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MySQL存储适配器

介绍​

MySQL存储适配器是Zipkin提供的一种将追踪数据持久化到MySQL数据库的方案。相比默认的内存存储，MySQL适配器适合生产环境使用，能长期保存追踪数据并支持复杂查询。本节将介绍其工作原理、配置方法和最佳实践。

为什么选择MySQL？
  • 数据持久化：重启服务不会丢失历史追踪记录
  • 支持标准SQL查询：可直接通过数据库工具分析数据
  • 中等规模部署的理想选择（适合每天千万级span的场景）

前置条件​

在开始前，请确保：

  1. 已安装Java 8+和Zipkin Server
  2. 有可用的MySQL 5.7+实例
  3. 具备创建数据库和表的权限

配置步骤​

1. 创建数据库表​

执行以下SQL创建所需表结构：

sql
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,
  `remote_service_name` VARCHAR(255),
  `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',
  PRIMARY KEY (`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED;

-- 其他表结构（zipkin_annotations等）详见官方文档

2. 启动Zipkin时指定MySQL存储​

通过环境变量或命令行参数配置存储类型：

bash
java -jar zipkin-server.jar \
  --STORAGE_TYPE=mysql \
  --MYSQL_HOST=127.0.0.1 \
  --MYSQL_TCP_PORT=3306 \
  --MYSQL_USER=zipkin \
  --MYSQL_PASS=zipkin \
  --MYSQL_DB=zipkin

3. 验证配置​

发送测试请求后，检查数据库中是否出现数据：

sql
SELECT COUNT(*) FROM zipkin_spans;

实际案例：电商系统的订单追踪​

假设我们有一个微服务架构的电商系统，包含以下服务：

  1. 订单服务
  2. 支付服务
  3. 库存服务

配置MySQL存储后，我们可以：

  1. 追踪整个订单生命周期的调用链
  2. 分析各服务间的延迟情况
  3. 排查支付超时等问题的根本原因

性能调优建议​

性能注意事项
  • 为start_ts和duration字段添加索引以提高查询速度
  • 定期清理过期数据（Zipkin默认保留7天）
  • 考虑使用MySQL读写分离部署

优化配置示例：

properties
# 调整连接池设置
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10
spring.datasource.hikari.connection-timeout=3000

# 启用批量插入
zipkin.storage.mysql.strict-trace-id=false

总结​

MySQL存储适配器为Zipkin提供了可靠的持久化存储方案，适合需要长期保存追踪数据的生产环境。关键要点：

  • 配置简单，只需修改启动参数
  • 支持标准SQL查询和分析
  • 需要合理设计表结构和索引

扩展学习​

  1. 官方文档：Zipkin MySQL Storage
  2. 实践练习：
    • 尝试在不同网络延迟下测试MySQL存储的性能
    • 实现一个自动清理过期数据的脚本
  3. 进阶话题：
    • 比较MySQL与其他存储后端（如Elasticsearch）的性能差异
    • 研究Zipkin的存储SPI机制