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2023-12-01

将跟踪和跨度添加到Slf4J MDC，以便您可以从日志聚合器中的给定跟踪或跨度中提取所有日志。示例日志：
```
2016-02-02 15:30:57.902  INFO [bar,6bfd228dc00d216b,6bfd228dc00d216b,false] 23030 --- [nio-8081-exec-3] ...
2016-02-02 15:30:58.372 ERROR [bar,6bfd228dc00d216b,6bfd228dc00d216b,false] 23030 --- [nio-8081-exec-3] ...
2016-02-02 15:31:01.936  INFO [bar,46ab0d418373cbc9,46ab0d418373cbc9,false] 23030 --- [nio-8081-exec-4] ...
```
注意MDC中的[appname,traceId,spanId,exportable]条目：
- spanId - 发生特定操作的ID
- appname - 记录跨度的应用程序的名称
- traceId - 包含跨度的延迟图的ID
- 导出 -日志是否应该被导出到Zipkin与否。你什么时候希望跨度不能出口？在这种情况下，你想在Span中包装一些操作，并将它写入日志。
提供对共同分布式跟踪数据模型的抽象：trace，spans（形成DAG），注释，键值注释。松散地基于HTrace，但Zipkin（Dapper）兼容。
Sleuth记录定时信息以辅助延迟分析。使用窃贼，您可以精确定位应用程序中的延迟原因。Sleuth被写入不会记录太多，并且不会导致您的生产应用程序崩溃。
- 传播有关您的呼叫图表带内的结构数据，其余的是带外。
- 包括有意见的层次测试，如HTTP
- 包括采样策略来管理卷
- 可以向Zipkin系统报告查询和可视化
仪器来自Spring应用程序（servlet过滤器，异步终结点，休息模板，调度操作，消息通道，zuul过滤器，假客户端）的通用入口和出口点。
Sleuth包括在http或消息传递边界上加入跟踪的默认逻辑。例如，http传播通过Zipkin兼容的请求标头工作。该传播逻辑是通过SpanInjector和SpanExtractor实现来定义和定制的。
Sleuth可以在进程之间传播上下文（也称为行李）。这意味着如果您设置了Span行李元素，那么它将通过HTTP或消息传递到其他进程发送到下游。
提供创建/继续spans并通过注释添加标签和日志的方法。
提供接受/删除spans的简单指标。
如果spring-cloud-sleuth-zipkin，则应用程序将生成并收集Zipkin兼容的跟踪。默认情况下，它通过HTTP将其发送到localhost上的Zipkin服务器（端口9411）。使用spring.zipkin.baseUrl配置服务的位置。
如果spring-cloud-sleuth-stream，则该应用将通过Spring Cloud Stream生成和收集跟踪。您的应用程序自动成为通过您的代理商发送的跟踪消息的生产者（例如RabbitMQ，Apache Kafka，Redis））。

重要	如果使用Zipkin或Stream，请使用`spring.sleuth.sampler.percentage`（默认0.1，即10％）配置spans的百分比。否则你可能认为Sleuth不工作，因为它省略了一些spans。

注意	始终设置SLF4J MDC，并且Logback用户将立即按照上述示例查看日志中的跟踪和跨度ID。其他日志记录系统必须配置自己的格式化程序以获得相同的结果。默认值为`logging.pattern.level`设置为`%5p [${spring.zipkin.service.name:${spring.application.name:-}},%X{X-B3-TraceId:-},%X{X-B3-SpanId:-},%X{X-Span-Export:-}]`（这是回访用户的Spring Boot功能）。这意味着如果您不使用SLF4J，则不会自动应用此模式。