本文簡單介紹瞭如何利用Zipkin對SpringCloud應用進行服務分析在實際的應用場景中，Zipkin可以結合壓力測試工具一起使用，分析系統在大壓力下的可用性和效能。

設想這麼一種情況，如果你的微服務數量逐漸增大，服務間的依賴關係越來越複雜，怎麼分析它們之間的呼叫關係及相互的影響？

spring boot對zipkin的自動配置可以使得所有RequestMapping匹配到的endpoints得到監控，以及強化了RestTemplate，對其加了一層攔截器，使得由它發起的http請求也同樣被監控。

sleuth與Zipkin關係？

spring cloud提供了spring-cloud-sleuth-zipkin來方便整合zipkin實現（指的是Zipkin Client，而不是Zipkin伺服器），該jar包可以通過spring-cloud-starter-zipkin依賴來引入。

Zipkin原理

針對服務化應用全鏈路追蹤的問題，Google發表了Dapper論文，介紹了他們如何進行服務追蹤分析。其基本思路是在服務呼叫的請求和響應中加入ID，標明上下游請求的關係。利用這些資訊，可以視覺化地分析服務呼叫鏈路和服務間的依賴關係。

對應Dpper的開源實現是Zipkin，支援多種語言包括JavaScript，Python，Java, Scala, Ruby, C#, Go等。其中Java由多種不同的庫來支援

Spring Cloud Sleuth是對Zipkin的一個封裝，對於Span、Trace等資訊的生成、接入HTTP Request，以及向Zipkin Server傳送採集資訊等全部自動完成。這是Spring Cloud Sleuth的概念圖

入門例項

追蹤服務包含下面幾個服務：

1、註冊中心 Eureka Server（可選的，只用於服務生產者和呼叫者註冊）

2、Zipkin伺服器

3、服務的生產者及服務的呼叫者：

1）服務的生產者、呼叫者是相對的，兩者之間可以互相呼叫，即可以同時作為生產者和呼叫者，兩者都是Eureka Client；

2）兩者都要註冊到註冊中心上，這樣才可以相互可見，才能通過服務名來呼叫指定服務，才能使用Feign或RestTemplate+Ribbon來達到負載均衡

3）兩者都要註冊到Zipkin伺服器上，這樣Zipkin才能追蹤服務的呼叫鏈路

一、Zipkin伺服器

1、新建一個普通的Spring Boot專案，新增如下依賴：

		<dependency>
		    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
		    <artifactId>zipkin-server</artifactId>
		</dependency>
		<!-- Zipkin視覺化介面依賴 -->
		<dependency>
			<groupId>io.zipkin.java</groupId>
			<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
			<scope>runtime</scope>
		</dependency>

2、在啟動類加上如下註解開啟Zipkin功能

@EnableZipkinServer

3、配置Zipkin服務埠、名稱等：

server.port=11008
spring.application.name=my-zipkin-server

啟動後開啟http://localhost:11008/可以看到如下圖，什麼內容都沒有，因為還沒有任何服務註冊到Zipkin，一旦有服務註冊到Zipkin便在Service Name下拉列表中可以看到服務名字，當有服務被呼叫，則可以在Span Name中看到被呼叫的介面名字

這裡為了測試方便，我們可以將資料儲存到記憶體中，但是生產環境還是需要將資料持久化的，原生支援了很多產品，例如ES、資料庫等。

二、服務生產者、呼叫者

1、新增Zipkin依賴

		<!-- 服務追蹤 -->
 		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
		</dependency>

或

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

2、配置Zipkin伺服器的地址

#Zipkin伺服器地址
spring.zipkin.baseUrl=http://localhost:11008

至此，可以開始測試Zipkin追蹤服務了

啟動順序：註冊中心（可選）->配置中心（可選）->Zipkin伺服器->服務生產者及呼叫者

我們可以嘗試呼叫生產者或呼叫者的介面，然後重新整理Zipkin伺服器頁面，可以看到如下結果：

可以看到，呼叫消費者（ribbon-consumer）耗時83ms，其中消費者呼叫生產者佔了5ms，佔比6%。

在測試的過程中我們會發現，有時候，程式剛剛啟動後，重新整理幾次，並不能看到任何資料，原因就是我們的spring-cloud-sleuth收集資訊是有一定的比率的，預設的取樣率是0.1，配置此值的方式在配置檔案中增加spring.sleuth.sampler.percentage引數配置（如果不配置預設0.1），如果我們調大此值為1，可以看到資訊收集就更及時。但是當這樣調整後，我們會發現我們的rest介面呼叫速度比0.1的情況下慢了很多，即使在0.1的取樣率下，我們多次重新整理consumer的介面，會發現對同一個請求兩次耗時資訊相差非常大，如果取消spring-cloud-sleuth後我們再測試，會發現並沒有這種情況，可以看到這種方式追蹤服務呼叫鏈路會給我們業務程式效能帶來一定的影響。

#sleuth取樣率，預設為0.1，值越大收集越及時，但效能影響也越大
spring.sleuth.sampler.percentage=1

其實，我們仔細想想也可以總結出這種方式的幾種缺陷
缺陷1：zipkin客戶端向zipkin-server程式傳送資料使用的是http的方式通訊，每次傳送的時候涉及到連線和傳送過程。
缺陷2：當我們的zipkin-server程式關閉或者重啟過程中，因為客戶端收集資訊的傳送採用http的方式會被丟失。

針對以上兩個明顯的缺陷，改進的辦法是
1、通訊採用socket或者其他效率更高的通訊方式。
2、客戶端資料的傳送儘量減少業務執行緒的時間消耗，採用非同步等方式傳送收集資訊。
3、客戶端與zipkin-server之間增加快取類的中介軟體，例如redis、MQ等，在zipkin-server程式掛掉或重啟過程中，客戶端依舊可以正常的傳送自己收集的資訊。

相信採用以上三種方式會很大的提高我們的效率和可靠性。其實spring-cloud已經為我們提供採用MQ或redis等其他的採用socket方式通訊，利用訊息中介軟體或資料庫快取的實現方式。

spring-cloud-sleuth-zipkin-stream方式的實現請看下面內容！

將HTTP通訊改成MQ非同步方式通訊

springcloud官方按照傳輸方式分成了三種啟動服務端的方式：Sleuth with Zipkin via HTTP，Sleuth with Zipkin via Spring Cloud Stream，Spring Cloud Sleuth Stream Zipkin Collector。只需要新增相應的依賴，之後配置相應的註解，如@EnableZipkinStreamServer即可。具體配置參考官方文件：
（http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/spring-cloud-sleuth/1.2.1.RELEASE/#_adding_to_the_project）

1、加入依賴

要將http方式改為通過MQ通訊，我們要將依賴的原來依賴的io.zipkin.java:zipkin-server換成spring-cloud-sleuth-zipkin-stream和spring-cloud-starter-stream-rabbit

		<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>

package com.zipkinServer.ZipkinServer;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.sleuth.zipkin.stream.EnableZipkinStreamServer;
import zipkin.server.EnableZipkinServer;

/*
 * @EnableZipkinServer、@EnableZipkinStreamServer兩者二選一
 * 通過原始碼可看到，@EnableZipkinStreamServer包含了@EnableZipkinServer，同時
 * 還建立了一個rabbit-mq的訊息佇列監聽器，所以也支援原來的HTTP通訊方式
 */
//@EnableZipkinServer//預設採用HTTP通訊方式啟動ZipkinServer
@EnableZipkinStreamServer//採用Stream通訊方式啟動ZipkinServer，也支援HTTP通訊方式
@SpringBootApplication
public class ZipkinServerApplication {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(ZipkinServerApplication.class, args);
	}
}

3、配置訊息中介軟體rabbit mq地址等資訊

#連線rabbitmq伺服器配置
spring.rabbitmq.host=localhost
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest

至此，ZipkinServer配置完成，下面是Zipkin客戶端的配置

1、將原來的spring-cloud-starter-zipkin替換為如下依賴即可

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

2、此外，在配置檔案中也加上連線MQ的配置

#連線rabbitmq伺服器配置
spring.rabbitmq.host=localhost
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest

至此全部配置完成，可以開始測試。

另外，由於要連線到rabbitmq伺服器，所以，還要安裝及啟動rabbitmq伺服器！

加了MQ之後，通訊過程如下圖所示：

可以看到如下效果：

1）請求的耗時時間不會出現突然耗時特長的情況

2）當ZipkinServer不可用時（比如關閉、網路不通等），追蹤資訊不會丟失，因為這些資訊會儲存在Rabbitmq伺服器上，直到Zipkin伺服器可用時，再從Rabbitmq中取出這段時間的資訊

持久化到資料庫

Zipkin目前只支援mysql資料庫，ZipkinServer服務做如下修改，其它服務不需做任何修改

1、加入資料庫依賴

		<dependency>
		    <groupId>mysql</groupId>
		    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
		    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
		    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
		</dependency>

2、在application.properties中配置資料庫屬性

#zipkin資料儲存到資料庫中需要進行如下配置
#表示當前程式不使用sleuth
spring.sleuth.enabled=false
#表示zipkin資料儲存方式是mysql
zipkin.storage.type=mysql
#資料庫指令碼建立地址，當有多個時可使用[x]表示集合第幾個元素，指令碼可到官網下載，需要先手動到資料庫執行
spring.datasource.schema[0]=classpath:/zipkin.sql
#spring boot資料來源配置
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/zipkin?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.initialize=true
spring.datasource.continue-on-error=true

3、zipkin.sql

資料庫指令碼檔案放到resources目錄下，且需要先手動到資料庫執行一次，內容如下：

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`);

至此，ZipkinServer採用資料庫儲存配置完成。

測試時發現，要用MQ非同步方式通訊的pom.xml配置及@EnableZipkinStreamServer註解才可以（@EnableZipkinServer貌似只能儲存到記憶體），否則啟動報錯，不明白為什麼。

elasticsearch儲存

前面講了利用mq的方式傳送資料，儲存在mysql，實際生產過程中呼叫資料量非常的大，mysql儲存並不是很好的選擇，這時我們可以採用elasticsearch進行儲存

配置過程也很簡單

1、mysql依賴改成elasticsearch依賴

    <!-- 新增 spring-data-elasticsearch的依賴 -->
    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http</artifactId>
        <version>1.24.0</version>
        <optional>true</optional>
    </dependency>     

2、資料庫配置改成elasticsearch配置

#表示當前程式不使用sleuth
spring.sleuth.enabled=false
#表示zipkin資料儲存方式是elasticsearch
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.pipeline=
zipkin.storage.elasticsearch.max-requests=64
zipkin.storage.elasticsearch.index=zipkin
zipkin.storage.elasticsearch.index-shards=5
zipkin.storage.elasticsearch.index-replicas=1

3、安裝elasticsearch

其它程式碼完全不變

具體見：

參考資料：