Zipkin是Twitter的一个开源项目，是一个致力于收集所有服务的监控数据的分布式跟踪系统，它提供了收集数据和查询数据两大接口服务。有了Zipkin我们就可以很直观地对调用链进行查看，并且可能很方便看出服务之间的调用关系以及调用耗费的时间。

一、创建 Zipkin 数据收集服务

首先我们需要创建一个Zipkin的项目，集成Zipkin的ui用于数据的展示和收集，pom.xml 配置如下：

<dependency> 
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-server</artifactId> 
</dependency>

<dependency> 
    <groupId>io.zipkin.java</groupId> 
    <artifactId>zipkin-autocongure-ui</artifactId>
</dependency>

创建启动类：

@SpringBootApplication
@EnableZipkinServer
public class zipKinServerApplication {
    public static void main(String[] args){
        SpringApplication.run(ZipKinServerApplication.class, args);
    }
}

增加配置信息：

spring.application.name = fangjia-zipkin
server.port=9411

到此为止，Zipkin 的服务就创建好了。启动后访问 http://localhost:9411/zipkin/ 就可以看到管理页面了，如下图所示。

二、项目集成 Zipkin 发送调用链数据

在之前的文章中，我们只是集成了 Spring Cloud Sleuth，然后将跟踪信息输出到日志中。现在，Zipkin的服务创建好了，需要将链路跟踪的信息发送给Zipkin的收集服务。

需要在项目中添加如下依赖：

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

在属性文件中可以配置 Zipkin 的地址，默认是 http://127.0.1:9411 ，这样才能将跟踪的数据发送到执行的收集服务中。

# 配置zipKin Server的地址
spring.zipkin.base-url = http://127.0.0.1:9411

然后我们启动之前的服务、访问接口，就可以看到数据已经能够在 Zipkin 的 Web 页面中了，如下图所示。

三、抽样采集数据

在实际使用中可能调用了10次接口，但是Zipkin中只有一条数据，这是因为收集信息是有一定比例的，这并不是bug。Zipkin 中的数据条数与调用接口次数默认比例是0.1，当然我们也可以通过配置来修改这个比例值：

# zipkin抽样比例 
spring.sleuth.sampler.percentage= 1

之所以有这样的一个配置，是因为在高并发下，如果所有数据都采集，那这个数据量就太大了，采用抽样的做法可以减少一部分数据量，特别是对于Http方式去发送采集数据，对性能有很大的影响。

四、用RabbitMQ代替Http发送调用链数据

虽然有基于采样的收集方式，但是数据的发送采用Http还是对性能有影响。如果 Zipkin 的服务端在重启或者挂掉了，那么将丢失部分采集数据。为了解决这些问题，我们将集成 spring-cloud-sleuth-zipkin-stream ，用 RabbitMQ 来发送采集数据，利用消息队列来提高发送性能，保证数据不丢失。

首先改造我们的Zipkin项目，增加steam的依赖：

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

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

然后在启动类上加上 @EnableZipkinStreamServer 注解，把之前的 @EnableZipkinServer 去掉。属性文件中增加 RabbitMQ 的连接配置：

# rabbitmq 配置
spring.rabbitmq.addresses=amqp://192.168.10.47:5672
spring.rabbitmq.username=yinjihuan
spring.rabbitmq.password=123456

接下来我们就要改造需要跟踪的具体服务了，也就是要加入 RabbitMQ 的依赖信息，采用 RabbitMQ 来替换之前的Http发送数据的方式，依赖如下：

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

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

属性文件中也还是增加 RabbitMQ 的连接配置：

spring.rabbitmq.addresses=amqp://192.168.10.47:5672
spring.rabbitmq.username=yinj ihuan
spring.rabbitmq.password=123456

rabbitmq配置

到这里集成就已经完成了，记得去掉之前配置的 spring.zipkin.base-url 。因为我们现在利用 RabbitMQ 来发送数据了，所以这个配置不需要了。

五、用Elasticsearch存储调用链数据

目前我们收集的数据都是存在 Zipkin 服务的内存中，服务一重启这些数据就没了，我们需要将这些数据持久化。我们可以将其存储在MySQL中，实际使用中数据量可能会比较大，所以MySQL并不是一种很好的选择，可以选择用 Elasticsearch 来存储数据，Elasticsearch 在搜索方面有先天的优势。

改造我们的 Zipkin 项目，增加 Elasticsearch 存储的依赖：

<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>
    zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http
    </artifactId>
    <version>1.24.0</version>
    <optional>true</optional>
</dependency>

属性配置中指定 Zipkin 的存储方式以及配置 Elasticsearch 的连接信息：

zipkin.storage.StorageComponent=elasticsearch
zipkin.storage.type=elasticsearch
zipkin.storage.elasticsearch.cluster=elasticsearch-zipkin-cluster
zipkin.storage.elasticsearch.hosts=127.0.0.1:9300
zipkin.storage.elasticsearch.max-requests=64
zipkin.storage.elasticsearch.index=zipkin
zipkin.storage.elasticsearch.index-shards=5
zipkin.storage.elasticsearch.index-replicas=1

重启服务，然后收集一些数据，我们可以通过两种方式来验证数据是否存储到了 Elasticsearch 中。

可以重启 Zipkin 服务，然后看看数据是否还存在，如果存在则证明数据已经是持久化了。
可以通过查看 Elasticsearch 中的数据来确认数据有没有存储成功，访问 Elasticsearch 的地址查看当前所有的索引信息：http://localhost:9200/_cat/indices 。可以看到当前节点下面有哪些索引，如果看到有以 zipkin 开头的就说明索引创建了，接着直接查询这个索引下是否有数据即可认证是否存储成功，访问 http://localhost:9200/ 索引名称 /search 即可。

Sleuth服务跟踪大厂高频面试题：整合 Zipkin