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Spring Cloud Sleuth实现了一种分布式的服务链路跟踪解决方案，通过使用Sleuth可以让我们快速定位某个服务的问题。简单来说，Sleuth相当于调用链监控工具的客户端，集成在各个微服务上，负责产生调用链监控数据。
注意：
Spring Cloud Sleuth只负责产生监控数据，通过日志的方式展示出来，并没有提供可视化的UI界面。
通过这些Sleuth 的特殊标记，我们就可以根据时间顺序，将一次服务请求经过的调用节点都梳理出来，这样你就能迅速发现报错信息发生在哪个阶段。这是使用Zipkin 生成的链路追踪的可视化信息。你可以看出，每个服务调用都以时间先后顺序规整好了，红色的部分就是发生线上Exception的服务。
除了Trace和Span之外，Sleuth还有一个特殊的数据结构，叫做Annotation，被用来记录一个具体的“事件”。我把 Sleuth所支持的四种事件做成了一个表格，你可以参考一下。
在这里我举个例子，来帮你理解怎么使用这四种事件。
流程：
如果你用服务B的ss减去 sr，你就可以得到请求在服务B阶段的处理时间。如果用服务B的sr减去服务A的cs，就可以得到服务A到服务B之间的网络调用延迟时间。如果用服务A的 cr减去 cs，就可以得到当次请求从发起到结束所花费的总时间。
1.Spring Cloud Sleuth只负责_____数据。
A 服务熔断
B 负载均衡
A 注册中心
B 负载均衡
C 产生监控数据
D 链路追踪
2.Spring Cloud Sleuth是通过____来实现链路追踪。
A 打标记
B 打日志
C 保存数据库
D 以上都是错误
1=>C 2=>A
