SpringCloud学习之sleuth&zipkin【二】

　　这篇文章咱们解决上篇链路跟踪的遗留问题

1、将追踪数据存放到MySQL数据库中

　　默认状况下zipkin将收集到的数据存放在内存中(In-Memeroy)，可是不可避免带来了几个问题：

• • 在服务从新启动后，历史数据丢失。
  • 在数据量过大的时候容易形成OOM错误

　　一般作法是与mysql或者ElasticSearch结合使用，那么咱们先把收集到的数据先存到Mysql数据库中

　　一、改造zipkin-server的依赖

　　　　gradle配置：

dependencies { compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-eureka') compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-config') // compile('io.zipkin.java:zipkin-server')
 compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth' compile('io.zipkin.java:zipkin-autoconfigure-ui') runtime('mysql:mysql-connector-java') compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-jdbc') compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-zipkin-stream') compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-stream') compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-stream-binder-kafka') }

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　　　　这里将原先的 io.zipkin.java:zipkin-server  替换为  spring-cloud-sleuth-zipkin-stream 该依赖项包含了对mysql存储的支持,同时添加spring-boot-starter-jdbc与mysql的依赖，顺便把kafka的支持也加进来

　　　　

　　　　注意：此处脚本最好在数据库中执行一下，固然咱们也能够在下面的配置文件中作初始化的相关配置

　　二、YAML中的关键配置项：

spring: datasource: username: root password: root url: jdbc:mysql://localhost:3306/myschool?characterEncoding=utf-8&useSSL=false
    initialize: true
    continue-on-error: true kafka: bootstrap-servers: localhost:9092 server: port: 9000 zipkin: storage: type: mysql

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　　注意zipkin.storage.type 指定为mysql

　　三、更改启动类

package com.hzgj.lyrk.zipkin.server; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cloud.sleuth.zipkin.stream.EnableZipkinStreamServer; @EnableZipkinStreamServer @SpringBootApplication public class ZipkinServerApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ZipkinServerApplication.class, args); } }

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　　这里注意将@EnableZipkinServer改为@EnableZipkinStreamServer

 

 

2、将收集信息改为异步发送

　　这步改造主要用以提升性能与稳定性，服务将收集到的span无脑的往消息中间件上丢就能够了，不用管zipkin的地址在哪里。

　　一、改造Order-Server依赖：

　　　　gradle:

compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-eureka-server') // compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-zipkin')
    compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth' compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-stream' compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-config') compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-stream') compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-stream-binder-kafka') compile('org.springframework.kafka:spring-kafka') compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-bus-kafka')

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　　　　这里把原先的spring-cloud-sleuth-zipkin改为spring-cloud-sleuth-stream，不用猜里面必定是基于spring-cloud-stream实现的

 

　　二、YAML关键属性配置：

server: port: 8100 logging: level: org.springframework.cloud.sleuth: DEBUG spring: sleuth: sampler: percentage: 1.0

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　　注意：这里设置低采样率会致使span的丢弃。咱们同时设置sleuth的日志输出为debug

 

　　三、同理改造其余的微服务

 

　　

3、验证结果

数据库里的相关数据：