主要问题
由于springboot新版本(2.1.0)、springcloud新版本(Greenwich.M1)实现链路追踪sleuth+zipkin的一些“新特性”，使得我在实现sleuth+zipkin的过程上踩了不少坑。
在springboot1.X版本的时候，实现链路追踪服务需要用户自己实现client以及server，通常在server服务端需要引入各种各样的包(spring-cloud-sleuth-stream，以及支持zipkin的一些相关依赖包等等)；
但在spring cloud新版本实现链路追踪sleuth+zipkin的方式上已经不再需要自己再去实现一个server服务端（集成sleuth+zipkin），而是由zinkin官方提供了一个现成的zipkin-server.jar，或者是一个docker镜像，用户可以下载并通过命令进行启动它，用户可以通一些配置来确定sleuth收集到信息后传输到zipkin之间采用http,还是通过rabbit/kafka的方式。在新的版本下，用户只需要关注slenth-client选用何种传输方式（http或mq（rabbit/kafka），如果选择http,则在配置中指明base-url；如果选择mq,则在配置指明相关消息中间件的相关信息host/port/username/password...），至于zipkin的信息storage问题,则由zipkin-server要负责，可以通过zipkin-server.jar 配置一些具体的参数来启动。（下面会细讲）
ps:这不是教程贴，这主要是解决一些问题的一些方法，不会有详细的实现过程，但为了简明我会贴上部分代码。
背景
最近开始实习了，老大让我自学一下sc(spring cloud)，学就学嘛，也不是难事。看完spring cloud的全家桶,老大说让我重点了解一下它的链路追踪服务，后期会有这方面的任务安排给我做，所以呢我就重点关注这一方面，打算自己做个demo练练手，看了网上的教程，膨胀的我选择了个最新的版本，结果发现就这么掉坑里了。。。
版本
按照惯例，先说下springboot跟spring cloud的版本
springboot：2.1.0
springcloud：Greenwich.M1
个人建议新手不要过分追求新版本，旧版本的还是够用的,比springboot 2.6.0搭配sringcloud Finchley SR2还是挺稳的，如果真的要探索新版本你会发现这里面的坑实在是踩不完，基本要花个一两天才能让自己从坑里跳出去，这样频繁踩坑会让新手很容易放弃~~~
ps：不要问我为什么知道。。。
正题
闲话扯完了，可以进入正题了
一共四个服务
eureka-server
zipkin-server：新版本的zipkin服务端，负责接受sleuth发送过来的数据，完成处理、存储、建立索引，并且提供了一个可视化的ui数据分析界面。
需要的同学话可以直接在github上下载https://github.com/openzipkin...
嗯就是这两个家伙
下面两个是两个服务
eureka-server服务注册中心，这个实现我就不讲了，网上搜一大把，各个版本实现基本都是一致的，并不存在版本更新跨度极大的情况。而且这里我把它是打包成一个jar包,在需要的时候直接用java -jar XXX.jar 直接启动
至于product跟order(也即实际场景下各种种样的服务A、B、C...)
order服务只有一个接口/test，去调用product的接口
这里的productclient就是使用feignf去调用order的/product/list接口
product只有一个接口/product/list，查找所有商品的列表
简单的来说，这里的场景就是order服务--（去调用）-->product服务
说完场景后，贴一下这两个服务的相关配置信息(order跟producet的配置基本上是相同的）
application.yml
spring:
application:
#服务名
name: product
#由于业务逻辑需要操作数据库，所以这里配置了mysql的一些信息
datasource:
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password: 123456
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sc_sell?characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
jpa:
show-sql: true
#重点
zipkin:
#base-url:当你设置sleuth-cli收集信息后通过http传输到zinkin-server时，需要在这里配置
base-url: http://localhost:9411
enabled: true
sleuth:
sampler:
#收集追踪信息的比率，如果是0.1则表示只记录10%的追踪数据，如果要全部追踪，设置为1（实际场景不推荐，因为会造成不小的性能消耗）
probability: 1
eureka:
client:
service-url:
#注册中心地址
defaultZone: http://localhost:8999/eureka/
logging:
level:
#这个是设置feign的一个日志级别,key-val的形式设置
org.springframework.cloud.openfeign: debug
说完配置信息，就该讲一下依赖了，很简单，client实现链路追踪只需要添加一个依赖spring-cloud-starter-zipkin。就是这个
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-zipkin
其实这些都是基础操作，是吧，那么来点进阶的。
从上面的例子上来看，其实还是有几个问题需要考虑一下。
- 有点开发经验的人都会发现，首先它是基于http协议传输的，http协议传输有个不好的地方就是，它是短连接，即需要频繁通过三次握手建立链接，这在追踪很多服务时会造成不小的性能消耗。
- 另外还有一个问题：对于直接传输的方式，有个弊端就是一旦接收方意外断开连接，那么在传输链路中的一些数据将会丢失，如果这些数据是关键数据，那么后果将是非常严重的。同样一些场景下需要保存链路追踪的数据，以备后面观察对比，所以同样需要一个db来存储数据。
所以对于以上的问题，还是需要去考虑，值得欣慰的是，zipkin在这两个方面也作了很nice的解决方案，在实现过程中只需要稍作配置即可。
- 在sleuth-cli跟zipkin-server之间插入一个消息中间件rabbitmq/kafka，这里我举例中只使用rabbitmq来实现
- 将链路追踪的数据存储到DB上，目前zipkin暂时只支持mysql/elasticsearch,这里我使用mysql
如果你是刚开始学习sc，给你去实现的话，你肯定会开始打开浏览器开始搜索教程。
结果你会发现，大部分博客上都是以前版本的实现方式，一些较旧会让你自己实现一个zipkin-server（我怀疑他们的版本是1.x）,你会发现很郁闷，因为这跟你想象的不太一样啊。
继续找，终于在茫茫帖子中，找到了一篇是关于springboot2.0.X版本的实现链路追踪的教程，这时候你会兴奋，终于找到靠谱一点的啊，喜出望外有木有啊，但是，事情还没完，它会让你在客户端依赖下面这个依赖包
org.springframework.cloud
spring-cloud-sleuth-zipkin-stream
org.springframework.cloud
spring-cloud-sleuth-stream
结果你会发现，你在依赖它的时候，其实是依赖不了，为什么？因为版本的问题，什么？你跟我说你的pom文件没报错啊，但是，你打开idea右边的maven插件看一下
这真的是一个巨坑，我一直不明白是怎么回事，直到有一次，我打开了这个页面，花了我一天的时间去摸索是什么原因造成的集成rabbitmq失败，真的是被安排得明明白白，最后我发现，这条路行不通啊
最后，豪无头绪的我，继续在网上查找一些springboot2.x版本的一些链路追踪的教程，在搜索了一个下午，我突然想起，诶不对，我应该直接去官网看它的官方教程的啊。。。虽然都英文，大不了我用chrome自带的翻译工具翻译一下咯。结果就立马打开spring的官网，选择了最新的版本，进去找了一下，还真的让我找到，还特别简单！！！
传送门：https://cloud.spring.io/sprin...
官方文档是这么说的。
意思大概是说：如果你想使用rabbitmq或kafka替换掉http,添加spring-rabbit或spring-kafka的依赖包，默认目标名是zipkin(队列名),如果你使用kafka/mysql，你需要设置属性：spring-zipkin-sender-type=kafka/mysql
也就是说，只需要引入下面这两个依赖包！！！
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-zipkin
org.springframework.amqp
spring-rabbit
再往下看，你会发现有一个提示
spring-cloud-sleuth-stream已经被弃用，不再与这个版本新内容。。。
所以现在再回过头去看，你会知道为什么在上一个尝试中引入spring-cloud-sleuth-stream会无效了。
再修改下application.yml的配置信息，只需要注释掉base-url,修改zipkin.sender.type=rabiit，再配置一下rabbitmq的一些信息，就大功告成。
zipkin:
# 内存方式配置：可不配
# base-url: http://localhost:9411/
sender:
type: rabbit
rabbitmq:
host: localhost
port: 5672
username: guest
password: guest到这里，你就已经把order/poduct的链路追踪部分做好了。
我们上面讲了sleuth负责收集数据 ，zipkin负责接收sleuth收集后发送过来的追踪信息，处理、存储、索引、提供ui，所以接下来，就是来实现zipkin-server的从rabbitmq队列取出追踪数据，并存储在mysql数据中这一功能了。
对于zipkin-server如何去实现，其实zinkin官网已经给我们做了功能的集成，只需要在启动的时候，设置参数即可，下面就来讲一下
对于需要根据什么场景设置什么样的参数的问题，我不会具体讲解应该怎么设置，因为我也只是刚接触sc不久，一些场景我也不是很熟悉，但我会讲怎么去找我们需要的一些参数。
方法一，通过修改基配置文件后启动。
首先，我们用解压工具解压一下zipkin-server.jar这个压缩包，解压出来有三个文件夹，里面大部分都是.class文件。
然后我们进入BOOT-INFclasses目录下，你会发现有两个.yml文件，没错这就是yml的配置文件了
其中zipkin-server.yml就是zinpkin-server主要的配置文件了，但你打开后会发现，其实里面只有一行配置，spring.profiles.include: shared
,即引入shared.yml文件，所以这里我们主要看zinkin-serer-shared.yml文件。
打开zinkin-serer-shared.yml
zipkin:
self-tracing:
# Set to true to enable self-tracing.
enabled: ${SELF_TRACING_ENABLED:false}
# percentage to self-traces to retain
sample-rate: ${SELF_TRACING_SAMPLE_RATE:1.0}
# Timeout in seconds to flush self-tracing data to storage.
message-timeout: ${SELF_TRACING_FLUSH_INTERVAL:1}
collector:
# percentage to traces to retain
sample-rate: ${COLLECTOR_SAMPLE_RATE:1.0}
http:
# Set to false to disable creation of spans via HTTP collector API
enabled: ${HTTP_COLLECTOR_ENABLED:true}
kafka:
# Kafka bootstrap broker list, comma-separated host:port values. Setting this activates the
# Kafka 0.10+ collector.
bootstrap-servers: ${KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:}
# Name of topic to poll for spans
topic: ${KAFKA_TOPIC:zipkin}
# Consumer group this process is consuming on behalf of.
group-id: ${KAFKA_GROUP_ID:zipkin}
# Count of consumer threads consuming the topic
streams: ${KAFKA_STREAMS:1}
rabbitmq:
# RabbitMQ server address list (comma-separated list of host:port)
addresses: ${RABBIT_ADDRESSES:}
concurrency: ${RABBIT_CONCURRENCY:1}
# TCP connection timeout in milliseconds
connection-timeout: ${RABBIT_CONNECTION_TIMEOUT:60000}
password: ${RABBIT_PASSWORD:guest}
queue: ${RABBIT_QUEUE:zipkin}
username: ${RABBIT_USER:guest}
virtual-host: ${RABBIT_VIRTUAL_HOST:/}
useSsl: ${RABBIT_USE_SSL:false}
uri: ${RABBIT_URI:}
query:
enabled: ${QUERY_ENABLED:true}
# 1 day in millis
lookback: ${QUERY_LOOKBACK:86400000}
# The Cache-Control max-age (seconds) for /api/v2/services and /api/v2/spans
names-max-age: 300
# CORS allowed-origins.
allowed-origins: "*"
storage:
strict-trace-id: ${STRICT_TRACE_ID:true}
search-enabled: ${SEARCH_ENABLED:true}
type: ${STORAGE_TYPE:mem}
mem:
# Maximum number of spans to keep in memory. When exceeded, oldest traces (and their spans) will be purged.
# A safe estimate is 1K of memory per span (each span with 2 annotations + 1 binary annotation), plus
# 100 MB for a safety buffer. You'll need to verify in your own environment.
# Experimentally, it works with: max-spans of 500000 with JRE argument -Xmx600m.
max-spans: 500000
cassandra:
# Comma separated list of host addresses part of Cassandra cluster. Ports default to 9042 but you can also specify a custom port with 'host:port'.
contact-points: ${CASSANDRA_CONTACT_POINTS:localhost}
# Name of the datacenter that will be considered "local" for latency load balancing. When unset, load-balancing is round-robin.
local-dc: ${CASSANDRA_LOCAL_DC:}
# Will throw an exception on startup if authentication fails.
username: ${CASSANDRA_USERNAME:}
password: ${CASSANDRA_PASSWORD:}
keyspace: ${CASSANDRA_KEYSPACE:zipkin}
# Max pooled connections per datacenter-local host.
max-connections: ${CASSANDRA_MAX_CONNECTIONS:8}
# Ensuring that schema exists, if enabled tries to execute script /zipkin-cassandra-core/resources/cassandra-schema-cql3.txt.
ensure-schema: ${CASSANDRA_ENSURE_SCHEMA:true}
# 7 days in seconds
span-ttl: ${CASSANDRA_SPAN_TTL:604800}
# 3 days in seconds
index-ttl: ${CASSANDRA_INDEX_TTL:259200}
# the maximum trace index metadata entries to cache
index-cache-max: ${CASSANDRA_INDEX_CACHE_MAX:100000}
# how long to cache index metadata about a trace. 1 minute in seconds
index-cache-ttl: ${CASSANDRA_INDEX_CACHE_TTL:60}
# how many more index rows to fetch than the user-supplied query limit
index-fetch-multiplier: ${CASSANDRA_INDEX_FETCH_MULTIPLIER:3}
# Using ssl for connection, rely on Keystore
use-ssl: ${CASSANDRA_USE_SSL:false}
cassandra3:
# Comma separated list of host addresses part of Cassandra cluster. Ports default to 9042 but you can also specify a custom port with 'host:port'.
contact-points: ${CASSANDRA_CONTACT_POINTS:localhost}
# Name of the datacenter that will be considered "local" for latency load balancing. When unset, load-balancing is round-robin.
local-dc: ${CASSANDRA_LOCAL_DC:}
# Will throw an exception on startup if authentication fails.
username: ${CASSANDRA_USERNAME:}
password: ${CASSANDRA_PASSWORD:}
keyspace: ${CASSANDRA_KEYSPACE:zipkin2}
# Max pooled connections per datacenter-local host.
max-connections: ${CASSANDRA_MAX_CONNECTIONS:8}
# Ensuring that schema exists, if enabled tries to execute script /zipkin2-schema.cql
ensure-schema: ${CASSANDRA_ENSURE_SCHEMA:true}
# how many more index rows to fetch than the user-supplied query limit
index-fetch-multiplier: ${CASSANDRA_INDEX_FETCH_MULTIPLIER:3}
# Using ssl for connection, rely on Keystore
use-ssl: ${CASSANDRA_USE_SSL:false}
elasticsearch:
# host is left unset intentionally, to defer the decision
hosts: ${ES_HOSTS:}
pipeline: ${ES_PIPELINE:}
max-requests: ${ES_MAX_REQUESTS:64}
timeout: ${ES_TIMEOUT:10000}
index: ${ES_INDEX:zipkin}
date-separator: ${ES_DATE_SEPARATOR:-}
index-shards: ${ES_INDEX_SHARDS:5}
index-replicas: ${ES_INDEX_REPLICAS:1}
username: ${ES_USERNAME:}
password: ${ES_PASSWORD:}
http-logging: ${ES_HTTP_LOGGING:}
legacy-reads-enabled: ${ES_LEGACY_READS_ENABLED:true}
mysql:
jdbc-url: ${MYSQL_JDBC_URL:}
host: ${MYSQL_HOST:localhost}
port: ${MYSQL_TCP_PORT:3306}
username: ${MYSQL_USER:}
password: ${MYSQL_PASS:}
db: ${MYSQL_DB:zipkin}
max-active: ${MYSQL_MAX_CONNECTIONS:10}
use-ssl: ${MYSQL_USE_SSL:false}
ui:
enabled: ${QUERY_ENABLED:true}
## Values below here are mapped to ZipkinUiProperties, served as /config.json
# Default limit for Find Traces
query-limit: 10
# The value here becomes a label in the top-right corner
environment:
# Default duration to look back when finding traces.
# Affects the "Start time" element in the UI. 1 hour in millis
default-lookback: 3600000
# When false, disables the "find a trace" screen
search-enabled: ${SEARCH_ENABLED:true}
# Which sites this Zipkin UI covers. Regex syntax. (e.g. http:\/\/example.com\/.*)
# Multiple sites can be specified, e.g.
# - .*example1.com
# - .*example2.com
# Default is "match all websites"
instrumented: .*
# URL placed into the 这其实就是配置文件，对于需要使用的组件，其实就是只修改对应的配置，比如我需要使用storage，让它把追踪数据保存到mysql中，那么我只需要修改对应的配置信息：
storage:
#其实部分不需要修改,省略掉
mysql:
jdbc-url: jdbc:sqlserver://localhost?XXX=xxx;
host: localhost
port: 3306
username: root
password: 123456
db: zipkin
#最大连接数
max-active: ${MYSQL_MAX_CONNECTIONS:10}
#是否使用ssl
use-ssl: ${MYSQL_USE_SSL:false}修改完配置，我们重新压缩成一个jar包，直接启动即可。
方法二，通过使用环境变量的方式来启动zipkin-server.jar服务。
直接使用java -jar zipkin-server.jar --zipkin.storage.mysql.username=root --zipkin.storage.mysql.password=123456 --zipkin.storage.mysql.host=localhost --zipkin.storage.mysql.port=3306 ...
后面接上的即是它的环境变量，至于环境变量有哪些，请看方法一的yml文件，都是一一对应的。这种方法好片就是不需要修改jar包，但就是需要后面接上一串较长的环境变量声明。
好了，基本上就已经结束了。其实配置都是同样的原理。能够举一反三自然其它相关配置都不是什么问题。
总结
更新过程中因为比较忙中间还没写完就发表了，导致内容欠缺，今天终于利用周末的时间补上了，万幸。
第一篇文章，主要记录自己的踩坑经历，非专业的写教程，大都是一些随心的记录，如果有什么看不懂的，欢迎留下你的问题，同样，如果哪些地方写得有误，望您不吝赐教，帮我指出一些错误，谢谢。