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📖 개요

• 분산 추적 (Distributed Tracing)
  마이크로서비스 환경에서 서비스 간 요청 흐름을 추적하고 모니터링하는 기술

• 사용 이유

서비스가 여러 개로 분리된 환경에서
요청 흐름이 복잡해져 문제 원인 파악 어려움

→ 요청 흐름을 한눈에 파악 가능

• 해결 문제

• 서비스 간 호출 관계 추적

• 성능 병목 지점 파악

• 장애 원인 분석

• 핵심 특징

• 요청 흐름 시각화

• 서비스 간 관계 분석

• 트랜잭션 단위 추적 가능

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⚙️ 핵심 개념

1️⃣ Trace (트레이스)

• 하나의 요청 전체 흐름 표현
• 여러 서비스 호출 포함
• 하나의 Trace ID 공유
• 전체 요청 단위 추적 가능

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2️⃣ Span (스팬)

• 하나의 작업 단위
• 서비스 내부 처리 또는 외부 호출 단위
• 시작 시간 / 종료 시간 포함
• 부모-자식 구조로 계층 구성 가능

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3️⃣ Context (컨텍스트)

• 서비스 간 전달되는 추적 정보
• Trace ID / Span ID 포함
• 전체 흐름 연결 역할 수행

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4️⃣ Micrometer

• Spring 기반 메트릭 수집 라이브러리
• Prometheus, Grafana 연동 가능
• 분산 추적 기능 제공

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5️⃣ Zipkin

• 트레이스 데이터 수집 및 시각화 도구
• 서비스 호출 흐름 UI 제공
• Trace / Span 기반 구조 확인 가능

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🔍 동작 원리

Client → Order Service → Product Service

• 요청 발생 시 Trace 생성
• 각 서비스 호출마다 Span 생성
• Context를 다음 서비스로 전달
• 모든 데이터 Zipkin으로 전송

Zipkin

• Trace 수집 및 저장
• 호출 흐름 시각화
• 서비스 간 관계 분석

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💻 코드 예시

1️⃣ Zipkin 서버 실행

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

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2️⃣ 의존성 설정

dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator'
    implementation 'io.micrometer:micrometer-tracing-bridge-brave'
    implementation 'io.github.openfeign:feign-micrometer'
    implementation 'io.zipkin.reporter2:zipkin-reporter-brave'
}

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3️⃣ application.yml 설정

management:
  zipkin:
    tracing:
      endpoint: "http://localhost:9411/api/v2/spans"
  tracing:
    sampling:
      probability: 1.0

• sampling 1.0 → 모든 요청 추적
• Zipkin endpoint → Trace 데이터 전송

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🚀 Zipkin 사용 방법

1. Zipkin 접속

• http://localhost:9411

2. RUN QUERY 클릭

• Trace 목록 확인 가능

3. Spans 값 확인

• 예: Spans 3 → 서비스 3단계 호출 의미

4. SHOW 클릭

→ 전체 호출 흐름 확인 가능

Order Service → Product Service 호출 과정 시각화

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Zipkin 활용 포인트

• 전체 서비스 호출 흐름 확인 가능
• 어떤 서비스가 느린지 확인 가능
• Span별 소요 시간 비교 가능

👉 응답 시간이 오래 걸린 Span 확인
👉 병목 서비스 위치 파악
👉 성능 개선 포인트 도출

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🧠 TIL (Today I Learned)

• 분산 추적은 Trace / Span / Context 구조로 동작
• Zipkin을 통해 서비스 호출 흐름을 시각적으로 확인 가능
• Spans 개수로 호출 단계 파악 가능
• 응답 시간이 오래 걸린 Span을 기준으로 병목 분석 가능
• MSA 환경에서 디버깅 및 성능 분석에 필수 도구