1 Zipkin的集成

1.1 1 ZipKin介绍

        Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，它基于Google Dapper实现，它致力于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。
        我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的REST API接口来辅助我们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时地发现系统中出现的延迟升高问题并找出系统性能瓶颈的根源。
        除了面向开发的 API 接口之外，它也提供了方便的UI组件来帮助我们直观的搜索跟踪信息和分析请求链路明细，比如：可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等。
        Zipkin 提供了可插拔数据存储方式：In-Memory、MySql、Cassandra 以及 Elasticsearch。

上图展示了 Zipkin 的基础架构，它主要由 4 个核心组件构成：

• Collector：收集器组件，它主要用于处理从外部系统发送过来的跟踪信息，将这些信息转换为Zipkin内部处理的 Span 格式，以支持后续的存储、分析、展示等功能。
• Storage：存储组件，它主要对处理收集器接收到的跟踪信息，默认会将这些信息存储在内存中，我们也可以修改此存储策略，通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库中。
• RESTful API：API 组件，它主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息，或是外接系统访问以实现监控等。
• Web UI：UI 组件， 基于API组件实现的上层应用。通过UI组件用户可以方便而有直观地查询和分析跟踪信息。

        Zipkin分为两端，一个是 Zipkin服务端，一个是 Zipkin客户端，客户端也就是微服务的应用。 客户端会配置服务端的 URL 地址，一旦发生服务间的调用的时候，会被配置在微服务里面的 Sleuth 的监听器监听，并生成相应的 Trace 和 Span 信息发送给服务端。

1.2 ZipKin服务端安装

第1步: 下载ZipKin的jar包

https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-
server&v=LATEST&c=exec

 访问上面的网址，即可得到一个jar包，这就是ZipKin服务端的jar包
第2步: 通过命令行，输入下面的命令启动ZipKin Server

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar

 第3步：通过浏览器访问 http://localhost:9411访问

1.3 Zipkin客户端集成

ZipKin客户端和Sleuth的集成非常简单，只需要在微服务中添加其依赖和配置即可。
第1步：在每个微服务上添加依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

第2步：添加配置

spring:
zipkin:
 base-url: http://127.0.0.1:9411/  #zipkin server的请求地址
discoveryClientEnabled: false #让nacos把它当成一个URL，而不要当做服务名
sleuth:
 sampler:
  probability: 1.0  #采样的百分比

第3步: 访问微服务

http://localhost:7000/order-serv/order/prod/1

第4步: 访问zipkin的UI界面，观察效果

第5步：点击其中一条记录，可观察一次访问的详细线路。

2 ZipKin数据持久化

        Zipkin Server默认会将追踪数据信息保存到内存，但这种方式不适合生产环境。Zipkin支持将追踪数据持久化到mysql数据库或elasticsearch中。

2.1 使用mysql实现数据持久化

第1步: 创建mysql数据环境

 CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans ( 
   `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this
means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit', 
   `trace_id` BIGINT NOT NULL, 
   `id` BIGINT NOT NULL, 
   `name` VARCHAR(255) NOT NULL, 
   `parent_id` BIGINT, 
   `debug` BIT(1), 
   `start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs
query and to implement TTL', 
     `duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration
and maxDuration query' 
 ) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE
utf8_general_ci; 
  ALTER TABLE zipkin_spans ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
COMMENT 'ignore insert on duplicate'; 
  ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
COMMENT 'for joining with zipkin_annotations'; 
  ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for
getTracesByIds'; 
  ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`name`) COMMENT 'for getTraces and
getSpanNames'; 
  ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces
ordering and range'; 
  CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations ( 
   `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this
means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit', 
   `trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with
zipkin_spans.trace_id', 
   `span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id', 
   `a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or
Annotation.value if type == -1', 
   `a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller
than 64KB', 
   `a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if
Annotation', 
   `a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL;
Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp', 
   `endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is
null', 
   `endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint
is null, or no IPv6 address', 
   `endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint
is null', 
   `endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT 'Null when
Binary/Annotation.endpoint is null' 
 ) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE
utf8_general_ci; 
  ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`,
`span_id`, `a_key`, `a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate'; 
  ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`,
`span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans'; 
  ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`)
COMMENT 'for getTraces/ByIds'; 
  ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT
'for getTraces and getServiceNames'; 
 ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_type`) COMMENT 'for getTraces';
  ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces'; 
  ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id`, `span_id`, `a_key`)
COMMENT 'for dependencies job'; 
  CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies ( 
   `day` DATE NOT NULL, 
   `parent` VARCHAR(255) NOT NULL, 
   `child` VARCHAR(255) NOT NULL, 
   `call_count` BIGINT 
 ) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE
utf8_general_ci; 
  ALTER TABLE zipkin_dependencies ADD UNIQUE KEY(`day`, `parent`, `child`);

第2步: 在启动ZipKin Server的时候,指定数据保存的mysql的信息

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --
MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root -
-MYSQL_PASS=root

 2.2 使用elasticsearch实现数据持久化

第1步: 下载elasticsearch
下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-8-4
第2步: 启动elasticsearch

第3步: 在启动ZipKin Server的时候，指定数据保存的elasticsearch的信息

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=elasticsearch --ES-
HOST=localhost:9200