在《SpringCloud Alibaba实战》专栏前面的文章中，我们实现了用户微服务、商品微服务和订单微服务之间的远程调用，并且实现了服务调用的负载均衡。也基于阿里开源的Sentinel实现了服务的限流与容错，并详细介绍了Sentinel的核心技术与配置规则。
简单介绍了服务网关，并对SpringCloud Gateway的核心架构进行了简要说明，也在项目中整合了SpringCloud Gateway网关实现了通过网关访问后端微服务，同时，也基于SpringCloud Gateway整合Sentinel实现了网关的限流功能，详细介绍了SpringCloud Gateway网关的核心技术。在链路追踪章节，我们开始简单介绍了分布式链路追踪技术与解决方案，随后在项目中整合Sleuth实现了链路追踪。
本章总览
本章概述
在前面整合Sleuth实现链路追踪时，我们是通过查看日志的情况来了解系统调用的链路情况，这并不是一种很好的解决方案，如果系统所包含的微服务越来越多，通过查看日志的方式来分析系统的调用是非常复杂的，在实际项目中根本不可行。此时，我们可以将Sleuth和ZipKin进行整合，利用ZipKin将日志进行聚合，将链路日志进行可视化展示，并支持全文检索。
ZipKin核心架构
Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，它基于Google Dapper论文实现，可以收集微服务运行过程中的实时链路数据，并进行展示。
ZipKin概述
Zipkin是一种分布式链路跟踪系统，能够收集微服务运行过程中的实时调用链路信息，并能够将这些调用链路信息展示到Web界面上供开发人员分析，开发人员能够从ZipKin中分析出调用链路中的性能瓶颈，识别出存在问题的应用程序，进而定位问题和解决问题。
ZipKin核心架构
ZipKin的核心架构图如下所示。
注：图片来源：zipkin.io/pages/architecture.html
其中，ZipKin核心组件的功能如下所示。
- Reporter：ZipKin中上报链路数据的模块，主要配置在具体的微服务应用中。
- Transport：ZipKin中传输链路数据的模块，此模块可以配置为Kafka，RocketMQ、RabbitMQ等。
- Collector：ZipKin中收集并消费链路数据的模块，默认是通过http协议收集，可以配置为Kafka消费。
- Storage：ZipKin中存储链路数据的模块，此模块的具体可以配置为ElasticSearch、Cassandra或者MySQL，目前ZipKin支持这三种数据持久化方式。
- API：ZipKin中的API 组件，主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息，或是开放给外部系统实现监控等。
- UI：ZipKin中的UI 组件，基于API组件实现的上层应用。通过UI组件用户可以方便并且很直观地查询和分析跟踪信息。
Zipkin在总体上会分为两个端，一个是Zipkin服务端，一个是Zipkin客户端，客户端主要是配置在微服务应用中，收集微服务中的调用链路信息，将数据发送给ZipKin服务端。
项目整合ZipKin
Zipkin总体上分为服务端和客户端，我们需要下载并启动ZipKin服务端的Jar包，在微服务中集成ZipKin的客户端。
下载安装ZipKin服务端
(1)下载ZipKin服务端Jar文件，可以直接在浏览器中输入如下链接进行下载。
https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec- 1.
如果大家使用的是Linux操作系统，也可以在命令行输入如下命令进行下载。
wget https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec- 1.
这里，我通过浏览器下载的ZipKin服务端Jar文件为：zipkin-server-2.12.9-exec.jar。
(2)在命令行输入如下命令启动ZipKin服务端。
java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar- 1.
(3)由于ZipKin服务端启动时，默认监听的端口号为9411，所以，在浏览器中输入http://localhost:9411链接就可以打开ZipKin的界面，如下所示。
在浏览器中输入http://localhost:9411链接能够打开上述页面就说明ZipKin服务端已经准备好啦。
项目整合ZipKin客户端
(1)在每个微服务(用户微服务shop-user，商品微服务shop-product，订单微服务shop-order，网关服务shop-gateway)中添加ZipKin依赖，如下所示。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>- 1.
- 2.
- 3.
- 4.
(2)在网关服务shop-gateway的application.yml文件中添加如下配置。
spring:
sleuth:
sampler:
probability: 1.0
zipkin:
base-url: http://127.0.0.1:9411
discovery-client-enabled: false- 1.
- 2.
- 3.
- 4.
- 5.
- 6.
- 7.
其中各配置的说明如下所示。
- spring.sleuth.sampler.probability：表示Sleuth的采样百分比。
- spring.zipkin.base-url：ZipKin服务端的地址。
- spring.zipkin.discovery-client-enabled：配置成false，使Nacos将其当成一个URL，不要按服务名处理。
(3)分别启动用户微服务，商品微服务，订单微服务和服务网关，在浏览器中访问链接http://localhost:10001/server-order/order/submit_order?userId=1001&productId=1001&count=1，如下所示。
(4)点击Zipkin界面上的查找按钮，如下所示。
点击后的界面如下所示。
可以看到，点击查找按钮后，会出现一个请求链路，包含：网关服务server-gateway耗时63.190毫秒，订单微服务server-order耗时53.101毫秒，用户微服务server-user耗时14.640毫秒，商品微服务server-product耗时10.941毫秒。
(5)点开ZipKin界面上显示的调用链路，如下所示。
点开后的界面如下所示。
可以非常清晰的看到整个调用的访问链路。
我们还可以点击具体的节点来查看具体的调用信息。
例如我们点击网关微服务查看网关的具体链路，如下所示。
点开后的效果如下所示。
接下来，查看下订单微服务的调用链路具体信息，如下所示。
点开后的效果如下所示。
可以看到，通过ZipKin能够查看服务的调用链路，并且能够查看具体微服务的调用情况。我们可以基于ZipKin来分析系统的调用链路情况，找出系统的瓶颈点，进而进行针对性的优化。
另外，ZipKin中也支持下载系统调用链路的Json数据，如下所示。
点击JSON按钮后，效果如下所示。
其中，显示的Json数据如下所示。
[
[
{
"traceId": "9d244edbc1668d92",
"parentId": "3f01ba499fac4ce9",
"id": "5f0932b5d06fe757",
"kind": "SERVER",
"name": "get /get/{pid}",
"timestamp": 1652413758790051,
"duration": 10941,
"localEndpoint": {
"serviceName": "server-product",
"ipv4": "192.168.0.111"
},
"remoteEndpoint": {
"ipv4": "192.168.0.111",
"port": 54140
},
"tags": {
"http.method": "GET",
"http.path": "/product/get/1001",
"mvc.controller.class": "ProductController",
"mvc.controller.method": "getProduct"
},
"shared": true
},
{
"traceId": "9d244edbc1668d92",
"parentId": "3f01ba499fac4ce9",
"id": "c020c7f6e0fa1604",
"kind": "SERVER",
"name": "get /update_count/{pid}/{count}",
"timestamp": 1652413758808052,
"duration": 5614,
"localEndpoint": {
"serviceName": "server-product",
"ipv4": "192.168.0.111"
},
"remoteEndpoint": {
"ipv4": "192.168.0.111",
"port": 54140
},
"tags": {
"http.method": "GET",
"http.path": "/product/update_count/1001/1",
"mvc.controller.class": "ProductController",
"mvc.controller.method": "updateCount"
},
"shared": true
},
{
"traceId": "9d244edbc1668d92",
"parentId": "9d244edbc1668d92",
"id": "3f01ba499fac4ce9",
"kind": "CLIENT",
"name": "get",
"timestamp": 1652413758763816,
"duration": 54556,
"localEndpoint": {
"serviceName": "server-gateway",
"ipv4": "192.168.0.111"
},
"remoteEndpoint": {
"ipv4": "192.168.0.111",
"port": 8080
},
"tags": {
"http.method": "GET",
"http.path": "/order/submit_order"
}
},
{
"traceId": "9d244edbc1668d92",
"parentId": "9d244edbc1668d92",
"id": "475ff483fb0973b1",
"kind": "CLIENT",
"name": "get",
"timestamp": 1652413758759023,
"duration": 59621,
"localEndpoint": {
"serviceName": "server-gateway",
"ipv4": "192.168.0.111"
},
"tags": {
"http.method": "GET",
"http.path": "/order/submit_order"
}
},
{
"traceId": "9d244edbc1668d92",
"id": "9d244edbc1668d92",
"kind": "SERVER",
"name": "get",
"timestamp": 1652413758757034,
"duration": 63190,
"localEndpoint": {
"serviceName": "server-gateway",
"ipv4": "192.168.0.111"
},
"remoteEndpoint": {
"ipv4": "127.0.0.1",
"port": 54137
},
"tags": {
"http.method": "GET",
"http.path": "/server-order/order/submit_order"
}
},
{
"traceId": "9d244edbc1668d92",
"parentId": "3f01ba499fac4ce9",
"id": "a048eda8d5fd3dc9",
"kind": "CLIENT",
"name": "get",
"timestamp": 1652413758774201,
"duration": 12054,
"localEndpoint": {
"serviceName": "server-order",
"ipv4": "192.168.0.111"
},
"tags": {
"http.method": "GET",
"http.path": "/user/get/1001"
}
},
{
"traceId": "9d244edbc1668d92",
"parentId": "3f01ba499fac4ce9",
"id": "5f0932b5d06fe757",
"kind": "CLIENT",
"name": "get",
"timestamp": 1652413758787924,
"duration": 12557,
"localEndpoint": {
"serviceName": "server-order",
"ipv4": "192.168.0.111"
},
"tags": {
"http.method": "GET",
"http.path": "/product/get/1001"
}
},
{
"traceId": "9d244edbc1668d92",
"parentId": "3f01ba499fac4ce9",
"id": "c020c7f6e0fa1604",
"kind": "CLIENT",
"name": "get",
"timestamp": 1652413758805787,
"duration": 7031,
"localEndpoint": {
"serviceName": "server-order",
"ipv4": "192.168.0.111"
},
"tags": {
"http.method": "GET",
"http.path": "/product/update_count/1001/1"
}
},
{
"traceId": "9d244edbc1668d92",
"parentId": "9d244edbc1668d92",
"id": "3f01ba499fac4ce9",
"kind": "SERVER",
"name": "get /submit_order",
"timestamp": 1652413758765048,
"duration": 53101,
"localEndpoint": {
"serviceName": "server-order",
"ipv4": "192.168.0.111"
},
"remoteEndpoint": {
"ipv4": "127.0.0.1"
},
"tags": {
"http.method": "GET",
"http.path": "/order/submit_order",
"mvc.controller.class": "OrderController",
"mvc.controller.method": "submitOrder"
},
"shared": true
},
{
"traceId": "9d244edbc1668d92",
"parentId": "3f01ba499fac4ce9",
"id": "a048eda8d5fd3dc9",
"kind": "SERVER",
"name": "get /get/{uid}",
"timestamp": 1652413758777073,
"duration": 14640,
"localEndpoint": {
"serviceName": "server-user",
"ipv4": "192.168.0.111"
},
"remoteEndpoint": {
"ipv4": "192.168.0.111",
"port": 54139
},
"tags": {
"http.method": "GET",
"http.path": "/user/get/1001",
"mvc.controller.class": "UserController",
"mvc.controller.method": "getUser"
},
"shared": true
}
]
]- 1.
- 2.
- 3.
- 4.
- 5.
- 6.
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- 78.
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- 80.
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- 209.
小伙伴们也可以根据Json数据分析下系统的调用链路。
ZipKin数据持久化
我们实现了在项目中集成ZipKin，但是此时我们集成ZipKin后，ZipKin中的数据是保存在系统内存中的，如果我们重启了ZipKin，则保存在系统内存中的数据就会丢失，那我如何避免数据丢失呢?ZipKin支持将数据进行持久化来防止数据丢失，可以将数据保存到ElasticSearch、Cassandra或者MySQL中。这里，我们重点介绍下如何将数据保存到MySQL和ElasticSearch中。
ZipKin数据持久化到MySQL
(1)将Zipkin数据持久化到MySQL，我们需要知道MySQL的数据表结构，好在ZipKin提供了MySQL脚本，小伙伴们可以在链接：https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-storage里面下载。
当然，我将下载后的MySQL脚本放到了网关服务shop-gateway的resources目录下的scripts目录下。
(2)在MySQL数据库中新建zipkin数据库，如下所示。
create database if not exists zipkin;- 1.
(3)在新建的数据库zipkin中运行mysql.sql脚本，运行脚本后的效果如下所示。
可以看到，在zipkin数据库中新建了zipkin_annotations、zipkin_dependencies和zipkin_spans三张数据表。
(4)启动ZipKin时指定MySQL数据源，如下所示。
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- 1.
(5)启动ZipKin后，在浏览器中访问链接http://localhost:10001/server-order/order/submit_order?userId=1001&productId=1001&count=1，如下所示。
(6)查看zipkin数据库中的数据，发现zipkin_annotations数据表与zipkin_spans数据表已经存在系统的调用链路数据。
zipkin_annotations数据表部分数据如下所示。
zipkin_spans数据表部分数据如下所示。
可以看到，ZipKin已经将数据持久化到MySQL中，重启ZipKin后就会从MySQL中读取数据，数据也不会丢失了。
ZipKin数据持久化到ElasticSearch
(1)到ElasticSearch官网下载ElasticSearch，链接为：
https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch。
这里下载的安装包是：elasticsearch-8.2.0-windows-x86_64.zip。
(2)解压elasticsearch-8.2.0-windows-x86_64.zip，在解压后的bin目录下找到elasticsearch.bat脚本，双击运行ElasticSearch。
(3)启动ZipKin服务端时，指定ElasticSearch，如下所示。
java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=elasticsearch --ESHOST=localhost:9200- 1.
(4)启动ZipKin服务端后，在浏览器中访问链接http://localhost:10001/server-order/order/submit_order?userId=1001&productId=1001&count=1，如下所示。
ZipKin就会将请求的链路信息保存到ElasticSearch中进行持久化。