存储监控指标

介绍

在分布式系统中，Zipkin是一个流行的开源工具，用于收集、存储和可视化请求链路追踪数据。存储监控指标是Zipkin的核心功能之一，它记录了请求的延迟、错误率等关键指标，帮助开发者分析系统性能。本章将介绍Zipkin如何存储这些指标，以及如何通过配置和代码实现监控。

备注

Zipkin默认支持多种存储后端，包括内存（临时测试）、MySQL、Elasticsearch和Cassandra。生产环境推荐使用持久化存储。

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存储机制详解

1. 指标类型

Zipkin存储的监控指标主要包括：

• 延迟（Latency）：请求从发起到完成的耗时。
• 错误率（Error Rate）：失败请求占总请求的比例。
• 依赖关系（Dependencies）：服务之间的调用拓扑。

2. 存储后端配置

以下是一个配置Zipkin使用Elasticsearch存储的示例（application.yml）：

yaml

zipkin:
  storage:
    type: elasticsearch
    elasticsearch:
      hosts: http://localhost:9200
      index: zipkin
      date-separator: '-'  # 按日期分索引

提示

生产环境中，建议为Elasticsearch配置副本和分片以提高可靠性。

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代码示例：存储与查询

存储指标

当Zipkin客户端（如Brave）上报数据时，指标会自动存储。以下是手动上报Span的Java示例：

java

tracer.newTrace().name("backend-api").start().finish(); // 创建一个Span并上报

查询指标

通过Zipkin UI或API查询存储的指标。例如，查询最近1小时的延迟分布：

bash

curl "http://localhost:9411/api/v2/latency?serviceName=backend-api&lookback=3600000"

输出示例：

json

{
  "50th": 45,
  "75th": 78,
  "90th": 120
}

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实际案例：电商系统监控

假设一个电商系统的订单服务调用支付服务，Zipkin会记录以下信息：

1. 延迟监控：支付服务的平均延迟为200ms，若突然升高至500ms，可能提示性能问题。
2. 错误监控：支付失败率超过5%时触发告警。

警告

确保Span的采样率（Sampling Rate）合理，避免存储过多数据导致成本上升。

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总结

• Zipkin通过存储延迟、错误率等指标，帮助分析分布式系统性能。
• 支持多种存储后端，需根据场景选择（如Elasticsearch适合大规模数据）。
• 结合告警工具（如Prometheus）可实现自动化监控。

扩展练习

1. 部署Zipkin并配置MySQL存储，记录不同服务的延迟分布。
2. 使用Zipkin API编写脚本，定期导出错误率数据。

附加资源

• Zipkin官方文档
• 《分布式系统可观测性》Chapter 5