Zipkin
0. 官网
Zipkin 是一个开源的分布式追踪系统，主要用于收集、存储和查询微服务系统中请求的执行跟踪信息。它帮助开发人员和运维人员了解服务间调用的情况，定位性能瓶颈和故障问题。以下是关于 Zipkin 的主要知识点总结：
注：最新内容直接看官方文档
下面这个是AI生成的，先不改了
1. 功能与作用
分布式追踪：Zipkin 主要用于在微服务架构中追踪请求的执行路径，帮助开发人员了解一个请求从发起到结束的整个流转过程。性能优化：通过分析分布式跟踪数据，可以发现服务间的延迟瓶颈，优化系统性能。故障排查：在发生故障时，Zipkin 能帮助你快速找到问题的根源，了解哪个服务或环节出现了异常。
2. 核心概念
Trace：一个完整的请求执行路径，表示从请求开始到结束的整个过程。一个 trace 可以跨越多个服务和操作。Span：表示 Trace 中的一个操作（即服务调用）。每个 Span 包含操作的开始时间、结束时间以及与其它 Span 的关系（如父子关系）。Annotation：在每个 Span 中记录的关键事件时间点，用来标识具体的操作，例如请求开始、结束、错误等。Link：表示多个 Traces 之间的关系，用于标识不同请求之间的关联。
3. Zipkin 架构
Zipkin 的架构通常包含以下几个组件：
客户端/应用：在每个微服务中集成 Zipkin 客户端，收集请求的跟踪信息（如 Trace 和 Span）。Collector：负责接收客户端发送的跟踪数据，并将其存储到数据库或其他存储介质。Storage：Zipkin 支持多种存储后端，包括内存、MySQL、Elasticsearch 等。查询接口：提供查询 API 或 Web 界面，允许用户查看和分析跟踪数据。
4. 集成与使用
Spring Cloud Sleuth 集成：Spring Cloud Sleuth 是与 Spring Boot 项目紧密集成的一个工具，它与 Zipkin 配合使用，自动为请求添加 Trace 和 Span 数据。Zipkin 客户端集成：通过在微服务中引入 Zipkin 客户端库，自动为每个 HTTP 请求、RPC 调用等创建 Trace 和 Span 数据。
示例：
xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>5. 数据收集与展示
数据收集：在每个微服务中集成 Zipkin，自动收集请求的跟踪信息。数据展示：通过 Zipkin 提供的 Web UI 或自定义界面展示跟踪数据，包括 Trace 的延迟图、调用链等。可以通过 UI 查看每个请求的详细信息，如请求的响应时间、调用的服务等。
6. 优势
透明度高：可以清楚地了解微服务间的调用关系和性能表现。易于集成：支持多种语言和框架，易于与现有应用集成。故障定位快：通过 Trace 和 Span 信息，能迅速找到请求中的延迟或错误来源。
7. 应用场景
微服务架构：在微服务架构中，服务之间的调用复杂且分布式，Zipkin 可以有效追踪和监控请求流，保证服务的健康运行。性能调优：帮助开发人员识别和优化系统的性能瓶颈。分布式调试：定位分布式系统中的错误和故障，减少排查问题的时间。
8. 常见的替代品
Jaeger：由 Uber 开发的开源分布式追踪系统，与 Zipkin 类似，但具有更丰富的功能和可扩展性。OpenTelemetry：一个更通用的监控框架，支持跟踪、度量和日志的标准化，支持 Zipkin 和 Jaeger 的导出。
9. 与其他工具的集成
与 Prometheus/Grafana 集成：Zipkin 的追踪数据可以与 Prometheus 等监控工具结合，提供更全面的系统监控。与 Kafka 集成：Zipkin 支持将追踪数据通过 Kafka 进行传输，用于高吞吐量的分布式系统中。
10. 部署与运行
Zipkin 服务：Zipkin 可以作为独立的服务运行，通常使用 Docker 部署，提供 Web 界面和 API 进行查询。bashdocker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkinZipkin 存储：可以配置 Zipkin 使用多种后端存储，如 MySQL、Cassandra、Elasticsearch 等。
总结来说，Zipkin 是一个强大的分布式追踪系统，能够帮助开发者了解微服务之间的请求流，快速发现问题，优化系统性能。在微服务架构中，它是非常重要的监控和诊断工具。
