标签：Sleuth 面试题 zipkin spring Zipkin elasticsearch 数据 cloud

Zipkin是Twitter的一个开源项目，是一个致力于收集所有服务的监控数据的分布式跟踪系统，它提供了收集数据和查询数据两大接口服务。有了Zipkin我们就可以很直观地对调用链进行查看，并且可能很方便看出服务之间的调用关系以及调用耗费的时间。

一、创建 Zipkin 数据收集服务

首先我们需要创建一个Zipkin的项目，集成Zipkin的ui用于数据的展示和收集，pom.xml 配置如下：

<dependency> 
	<groupId>io.zipkin.java</groupId>
	<artifactId>zipkin-server</artifactId> 
</dependency>

<dependency> 
	<groupId>io.zipkin.java</groupId> 
	<artifactId>zipkin-autocongure-ui</artifactId>
</dependency>

创建启动类：

@SpringBootApplication
@EnableZipkinServer
public class zipKinServerApplication {
	public static void main(String[] args){
		SpringApplication.run(ZipKinServerApplication.class, args);
	}
}

增加配置信息：

spring.application.name = fangjia-zipkin
server.port=9411

到此为止，Zipkin 的服务就创建好了。启动后访问 http://localhost:9411/zipkin/ 就可以看到管理页面了，如下图所示。

二、项目集成 Zipkin 发送调用链数据

在之前的文章中，我们只是集成了 Spring Cloud Sleuth，然后将跟踪信息输出到日志中。现在，Zipkin的服务创建好了，需要将链路跟踪的信息发送给Zipkin的收集服务。

需要在项目中添加如下依赖：

<dependency> 
	<groupId>org.springframework.cloud</ groupId> 
	<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> 
</dependency>

在属性文件中可以配置 Zipkin 的地址，默认是 http://127.0.1:9411 ，这样才能将跟踪的数据发送到执行的收集服务中。

# 配置zipKin Server的地址
spring.zipkin.base-url = http://127.0.0.1:9411

然后我们启动之前的服务、访问接口，就可以看到数据已经能够在 Zipkin 的 Web 页面中了，如下图所示。

三、抽样采集数据

在实际使用中可能调用了10次接口，但是Zipkin中只有一条数据，这是因为收集信息是有一定比例的，这并不是bug。Zipkin 中的数据条数与调用接口次数默认比例是0.1，当然我们也可以通过配置来修改这个比例值：

# zipkin抽样比例
spring.sleuth.sampler.percentage= 1

之所以有这样的一个配置，是因为在高并发下，如果所有数据都采集，那这个数据量就太大了，采用抽样的做法可以减少一部分数据量，特别是对于Http方式去发送采集数据，对性能有很大的影响。

四、用RabbitMQ代替Http发送调用链数据

虽然有基于采样的收集方式，但是数据的发送采用Http还是对性能有影响。如果 Zipkin 的服务端在重启或者挂掉了，那么将丢失部分采集数据。为了解决这些问题，我们将集成 spring-cloud-sleuth-zipkin-stream ，用 RabbitMQ 来发送采集数据，利用消息队列来提高发送性能，保证数据不丢失。

首先改造我们的Zipkin项目，增加steam的依赖：

<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin-stream</artifactId>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
</dependency>

然后在启动类上加上 @EnableZipkinStreamServer 注解，把之前的 @EnableZipkinServer 去掉。属性文件中增加 RabbitMQ 的连接配置：

# rabbitmq 配置
spring.rabbitmq.addresses=amqp://192.168.10.47:5672
spring.rabbitmq.username=yinjihuan
spring.rabbitmq.password=123456

接下来我们就要改造需要跟踪的具体服务了，也就是要加入 RabbitMQ 的依赖信息，采用 RabbitMQ 来替换之前的Http发送数据的方式，依赖如下：

<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin-stream</artifactId>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
</dependency>

属性文件中也还是增加 RabbitMQ 的连接配置：

# rabbitmq配置
spring.rabbitmq.addresses=amqp://192.168.10.47:5672
spring.rabbitmq.username=yinj ihuan
spring.rabbitmq.password=123456

到这里集成就已经完成了，记得去掉之前配置的 spring.zipkin.base-url 。因为我们现在利用 RabbitMQ 来发送数据了，所以这个配置不需要了。

五、用Elasticsearch存储调用链数据

目前我们收集的数据都是存在 Zipkin 服务的内存中，服务一重启这些数据就没了，我们需要将这些数据持久化。我们可以将其存储在MySQL中，实际使用中数据量可能会比较大，所以MySQL并不是一种很好的选择，可以选择用 Elasticsearch 来存储数据，Elasticsearch 在搜索方面有先天的优势。

改造我们的 Zipkin 项目，增加 Elasticsearch 存储的依赖：

<dependency>
	<groupId>io.zipkin.java</groupId>
	<artifactId>
	zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http
	</artifactId>
	<version>1.24.0</version>
	<optional>true</optional>
</dependency>

属性配置中指定 Zipkin 的存储方式以及配置 Elasticsearch 的连接信息：

zipkin.storage.StorageComponent=elasticsearch
zipkin.storage.type=elasticsearch
zipkin.storage.elasticsearch.cluster=elasticsearch-zipkin-cluster
zipkin.storage.elasticsearch.hosts=127.0.0.1:9300
zipkin.storage.elasticsearch.max-requests=64
zipkin.storage.elasticsearch.index=zipkin
zipkin.storage.elasticsearch.index-shards=5
zipkin.storage.elasticsearch.index-replicas=1

重启服务，然后收集一些数据，我们可以通过两种方式来验证数据是否存储到了 Elasticsearch 中。

• 可以重启 Zipkin 服务，然后看看数据是否还存在，如果存在则证明数据已经是持久化了。

最后

最后，强调几点：

• 1. 一定要谨慎对待写在简历上的东西，一定要对简历上的东西非常熟悉。因为一般情况下，面试官都是会根据你的简历来问的； 能有一个上得了台面的项目也非常重要，这很可能是面试官会大量发问的地方，所以在面试之前好好回顾一下自己所做的项目；
• 2. 和面试官聊基础知识比如设计模式的使用、多线程的使用等等，可以结合具体的项目场景或者是自己在平时是如何使用的；
• 3. 注意自己开源的Github项目，面试官可能会挖你的Github项目提问；

我个人觉得面试也像是一场全新的征程，失败和胜利都是平常之事。所以，劝各位不要因为面试失败而灰心、丧失斗志。也不要因为面试通过而沾沾自喜，等待你的将是更美好的未来，继续加油！

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来源： https://blog.csdn.net/m0_56252357/article/details/117884492

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