分布式追踪 Sleuth揭秘 分布式链路追踪之Spring Cloud Sleuth夺命连环九问

🔍 关键词相关内容（含趣味emoji版）：

1. 分布式追踪 🌐

   

   • 核心概念：追踪跨服务请求的完整路径，解决微服务架构下的调用链可视化问题。
   • 典型场景：性能分析、故障定位、依赖拓扑绘制。

2. Sleuth揭秘 🕵️♂️

   • 身份：Spring Cloud官方提供的分布式追踪工具。
   • 绝招：自动注入TraceID/SpanID，无缝集成Zipkin、Jaeger等。
   • 秘密武器：Brave库（基于OpenTelemetry标准）。

3. 夺命连环九问 💥

   

   • Q1：Trace和Span的区别？
     → Trace是完整链路，Span是单个服务节点。
   • Q2：如何自定义采样率？
     → 配置Sampler接口，比如ProbabilityBasedSampler。
   • Q3：Sleuth如何传递上下文？
     → 通过请求头（如X-B3-TraceId）或消息中间件（如Kafka Headers）。
   • Q4：与Zipkin集成的关键配置？
     → spring.zipkin.base-url + spring.sleuth.sampler.probability=1.0。
   • Q5：如何过滤健康检查等噪声请求？
     → 自定义SkipPattern或HttpRequestSampler。
   • Q6：异步调用如何追踪？
     → 使用@Async + LazyTraceExecutor包装线程池。
   • Q7：Sleuth对性能的影响？
     → 低损耗（约3%吞吐下降），生产建议采样率<100%。
   • Q8：如何扩展字段（如业务ID）？
     → 实现BaggageField或自定义SpanHandler。
   • Q9：Sleuth vs OpenTelemetry？
     → Sleuth轻量易用，OpenTelemetry生态更广（未来趋势✨）。

4. 2025-08技术风向 🚀

   • Sleuth已全面适配Spring Boot 4.x，支持ARM原生编译。
   • 新增对Virtual Threads（Project Loom）的追踪能力。

💡 小贴士：Sleuth的日志增强功能（如MDC自动注入）是调试神器！