này vào các ứng dụng Spring Boot của bạn:

Maven:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

Gradle:

implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-zipkin'

*Lưu ý: Trong các phiên bản Spring Boot mới hơn (từ 2.4) và Spring Cloud 2020.0 trở đi, module này đã được gom lại vào `spring-cloud-starter-sleuth`. Bạn có thể không cần thêm dependency riêng cho Zipkin reporter nếu đang dùng các phiên bản mới.*

Bước 2: Cấu Hình Endpoint Zipkin

Cấu hình URL của máy chủ Zipkin trong file `application.properties` hoặc `application.yml`:

# Cấu hình endpoint của Zipkin Server
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/

# Tùy chọn: gửi Span ngay lập tức thay vì chờ buffer đầy (cho môi trường dev/test)
spring.sleuth.zipkin.flush-interval=1

Mặc định, Zipkin Collector lắng nghe trên cổng 9411.

Bước 3: Chạy Zipkin Server

Cách đơn giản nhất để chạy Zipkin Server là sử dụng Docker. Nếu bạn đã cài đặt Docker, chỉ cần chạy lệnh sau:

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

Lệnh này sẽ tải image Zipkin, chạy một container và map cổng 9411 của container ra cổng 9411 trên máy cục bộ của bạn.

Bước 4: Chạy Ứng Dụng và Xem Trace trên Zipkin UI

Khởi động (các) ứng dụng Spring Boot của bạn đã được cấu hình Sleuth và Zipkin. Gửi một vài request đến các ứng dụng đó. Sleuth sẽ thu thập dữ liệu Span và gửi chúng đến Zipkin Server.

Mở trình duyệt và truy cập `http://localhost:9411/`. Bạn sẽ thấy giao diện người dùng của Zipkin. Tại đây, bạn có thể tìm kiếm trace theo:

Tên dịch vụ (`Service Name` – lấy từ `spring.application.name`)
Tên Span (`Span Name`)
Khoảng thời gian
Trace ID (đã thấy trong log)
Các Tag hoặc Annotation tùy chỉnh.

Khi bạn chọn một trace, Zipkin sẽ hiển thị một biểu đồ Gantt hoặc một danh sách phân cấp các Span, cho thấy rõ ràng từng bước xử lý của request, dịch vụ nào đã xử lý, thời gian bắt đầu và kết thúc của mỗi Span, và mối quan hệ cha-con giữa các Span. Đây là công cụ cực kỳ hữu ích để:

Debug: Nhanh chóng xác định Span nào bị lỗi hoặc trả về mã lỗi HTTP.
Phân tích hiệu năng: Xác định dịch vụ hoặc thao tác nào gây ra độ trễ cao nhất (bottleneck).
Hiểu kiến trúc: Quan sát luồng request thực tế đi qua những dịch vụ nào và theo trình tự ra sao.

Ví Dụ Minh Họa (Code Snippets và Giải Thích)

Hãy giả định chúng ta có hai dịch vụ đơn giản:

`order-service`: Nhận yêu cầu đặt hàng, gọi đến `inventory-service`.
`inventory-service`: Nhận yêu cầu kiểm tra/trừ tồn kho.

Cả hai dịch vụ đều là ứng dụng Spring Boot và đã thêm `spring-cloud-starter-sleuth` và `spring-cloud-starter-zipkin` (hoặc chỉ `spring-cloud-starter-sleuth` tùy phiên bản Spring Cloud).

Trong `order-service` (`application.properties`):

spring.application.name=order-service
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/

Trong `inventory-service` (`application.properties`):

spring.application.name=inventory-service
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/

Một Controller đơn giản trong `order-service`:

@RestController
@RequestMapping("/orders")
public class OrderController {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OrderController.class);
    private final RestTemplate restTemplate; // Hoặc WebClient

    @Autowired
    public OrderController(RestTemplate restTemplate) { // Đảm bảo RestTemplate được tạo bởi Spring
        this.restTemplate = restTemplate;
    }

    @PostMapping
    public String placeOrder(@RequestBody OrderRequest orderRequest) {
        logger.info("Received order request for product: {}", orderRequest.getProductId());

        // Call inventory-service
        String inventoryResponse = restTemplate.postForObject(
            "http://localhost:8081/inventory/check", // URL của inventory-service
            orderRequest,
            String.class
        );

        logger.info("Response from inventory-service: {}", inventoryResponse);

        // Simulate some processing
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }

        logger.info("Order processing completed.");
        return "Order placed successfully!";
    }
}

Một Controller đơn giản trong `inventory-service`:

@RestController
@RequestMapping("/inventory")
public class InventoryController {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(InventoryController.class);

    @PostMapping("/check")
    public String checkInventory(@RequestBody OrderRequest orderRequest) {
        logger.info("Received inventory check request for product: {}", orderRequest.getProductId());

        // Simulate checking inventory
        try {
            Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }

        logger.info("Inventory check completed for product: {}", orderRequest.getProductId());
        return "Inventory OK";
    }
}

// OrderRequest class (hoặc tương tự) cần tồn tại ở cả 2 services nếu dùng cùng cấu trúc
public class OrderRequest {
    private String productId;
    // Getters and Setters
    // ...
}

Khi bạn gửi request POST đến `/orders` của `order-service` (chạy trên cổng 8080), request này sẽ:

Vào `OrderController`. Sleuth trong `order-service` tạo một Trace ID và Span ID gốc (root Span). Log sẽ chứa các ID này.
`OrderController` gọi đến `inventory-service` (chạy trên cổng 8081) bằng `RestTemplate`. Sleuth tự động intercept lời gọi này, tạo một Span mới (Span con của Span gốc), và thêm các header tracing (chứa Trace ID và Span ID mới) vào request HTTP đi.
Request đến `inventory-service`. Sleuth trong `inventory-service` đọc các header tracing, nhận ra đây là một phần của trace hiện có. Nó tạo một Span cục bộ (local Span) cho việc xử lý request này (hoặc tiếp tục Span con từ `order-service` tùy cấu hình và phiên bản Sleuth), và đặt context này vào luồng xử lý. Log trong `inventory-service` sẽ hiển thị cùng Trace ID với log ở `order-service`, nhưng Span ID mới.
`InventoryController` xử lý request, log các bước.
`inventory-service` trả về response. Sleuth kết thúc Span tương ứng và gửi thông tin Span đến Zipkin.
`order-service` nhận response, log. Sleuth kết thúc Span con cho lời gọi HTTP đến `inventory-service` và gửi thông tin Span này đến Zipkin.
Request kết thúc ở `order-service`. Sleuth kết thúc Span gốc và gửi thông tin Span này đến Zipkin.

Trên giao diện Zipkin, bạn sẽ thấy một trace duy nhất với các Span lồng nhau, hiển thị thời gian tiêu tốn cho toàn bộ request đặt hàng và thời gian cụ thể cho lời gọi đến `inventory-service`.

Lợi Ích Của Distributed Tracing Với Sleuth

Tổng kết lại, việc sử dụng Spring Cloud Sleuth mang lại những lợi ích vượt trội:

Gỡ lỗi hiệu quả: Dễ dàng theo dõi luồng request qua nhiều dịch vụ, pinpoint vị trí lỗi nhanh chóng.
Phân tích hiệu năng: Xác định chính xác bước nào hoặc dịch vụ nào đang làm chậm request, giúp tối ưu hóa hiệu năng.
Hiểu kiến trúc hệ thống: Giúp các developer mới hoặc người ngoài team dễ dàng hình dung và hiểu cách các dịch vụ tương tác với nhau trong một request cụ thể.
Giảm công sức: Spring Cloud Sleuth tự động hóa phần lớn công việc instrument code và lan truyền context tracing, giải phóng developer khỏi việc phải làm thủ công.
Tích hợp hệ sinh thái Spring: Hoạt động liền mạch với các thành phần Spring và Spring Cloud khác như Web (MVC, WebFlux), RestTemplate, WebClient, JMS, Kafka, Scheduler, JPA, v.v.

So Sánh: Logging Truyền Thống vs. Distributed Tracing

Để làm rõ hơn giá trị của Distributed Tracing, hãy xem bảng so sánh đơn giản:

Tính năng	Logging Truyền Thống	Distributed Tracing (Sleuth + Zipkin)
Phạm vi theo dõi	Chỉ trong phạm vi một ứng dụng/service	Xuyên suốt các service, từ điểm vào đến điểm kết thúc (End-to-End)
Liên kết sự kiện/log	Thủ công, dựa vào timestamp và nội dung log (rất khó trong hệ phân tán)	Tự động liên kết bằng Trace ID và Span ID
Nhận diện Bottleneck	Khó khăn, phải phân tích log thủ công từ nhiều nguồn	Dễ dàng trực quan hóa thời gian của từng Span trên biểu đồ Gantt
Debug trong hệ phân tán	Tốn thời gian, phức tạp, dễ bỏ sót thông tin	Nhanh chóng, trực quan, cung cấp cái nhìn tổng thể về luồng request
Trực quan hóa	Thường chỉ là các file log hoặc công cụ log aggregation (ELK)	Giao diện đồ họa tập trung (Zipkin, Jaeger) hiển thị luồng request và thời gian xử lý

Thách Thức và Lưu Ý

Mặc dù Distributed Tracing mang lại nhiều lợi ích, cũng có một vài điểm cần lưu ý:

Overhead: Sleuth thêm một lượng overhead nhỏ vào mỗi request do việc tạo và truyền Span. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, overhead này là chấp nhận được, đặc biệt khi sử dụng sampling.
Sampling Strategy: Chọn tỷ lệ sampling phù hợp rất quan trọng. Nếu sampling quá thấp, bạn có thể bỏ lỡ các trace quan trọng (ví dụ: những trace gây lỗi). Nếu sampling quá cao, bạn có thể tạo ra quá nhiều dữ liệu, gây tải cho backend tracing và chi phí lưu trữ.
Context Propagation: Sleuth tự động xử lý nhiều trường hợp, nhưng các kịch bản phức tạp như xử lý async bằng Thread Pools tùy chỉnh (không phải Spring’s TaskExecutor) hoặc các giao thức không được Sleuth hỗ trợ mặc định có thể yêu cầu cấu hình hoặc instrument thủ công.

Lưu ý về Tương lai của Sleuth: Kể từ Spring Boot 3.0, Spring Cloud Sleuth đã chuyển sang chế độ bảo trì và được thay thế bởi Micrometer Tracing. Micrometer Tracing là một lớp abstraction cung cấp API thống nhất để ghi lại các trace, tương tự như Micrometer cung cấp abstraction cho metrics. Nó hỗ trợ nhiều backend tracing khác nhau (bao gồm Zipkin và Jaeger). Mặc dù Sleuth vẫn hoạt động với các phiên bản Spring Boot cũ hơn, việc học về Micrometer Tracing là cần thiết cho các dự án mới. Tuy nhiên, các khái niệm cốt lõi về Trace, Span, Trace ID, Span ID mà chúng ta đã học từ Sleuth vẫn hoàn toàn áp dụng cho Micrometer Tracing.

Kết Luận

Distributed Tracing là một kỹ năng và công cụ không thể thiếu khi làm việc với kiến trúc Microservices. Spring Cloud Sleuth đã làm cho việc triển khai tracing trong các ứng dụng Spring trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Bằng cách tự động thêm Trace ID và Span ID vào log và truyền context tracing qua các ranh giới dịch vụ, Sleuth giúp chúng ta nhanh chóng xác định vấn đề, phân tích hiệu năng và hiểu rõ hơn về hoạt động của hệ thống phân tán phức tạp.

Việc kết hợp Sleuth với một backend tracing như Zipkin cung cấp một giao diện trực quan mạnh mẽ để khám phá và phân tích trace data, biến cơn ác mộng debug microservices thành một nhiệm vụ có thể quản lý được. Mặc dù Sleuth đang nhường chỗ cho Micrometer Tracing, những nguyên lý và lợi ích của tracing vẫn giữ nguyên giá trị.

Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về Distributed Tracing và cách sử dụng Spring Cloud Sleuth để triển khai nó trong các ứng dụng Spring Boot của mình. Đây là một bước tiến quan trọng trên Lộ trình Java Spring của bạn, giúp bạn tự tin hơn khi làm việc với các hệ thống phân tán.

Hãy thực hành cài đặt Sleuth và Zipkin cho các ứng dụng nhỏ của bạn để thấy rõ hiệu quả của nó nhé!

Hẹn gặp lại trong bài viết tiếp theo của series!

Theo Dõi Request Xuyên Dịch Vụ Với Spring Cloud Sleuth | Lộ trình Java Spring

Distributed Tracing Là Gì? Tại Sao Nó Quan Trọng?

Các Khái Niệm Cốt Lõi: Trace, Span, Trace ID, Span ID

Spring Cloud Sleuth: Tích Hợp Tracing Vào Hệ Sinh Thái Spring

Sleuth Hoạt Động Thế Nào (Dưới Mũ)?

Bắt Đầu Với Spring Cloud Sleuth

Bước 1: Thêm Dependency

Bước 2: Cấu Hình (Tùy Chọn)

Bước 3: Chạy Ứng Dụng và Quan sát Log

Trực Quan Hóa Trace Data Với Zipkin

Bước 1: Thêm Dependency Zipkin Reporter

Bước 2: Cấu Hình Endpoint Zipkin

Bước 3: Chạy Zipkin Server

Bước 4: Chạy Ứng Dụng và Xem Trace trên Zipkin UI

Ví Dụ Minh Họa (Code Snippets và Giải Thích)

Lợi Ích Của Distributed Tracing Với Sleuth

So Sánh: Logging Truyền Thống vs. Distributed Tracing

Thách Thức và Lưu Ý

Kết Luận

Evotek đồng hành cùng bạn

Call us

(+84) 8.2468.9999

Đăng nhập

Reset Password

Tạo tài khoản Nhà E

Theo Dõi Request Xuyên Dịch Vụ Với Spring Cloud Sleuth | Lộ trình Java Spring

Distributed Tracing Là Gì? Tại Sao Nó Quan Trọng?

Các Khái Niệm Cốt Lõi: Trace, Span, Trace ID, Span ID

Spring Cloud Sleuth: Tích Hợp Tracing Vào Hệ Sinh Thái Spring

Sleuth Hoạt Động Thế Nào (Dưới Mũ)?

Bắt Đầu Với Spring Cloud Sleuth

Bước 1: Thêm Dependency

Bước 2: Cấu Hình (Tùy Chọn)

Bước 3: Chạy Ứng Dụng và Quan sát Log

Trực Quan Hóa Trace Data Với Zipkin

Bước 1: Thêm Dependency Zipkin Reporter

Bước 2: Cấu Hình Endpoint Zipkin

Bước 3: Chạy Zipkin Server

Bước 4: Chạy Ứng Dụng và Xem Trace trên Zipkin UI

Ví Dụ Minh Họa (Code Snippets và Giải Thích)

Lợi Ích Của Distributed Tracing Với Sleuth

So Sánh: Logging Truyền Thống vs. Distributed Tracing

Thách Thức và Lưu Ý

Kết Luận

Share this post

Recent News Articles

Trọn bộ câu hỏi phỏng vấn Java Core 2025

Trọn bộ câu hỏi phỏng vấn Java Core 2025 – Phiên bản dài, rất dàiii

Mocking với @MockBean: Thay thế Dependency trong Bài Test của Bạn | Lộ Trình Java Spring

Evotek đồng hành cùng bạn

Đăng nhập

Reset Password

Tạo tài khoản Nhà E

Call us

(+84) 8.2468.9999