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Cassandra存储适配器

介绍​

Cassandra存储适配器是Zipkin支持的一种后端存储方案，用于将分布式追踪数据持久化到Apache Cassandra数据库中。Cassandra因其高可用性、线性扩展能力和分区容忍性，成为存储海量追踪数据的理想选择。本节将详细介绍其工作原理、配置方法及最佳实践。

为什么选择Cassandra？​

  • 分布式架构：天然支持多数据中心部署，适合微服务环境。
  • 高性能写入：LSM树结构优化了写入吞吐量，适合高频追踪数据。
  • 灵活的数据模型：通过宽表设计高效存储Span数据。

核心配置​

1. 环境准备​

确保已安装Cassandra（3.11.3+版本兼容），并创建Keyspace：

sql
CREATE KEYSPACE zipkin 
WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': 1};

2. Zipkin服务配置​

启动Zipkin时指定Cassandra存储：

bash
java -jar zipkin-server.jar --STORAGE_TYPE=cassandra3 \
  --CASSANDRA_KEYSPACE=zipkin \
  --CASSANDRA_CONTACT_POINTS=localhost
备注

生产环境建议设置 replication_factor ≥3，并使用 NetworkTopologyStrategy。

3. 数据表结构​

Zipkin自动创建以下表：

  • traces：存储Span原始数据
  • trace_by_service_span：服务名和Span名的索引
  • span_duration：耗时统计索引

代码示例​

查询特定Trace​

通过Zipkin API查询Trace数据：

bash
curl -s "http://localhost:9411/api/v2/trace/12345678" | jq .

输出示例：

json
[{
  "traceId": "12345678",
  "id": "87654321",
  "name": "get-user",
  "timestamp": 1620000000000,
  "duration": 210,
  "localEndpoint": {"serviceName": "user-service"}
}]

实际应用场景​

电商系统故障排查​

当用户下单失败时：

  1. 通过 trace_by_service_span 表快速定位到 order-service 的异常Span
  2. 检查 span_duration 发现支付服务响应时间超过阈值
  3. 结合 traces 表中的详细日志确认是第三方支付API超时

性能优化建议​

  1. 批量写入：配置 cassandra.max-connections=8 提高并发
  2. TTL设置：通过 cassandra.ttl=259200 (3天) 自动清理旧数据
  3. 压缩策略：使用 LZ4Compressor 减少存储空间

总结​

Cassandra存储适配器为Zipkin提供了可靠的分布式存储方案，特别适合：

  • 需要长期保留追踪数据的场景
  • 高吞吐量的微服务架构
  • 多云/混合云部署环境

扩展学习​

  • 官方文档：Zipkin Cassandra Storage
  • 实践练习：
    1. 部署Cassandra集群并配置多节点复制
    2. 使用 zipkin-dependencies 生成服务依赖图
    3. 模拟高负载场景观察Cassandra的写入性能