Spring Cloud Sleuthと、Twitterがオープンソース化したZipkinを通し、Javaアプリケーションでは分散トレーシングをどうやって行えるかご紹介します。

1. Spring CloudとZipkinを利用した
分散トレーシング
Spring I/O 2016 報告会
Tommy Ludwig
@TommyLudwig
Travel Service Development Department, Rakuten Inc.

2. 元のセッション
• Distributed Tracing: how to find Latency in
Production Systems
– 分散トレーシング：本番でのレイテンシーの探り方
• 講演者: Dr. Dave Syer
2

3. 分散システムの例
3

4. ログでリクエストの追跡
Log correlation
4

5. Log correlation
• 分散されたシステム（マイクロサービスなど）で、リク
エストの追跡が難しい
– 各サーバにSSHし、ログを確認するか（しないよね？！）
– あるリクエストのstartからendまでの全サービスのログが見たい
• MDCというログの機能を利用し、ユニークIDを追加
• そのIDをリクエストと一緒にサービスからサービスへ渡す
5

6. トレーシング用語
• Span – ひとつのサービス（境界）内の処理
• Trace – リクエストのstartからendまで含むSpan
• Tags – 好きな追加情報をリクエストに付与する
– Key/value: ビジネスイベント種類、URL、IPアドレスなど
• http://opentracing.io/
6

7. Spring Cloud Sleuthで実現
• Spring Bootが前提条件
• spring-cloud-sleuthを
追加するだけ
• ELK・Splunkなどで収
集されたログの分析が
できる
7

8. Integrations
• HTTP
– 呼ばれた時はFilterで
– 呼ぶ時はRestTemplate
• @Beanで指定を忘れずに
• @Async
• @Scheduled
• Messaging
– Spring Integrationで
• Zuul
• Hystrix
• Feign
• RxJava
• Documentation
8

9. レイテンシー分析
Latency analysis
9

10. レイテンシー分析
• システムのどこがなぜ遅かったかを容易に特定する
のが目的
• 一つのユーザリクエストの中、どのサービスがどれく
らい時間かかったか
• 見える化し、ドリルダウンもできると、未知の問題に
気づき、レイテンシー問題に対する自発的なカル
チャーになる
10

11. Zipkin
• Sleuthが付与するデータを見える化
• UIもAPIも提供し、データを様々なデータストアに保
存できる – Cassandra, Elasticsearch, MySQL
11

12. サンプルで見てみましょう
Live demo
12

13. 参考
• Spring Cloud Sleuth
• Zipkin
• サンプルコード
• 元のスライド
13

14. エンジニア採用
http://corp.rakuten.co.jp/careers/engineering/
14