面试题：微服务架构中Spring Cloud Sleuth分布式链路追踪的基础原理及应用场景

Question

请阐述Spring Cloud Sleuth在微服务架构中实现分布式链路追踪的基本原理。列举至少三个Spring Cloud Sleuth适用的实际业务应用场景，并简要说明原因。

Answer 1

Spring Cloud Sleuth在微服务架构中实现分布式链路追踪的基本原理

1. Trace和Span：
   • Span：它是链路追踪中的基本工作单元，一个Span代表了一次对外部资源的请求或者一个子任务的执行。每个Span都有唯一的标识（Span ID），同时记录了开始时间和结束时间，用于统计该Span所代表操作的耗时。例如，在一个微服务中调用另一个微服务的接口，这一过程就可以用一个Span来表示。
   • Trace：由一系列相关的Span组成，代表了一个完整的业务流程。Trace也有唯一的标识（Trace ID），所有属于同一个Trace的Span都共享这个Trace ID。通过Trace ID可以将整个业务流程中的各个步骤串联起来，便于查看整个业务流程的执行情况。例如，一个电商订单从下单到支付再到发货的整个流程可以看作是一个Trace。
2. 传递上下文：
   • Spring Cloud Sleuth使用HTTP头来传递Trace和Span的上下文信息。当一个请求进入微服务时，Sleuth会生成或者提取已有的Trace和Span上下文。当该微服务调用其他微服务时，会将这些上下文信息添加到HTTP请求头中传递过去。这样，后续的微服务就能根据这些上下文信息将自己的操作作为整个Trace的一部分记录下来。例如，在一个基于RESTful API的微服务架构中，通过在HTTP请求头中添加X - B3 - TraceId（Trace ID）、X - B3 - SpanId（Span ID）等字段来传递上下文。
3. 采样：
   • 在高并发的微服务系统中，对所有请求进行链路追踪会产生大量的数据，可能影响系统性能。Spring Cloud Sleuth支持采样策略，通过一定的算法决定是否对某个请求进行完整的链路追踪。常见的采样策略有固定比例采样（如10%的请求进行追踪）、概率采样等。这样既能获取到有代表性的链路数据，又能控制数据量。

Spring Cloud Sleuth适用的实际业务应用场景及原因

1. 电商系统订单处理：
   • 原因：电商订单处理涉及多个微服务，如订单创建、库存扣减、支付处理、物流分配等。使用Spring Cloud Sleuth可以清晰地追踪订单从下单到完成的整个流程，方便定位在各个环节可能出现的问题，比如订单创建成功但库存扣减失败的情况，通过链路追踪可以快速确定是库存微服务出现故障还是两个微服务之间的调用出现问题。
2. 金融交易系统：
   • 原因：金融交易对数据准确性和交易完整性要求极高。一笔金融交易可能涉及账户验证、资金划转、交易记录等多个微服务操作。Spring Cloud Sleuth能够帮助追踪交易的全流程，确保每一步操作都准确无误。若出现交易异常，如资金已扣但未到账，可以通过链路追踪快速找到问题所在，是哪个微服务出现故障或者调用顺序有误。
3. 大型企业内部办公系统（如审批流程）：
   • 原因：企业内部审批流程通常较为复杂，涉及多个部门的微服务交互，如提交申请、部门审核、领导审批等。Spring Cloud Sleuth可以追踪审批流程的进展，查看每个环节的处理时间和状态，对于审批流程过长或者出现停滞的情况，可以通过链路追踪快速定位是哪个环节出现了问题，是某个部门处理效率低还是系统调用异常等。