SpringCloud學習之sleuth&zipkin【二】

　　這篇文章咱們解決上篇鏈路跟蹤的遺留問題

1、將追蹤數據存放到MySQL數據庫中

　　默認狀況下zipkin將收集到的數據存放在內存中(In-Memeroy)，可是不可避免帶來了幾個問題：

• • 在服務從新啓動後，歷史數據丟失。
  • 在數據量過大的時候容易形成OOM錯誤

　　一般作法是與mysql或者ElasticSearch結合使用，那麼咱們先把收集到的數據先存到Mysql數據庫中

　　一、改造zipkin-server的依賴

　　　　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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　　　　這裏將原先的 io.zipkin.java:zipkin-server  替換爲  spring-cloud-sleuth-zipkin-stream 該依賴項包含了對mysql存儲的支持,同時添加spring-boot-starter-jdbc與mysql的依賴，順便把kafka的支持也加進來

　　　　

　　　　注意：此處腳本最好在數據庫中執行一下，固然咱們也能夠在下面的配置文件中作初始化的相關配置

　　二、YAML中的關鍵配置項：

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 指定爲mysql

　　三、更改啓動類

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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　　這裏注意將@EnableZipkinServer改爲@EnableZipkinStreamServer

 

 

2、將收集信息改爲異步發送

　　這步改造主要用以提升性能與穩定性，服務將收集到的span無腦的往消息中間件上丟就能夠了，不用管zipkin的地址在哪裏。

　　一、改造Order-Server依賴：

　　　　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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　　　　這裏把原先的spring-cloud-sleuth-zipkin改爲spring-cloud-sleuth-stream，不用猜裏面必定是基於spring-cloud-stream實現的

 

　　二、YAML關鍵屬性配置：

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

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　　注意：這裏設置低採樣率會致使span的丟棄。咱們同時設置sleuth的日誌輸出爲debug

 

　　三、同理改造其餘的微服務

 

　　

3、驗證結果

數據庫裏的相關數據：