前言
微服务治理方案中，链路追踪是必修课，SpringCloud的组件其实使用很简单，生产环境中真正令人头疼的往往是软件维护，接口在微服务间的调用究竟哪个环节出现了问题，哪个环节耗时较长，这都是项目上线后一定会遇到的问题，为了解决这些问题链路追踪便应运而生了。
主流方案
1)、SkyWalking：这应该是目前最主流的方案了，我所在公司今年的新项目就开始使用这个，效果确实很显著，功能强大，最重要还是国产的，后面不用看了我们支持国产吧！开个玩笑哈哈，其实这个框架也有缺点，就是稍微有点重，比较适合稍大一点的项目，但可预见后面几年都是最受欢迎的方案；
2)、Zipkin：这个是老牌链路追踪方案，已经被非常多项目验证过实用性，相比较于SkyWalking，我个人更喜欢这个框架，因为更轻量级，安装也非常简单，是中小规模的微服务项目首选方案。
用法
1、zipkin环境搭建
官方提供了docker版本，十分简单。也可以下载编译好的zipkin.jar来运行，是springboot项目。
1)、启动
默认端口号启动zipkin服务，默认端口9411.
java -jar zipkin.jar
2)、指定端口号
java -jar zipkin.jar --server.port=8080
3)、指定访问RabbitMQ
java -jar zipkin.jar --zipkin.collector.rabbitmq.addresses=127.0.0.1
4)、启动效果
2、SpringCloud整合zipkin
springcloud其它基础依赖包引入这里省略，直接模拟场景。
会员服务：zipkin_member
订单服务：zipkin_order
消息服务：zipkin_msg
过程：会员服务调用订单服务，订单服务调用消息服务。
1)、引入依赖
<!-- zipkin -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
2)、application.yml配置
注意事项：
a)、加上服务名，RestTemplate调用时会用到；
b)、加上zipkin服务端地址；
c)、加上probability采集率设置，默认0.1，测试环境改为1.0保证每次都采集，生产环境适当抽样即可。（因为10000个请求抽样1000个也能发现问题了，没必要全部都采集）
3)、引入RestTemplate
这里restTemplate主要用来进行接口调用查看链路追踪是否生效
@Component
public class RestTemplateConfig {
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
}
4)、controller调用
会员调用订单
订单调用消息
消息处理具体业务
5)、查看效果
启动Zipkin服务端，访问：http://127.0.0.1:9411
执行controller接口
查看链路追踪，可以看到，接口调用的链路已经在zipkin显现了。
3、zipkin整合RabbitMQ异步采集
springboot2.0之后，官方不再推荐使用自建的zipkin server，而是直接使用编译好的zipkin.jar来给我们使用。
zipkin.jar中的yml配置可以参考：https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-server/src/main/resources/zipkin-server-shared.yml
1)、指定RabbitMQ为服务器
启动zipkin服务时指定rabbitmq为服务器即可，得先启动rabbitmq服务器。
java -jar zipkin.jar --zipkin.collector.rabbitmq.addresses=192.168.239.132
启动之后，可以发现rabbitmq中会自动新增一个zipkin队列，表示绑定成功。
2)、引入中间依赖
给每个微服务引入stream和rabbitmq的中间件依赖
<!-- 引入和rabbitmq的中间依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-stream-binder-rabbit</artifactId>
</dependency>
3)、yml配置
修改每个微服务的application.yml，加上rabbitmq的配置。
rabbitmq:
host: 192.168.239.132
port: 5672
username: guest
password: guest
4)、启动和调用
启动微服务，执行调用。
5)、MQ是否收到消息
看rabbitmq是否有收消息，队列有反应说明rabbitmq收到消息了。
6)、Zipkin是否采集信息
看zipkin是否采集了链路信息
7)、验证积压消息
关掉zipkin服务，看消息是否会积压在rabbitmq，再启动zipkin服务，看消息是否会被消费并且获取到链路信息。
获取消息查看，发现获取到的就是traceId相关的json数据，证明整个过程都是正常的。
重新再启动zipkin服务，发现rabbitmq积压的消息就被消费了。
并且也能获取到链路信息
4、zipkin使用MySQL存储
zipkin.jar中的yml配置可以参考，里面有关于mysql的配置或者其他如elasticsearch的配置：
这节我们在上一节MQ的基础上增加MySQL的启动配置项
1)、指定MySQL
命令看着很长，其实仔细看发现很简单，都是见名知义，不必死记硬背。
java -jar zipkin.jar
--zipkin.collector.rabbitmq.addresses=192.168.239.132
--zipkin.storage.type=mysql
--zipkin.storage.mysql.host=127.0.0.1
--zipkin.storage.mysql.port=3306
--zipkin.storage.mysql.username=root
--zipkin.storage.mysql.password=123456
--zipkin.storage.mysql.db=zipkin
2)、创建zipkin数据库
根据1中命令配置的信息，创建zipkin数据库，并执行语句创建zipkin采集记录的三张表。
这里我也贴出来 zipkin-mysql.sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
`trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
`trace_id` BIGINT NOT NULL,
`id` BIGINT NOT NULL,
`name` VARCHAR(255) NOT NULL,
`remote_service_name` VARCHAR(255),
`parent_id` BIGINT,
`debug` BIT(1),
`start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
`duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',
PRIMARY KEY (`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`remote_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getRemoteServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range';
CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations (
`trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
`trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',
`span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
`a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',
`a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',
`a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',
`a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
`endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
`endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',
`endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
`endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_type`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id`, `span_id`, `a_key`) COMMENT 'for dependencies job';
CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies (
`day` DATE NOT NULL,
`parent` VARCHAR(255) NOT NULL,
`child` VARCHAR(255) NOT NULL,
`call_count` BIGINT,
`error_count` BIGINT,
PRIMARY KEY (`day`, `parent`, `child`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;
3)、效果
启动微服务，执行controller请求，看是否成功。
RabbitMQ
zipkin
MySQL
至此，springcloud sleuth + zipkin + rabbitmq + mysql 就全部整合成功了！
总结
微服务的治理方案有很多，学习方向根据个人喜好决定，我的经验就是不必盲目跟从这种用于辅助的方案，比如现在有SkyWalking，以后可能还有SkyFlying、SkySwimming。
走向高级软件工程师都要有一个意识，就是在层出不穷的开源框架如雨后春笋般出现的时候，你得有信心用到哪个花点时间就能自己搭建起来，这才是提升自己的最有效方法。
一个项目使用什么治理方案最重要的绝不是跟风，而是哪款最适合就用哪款，就像你找女朋友一样，不单单是找漂亮的，而是找最能一起过日子的，否则就是貌合神离。
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