业务复杂的微服务架构中，往往服务之间的调用关系比较难梳理，一次http请求中，可能涉及到多个服务的调用(eg: service A -> service B -> service C...)，如果想分析各服务间的调用关系，以及各服务的响应耗时，找出有性能瓶颈的服务，这时zipkin就派上用场，它是Twitter公司开源的一个tracing系统，官网地址为： http://zipkin.io/ , spring cloud可以跟它无疑集成。
使用步骤：
一、微服务方
1.1 添加依赖jar包
compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-bus-kafka'
compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'
compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-stream'
注：为了实现tracing数据埋点与采集的解耦，spring cloud引入了message bus（消息总线）的概念，微服务无需关心tracing系统在哪，长什么样，只要向bus总线上扔消息就行，所以引入了bus-kafka以及sleuth-stream。
1.2 application.yml配置
spring:
...
cloud:
bus:
enabled: true
stream:
default-binder: kafka
kafka:
binder:
brokers: 10.0.1.2,10.0.1.3,10.0.1.4 //kafaka的服务器集群列表
zkNodes: 10.0.1.5,10.0.1.6,10.0.1.7 //zk的服务器集群列表
defaultZkPort: 2181 //zk的端口
defaultBrokerPort: 9092 //kafka的broker端口
...
sleuth:
sampler:
percentage: 0.2 //采样率 0.2为20%
上面2项配置好就行了，代码不用任何修改，真正的代码零侵入
二、zipkin-server
zipkin从kafka上接收过来数据后，有4种保存方式：in-memory(保存在内存中)、mysql、cassandra、elasticsearch
个人开发调试的话，推荐用in-memory模式，其它环境不要使用！（注：因为随着收集的数据越来越多，都放在内存中 很容易造成OOM）
2.1 mysql 存储
2.1.1 主要jar包依赖
dependencies {
... 关键是下面几个
compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'
compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-zipkin-stream'
compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-bus-kafka'
compile 'io.zipkin.java:zipkin-server'
compile 'io.zipkin.java:zipkin-autoconfigure-ui'
compile 'io.zipkin.java:zipkin-autoconfigure-storage-mysql' #mysql的存储
... 下面几个是spring-boot/cloud的常规项
compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator'
compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-security'
compile 'log4j:log4j:1.2.17' //zipkin的storage jar包，依赖低版本的log4j
compile 'org.apache.logging.log4j:log4j-slf4j-impl:2.8.2'
compile 'mysql:mysql-connector-java:6.0.5'
}
2.1.2 application.yml配置
spring:
application:
name: zipkin-server
datasource: //指定mysql数据源
schema: classpath:/mysql.sql
url: jdbc:mysql://192.168.1.2:3306/zipkin?autoReconnect=true&useSSL=false
username: root
password: ***
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
initialize: true
continue-on-error: true
sleuth:
enabled: false
cloud:
bus:
enabled: true
...
stream:
default-binder: kafka
kafka:
binder:
brokers: ${kafka.brokers}
zkNodes: ${kafka.zkNodes}
defaultZkPort: ${kafka.zkPort}
defaultBrokerPort: ${kafka.brokerPort}
zipkin:
storage:
type: mysql //配置成mysql存储
2.1.3 main入口代码
@SpringBootApplication(exclude = {
MybatisAutoConfiguration.class,
RedisAutoConfiguration.class,
RedisRepositoriesAutoConfiguration.class})
@EnableZipkinStreamServer
public class ZipkinServer {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ZipkinServer.class, args);
}
}
注：如果你的项目中依赖了redis,mybatis等其它包，可以参考上面的写法，排除掉这些自动配置，否则的话，不用加那一堆exclude。
2.2 cassandra
2.2.1 依赖jar包
注：cassandra和elasticsearch下，可能会遇到zipkin中的dependencies面板无数据，详情见github上的讨论：https://github.com/openzipkin/zipkin-dependencies/issues/22
compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-cassandra'
compile('io.zipkin.java:zipkin-autoconfigure-storage-cassandra3:1.29.3') {
exclude group: "com.datastax.cassandra", module: "cassandra-driver-core"
}
compile 'com.datastax.cassandra:cassandra-driver-core:3.1.1'
compile 'com.datastax.cassandra:cassandra-driver-mapping:3.1.1'
2.2.2 application.yml
spring:
data:
cassandra:
contact-points: localhost
port: 9042
keyspace-name: zipkin3
...
zipkin:
storage:
type: cassandra3
2.3 elasticsearch
2.3.1 依赖jar包
compile 'io.zipkin.dependencies:zipkin-dependencies-elasticsearch:1.7.2' compile 'io.zipkin.java:zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http:1.29.2'
2.3.2 application.yml
zipkin:
storage:
type: elasticsearch
elasticsearch:
cluster: elasticsearch
hosts: http://localhost:9200
index: zipkin
index-shards: 5
index-replicas: 1