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Zipkin 简介

什么是Zipkin？​

Zipkin是一款开源的分布式追踪系统，由Twitter开发并捐赠给开源社区。它帮助开发者收集和分析微服务架构中请求的延迟数据，从而定位性能瓶颈或故障点。在复杂的分布式系统中，一个用户请求可能涉及多个服务的协作，Zipkin通过可视化这些调用链路，让问题排查变得直观。

分布式追踪是什么？

分布式追踪是一种记录请求在多个服务间流转路径的技术。例如，电商下单操作可能依次调用订单服务、库存服务和支付服务。

核心概念​

1. 追踪（Trace）​

表示一个完整的请求链路，包含从发起到结束的所有操作。例如，一次API调用经过网关、认证服务和业务服务的过程。

2. 跨度（Span）​

Trace的基本组成单位，代表一个服务内的操作。每个Span包含：

  • 开始时间、持续时间
  • 标签（如HTTP方法、路径）
  • 父子关系（构成调用链）

3. 数据上报​

服务通过以下方式将追踪数据发送到Zipkin：

  • HTTP/Kafka：直接上报
  • 中间件集成：如Spring Cloud Sleuth

工作原理​

  1. Instrumentation：应用代码植入追踪逻辑（自动或手动）。
  2. Transport：收集的Span数据发送到Zipkin服务端。
  3. Storage：数据存储（支持内存、MySQL、Elasticsearch等）。
  4. UI展示：通过Zipkin的Web界面可视化调用链。

实际案例​

假设一个用户请求/payment的调用链如下：

  1. 请求到达API网关（耗时50ms）
  2. 调用用户服务验证权限（耗时120ms）
  3. 调用支付服务处理（耗时300ms）

在Zipkin UI中会显示为层级结构，并标出支付服务是延迟的主要来源。

为什么需要Zipkin？

当你的应用从单体架构转向微服务时，传统日志难以关联跨服务的请求。Zipkin通过全局ID（Trace ID）串联所有相关日志。

快速体验​

以下是一个使用Spring Boot和Sleuth上报数据到Zipkin的示例：

java
// 1. 添加依赖（build.gradle）
dependencies {
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-zipkin'
}

// 2. 配置Zipkin地址（application.yml）
spring:
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 # 100%采样率（仅开发环境）

启动应用后，访问http://localhost:9411即可查看追踪数据。

总结​

  • Zipkin通过Trace/Span模型记录分布式调用链路。
  • 支持多种存储后端和上报方式。
  • 与Spring Cloud、Kubernetes等生态集成良好。

下一步学习​

  • 部署Zipkin服务端（Docker或原生方式）
  • 学习Spring Cloud Sleuth的进阶配置
  • 探索与Prometheus/Grafana的集成
生产环境注意

采样率（sampler.probability）过高会影响性能，通常建议设置为0.1（10%）。