SpringCloud 电商平台

 需要源码私信我

1、项目介绍

此优乐购电商平台项目属于b2b模式的线上商城，支持用户在线浏览商品，在线搜索商品，并且可以将喜欢的商品加入购物车从而下单购买商品，同时支持线上支付，支付模式支持支付宝、微信。用户还可以参与低价商品秒杀。

2、项目技术

SpringBoot+SpringCloud+Redis+Mybatis+Shiro+Nginx +Vue+

Element-UI+Thymeleaf+Nacos+Seata+Sentinel+Sleuth&Zpkin+RabbitMQ

3、开发环境

IDEA、JDK1.8、Tomcat、MySQL、Maven、Git

4、功能介绍

 用户管理、商品管理、商品类别管理、订单管理、支付管理、地址管理、评论管理等

5、环境搭建 很重要！很重要！很重要！

LInux

解压linux 压缩包后，导入虚拟机，输入用户名:root，密码:sasa,

《1.进入/etc/sysconfig/network-scripts/--》《2. vi ifcfg-ens33--》3.修改 -- 

192.168.237.75=说明：进入《编辑》点击《虚拟网络编辑器》查看《Vmnet8,子网地址,第二点后的字段如192.168.237.5   为  237   》 DNS1="192.168.237.1"     IPADDR="192.168.237.75"
GATEWAY="192.168.237.75"

《

TYPE="Ethernet"
PROXY_METHOD="none"
BROWSER_ONLY="no"
BOOTPROTO="static"
DEFROUTE="yes"
IPV4_FAILURE_FATAL="no"
IPV6INIT="yes"
IPV6_AUTOCONF="yes"
IPV6_DEFROUTE="yes"
IPV6_FAILURE_FATAL="no"
IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy"
NAME="ens33"

UUID="9bf60c47-d18b-4973-9828-d6c3f857ba2e"
DEVICE="ens33"
ONBOOT="yes"
IPADDR="192.168.237.75"
PREFIX="24"
GATEWAY="192.168.237.75"
DNS1="192.168.237.1"
IPV6_PRIVACY="no"

》4---》reboot(重启)

5---》

5.1cd /data/nginx/conf -->

5.2 vi nginx.conf

6-- 》

修改 upstream zmall{
        server    192.168.237.1:7000;
    }

《

worker_processes  1;

events {
    worker_connections  1024;
}

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    sendfile        on;
    keepalive_timeout  65;

    #upstream ruoyi-admin-servers { 
    #        ip_hash; 
    #        server ruoyi-admin01:8080; 
    #        server ruoyi-admin02:8080; 
    #    }
    upstream nacos-cluster { 
        ip_hash; 
        server nacos01:8848;
        server nacos02:8848;
        server nacos03:8848;
    }
       upstream zmall{
        server    192.168.233.1:7000;
    }

    server {
        listen       80;
        server_name  *.zmall.com;
        charset utf-8;
        
        location /nacos/ {
            proxy_pass http://nacos-cluster;
        }
                location /static/ {
            root /usr/share/nginx/html;
        }
        
        location / {
                # proxy_pass 将监听到的请求转发到对应的upstream网关地址。即在此完成了访问网址-> nginx -> 网关
                proxy_pass http://zmall;
                # proxy_set_header 给通过nginx 的请求添加请求头的部分信息
                    proxy_set_header Host $host;
            }
        
        #location /prod-api/ {
            #proxy_set_header Host $http_host;
        #    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        #    proxy_set_header REMOTE-HOST $remote_addr;
        #    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        #    proxy_pass http://ruoyi-admin-servers/; #设置代理转发地址
        #}

        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }
    }
}

》

 java 项目篇

将电商项目解压后，导入到idea,配置maven

下载SwitchHosts ，点击加号一个本地的hosts ，标题随意

内容：

192.168.237.75    zmall-server
192.168.237.75    zmall.com
192.168.237.75    product.zmall.com
192.168.237.75    order.zmall.com
192.168.237.75    cart.zmall.com
192.168.237.75    zmall-admin.com
192.168.237.75    auth.zmall.com
192.168.237.75    skill.zmall.com
192.168.237.75    admin.zmall.com
127.0.0.1    ssoserver.com
127.0.0.1    client1.com
127.0.0.1    product.zmall1.com

启动所有的项目

ZmallOrderApplication2 
ZmallGatewayApplication 
ZmallCartApplication 
ZmallProductApplication
ZmallAdminApplication 
ZmallOrderApplication

欧克，到这里应该就都可以了，如果你想更深入了解的话就继续往下看吧

application.yml 与 boostart.yml

application.yml SpringBoot 应用的自动化配置

boostart.yml 使用有三种场景

1.使用Spring Cloud Config 配置中心时，这时候需要在boostart.yml 配置文件中配置连接外部配置中心的配置属性来加载配置信息

2.一些加密解密的场景

3.一些固定的不能被修改的信息

6.代码实现

Sentinel--服务容错

Sentinel Sentinel 是阿里巴巴开源的一款断路器实现，本身在阿里内部已经被大规模采用，非常稳定。

linux 6.0.1--->

docker pull bladex/sentinel-dashboard:1.8.0
docker run --name sentinel -d -p 8858:8858 --restart always --network net-zmall bladex/sentinel-dashboard:1.8.0

6.1 ---》在zmall_common(公告模块)pom 文件导入依赖

 
 com.alibaba.cloud
spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 

6.2 ---》在订单模块 中resource 文件夹下，application.yml文件夹下

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 9999 #跟控制台交流的端口,随意指定一个未使用的端口即可
        dashboard: zmall-server:8858 # 指定控制台服务的地址
      web-context-unify: false #关闭自动收敛
      eager: true #主动发送心跳 当服务启动时自己主动出现在sentinel 控制台上

6.3 ---》在GateWay模块 中resource 文件夹下，application.yml文件夹下

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 9998 #跟控制台交流的端口,随意指定一个未使用的端口即可
        dashboard: zmall-server:8858 # 指定控制台服务的地址
      web-context-unify: false #关闭自动收敛
      eager: true #主动发送心跳 当服务启动时自己主动出现在sentinel 控制台上

6.4---》 重新启动订单服务 

访问订单模块下的服务

order.zmall.com/order/prod?pid=733

访问Sentinel Dashboard

输入用户名密码都是：sentinel 

点击zmall-order 点击zu点链路,就可看到你所访问的url 了

6.5---》

新建流控，建立如下

（在zmall-order 下只可以对本模块限流,）

只要实现了这个异常

package com.zking.zmall.order.config;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webmvc.callback.BlockExceptionHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.degrade.DegradeException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowException;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;

//异常处理页面
@Component
public class ExceptionHandlerPage implements BlockExceptionHandler {
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
        ResponseData data = null;
        if (e instanceof FlowException) {
            data = new ResponseData(-1, "接口被限流了...");
        } else if (e instanceof DegradeException) {
            data = new ResponseData(-2, "接口被降级了...");
        }
        response.getWriter().write(JSON.toJSONString(data));
    }
}

@Data
@AllArgsConstructor//全参构造
@NoArgsConstructor//无参构造
class ResponseData {
    private int code;
    private String message;
}

 再次访问你会发现{code:-1, message:"接口被限流了..."  }

6.6---》

网关限流

网关是所有请求的公共入口，所以可以在网关进行限流，而且限流的方式也很多，我们本次采用前 面学过的Sentinel组件来实现网关的限流。Sentinel支持对SpringCloud Gateway、Zuul等主流网关进行限流。

从1.6.0版本开始，Sentinel提供了SpringCloud Gateway的适配模块，可以提供两种资源维度的限流：

• route维度：即在Spring配置文件中配置的路由条目，资源名为对应的routeId

• 自定义API维度：用户可以利用Sentinel提供的API来自定义一些API分组

6.6.1--> 在zmall-common||在zmall-gateway导入依赖

    com.alibaba.csp
    sentinel-spring-cloud-gateway-adapter

6.6.2---> 编写配置类 基于Sentinel 的Gateway限流是通过其提供的Filter来完成的，使用时只需注入对应的 SentinelGatewayFilter实例以及 SentinelGatewayBlockExceptionHandler 实例即可

推荐使用在sentinel控制台建立流控规则，因为容易。

package com.zking.config;
​
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.SentinelGatewayConstants;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.ApiDefinition;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.ApiPathPredicateItem;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.ApiPredicateItem;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.api.GatewayApiDefinitionManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.rule.GatewayFlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.rule.GatewayRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.SentinelGatewayFilter;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.BlockRequestHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.GatewayCallbackManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.exception.SentinelGatewayBlockExceptionHandler;
import org.springframework.beans.factory.ObjectProvider;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.http.codec.ServerCodecConfigurer;
import org.springframework.web.reactive.function.BodyInserters;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;
import org.springframework.web.reactive.result.view.ViewResolver;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
​
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.*;
@Configuration
public class GatewayConfiguration {
    private final List viewResolvers;
//　自定义限流异常页面
    @PostConstruct
    public void initBlockHandlers() {
        BlockRequestHandler blockRequestHandler = new BlockRequestHandler() {
            public Mono handleRequest(ServerWebExchange serverWebExchange, Throwable throwable) {
                Map map = new HashMap<>();
                map.put("code", 0);
                map.put("message", "接口被限流了");
                return ServerResponse.status(HttpStatus.OK).
                        contentType(MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8).
                        body(BodyInserters.fromObject(map));
            }
        };
        GatewayCallbackManager.setBlockHandler(blockRequestHandler);
    }
​
}
​
    private final ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer;
​
    public GatewayConfiguration(ObjectProvider> viewResolversProvider,
                                ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer) {
        this.viewResolvers = viewResolversProvider.getIfAvailable(Collections::emptyList);
        this.serverCodecConfigurer = serverCodecConfigurer;
    }
​
    // 初始化一个限流的过滤器
    @Bean
    @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
    public GlobalFilter sentinelGatewayFilter() {
        return new SentinelGatewayFilter();
    }
​
    // 配置初始化的限流参数
    @PostConstruct
    public void initGatewayRules() {
        Set rules = new HashSet<>();
        rules.add(
                new GatewayFlowRule("product_route") //资源名称,对应路由id
                        .setCount(1) // 限流阈值
                        .setIntervalSec(1) // 统计时间窗口，单位是秒，默认是 1 秒
        );
        GatewayRuleManager.loadRules(rules);
    }
​
    // 配置限流的异常处理器
    @Bean
    @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
    public SentinelGatewayBlockExceptionHandler sentinelGatewayBlockExceptionHandler() {
        return new SentinelGatewayBlockExceptionHandler(viewResolvers, serverCodecConfigurer);
    }

6.6.3---> 测试 在一秒钟内多次访问http://zmall.com/prod/detail/1就可以看到限流启作用了。

6.6.4---> 自定义API分组 自定义API分组是一种更细粒度的限流规则定义

 // 配置初始化的限流参数
    @PostConstruct
    public void initGatewayRules() {
//        Set rules = new HashSet<>();
//        rules.add(
//                new GatewayFlowRule("product_route") //资源名称,对应路由id
//                        .setCount(1) // 限流阈值
//                        .setIntervalSec(1) // 统计时间窗口，单位是秒，默认是 1 秒
//        );
//        GatewayRuleManager.loadRules(rules);
​
​
        Set rules = new HashSet<>();
        rules.add(new GatewayFlowRule("product_api1").setCount(1).setIntervalSec(1));
        rules.add(new GatewayFlowRule("product_api2").setCount(1).setIntervalSec(1));
        GatewayRuleManager.loadRules(rules);
    }
   
   //自定义API分组
    @PostConstruct
    private void initCustomizedApis() {
        Set definitions = new HashSet<>();
        ApiDefinition api1 = new ApiDefinition("product_api1")
                .setPredicateItems(new HashSet() {
  {
                    // 以/product-serv/product/api1 开头的请求
                    add(new ApiPathPredicateItem().setPattern("/product-serv/product/api1/**").
                            setMatchStrategy(SentinelGatewayConstants.URL_MATCH_STRATEGY_PREFIX));
                }});
        ApiDefinition api2 = new ApiDefinition("product_api2")
                .setPredicateItems(new HashSet() {
  {
                    // 以/product-serv/product/api2/demo1 完成的url路径匹配
                    add(new ApiPathPredicateItem().setPattern("/product-serv/product/api2/demo1"));
                }});
        definitions.add(api1);
        definitions.add(api2);
        GatewayApiDefinitionManager.loadApiDefinitions(definitions);
    }

6.6.5--->新建流控，也可在zmall-gateway下建立如下

（在zmall-gateway下只可以对所有模块限流,网关是所有请求的公共入口，所以可以在网关进行限流）

 再次访问你会发现{code:-1, message:"接口被限流了..."  }

7.Sleuth 链路追踪---->

链路追踪介绍

在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成 系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建 在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实 现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问 题：

• 如何快速发现问题？

• 如何判断故障影响范围？

• 如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？

• 如何分析链路性能问题以及实时容量规划？

分布式链路追踪（Distributed Tracing），就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记 录，性能监控并将一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪 台机器上、每个服务节点的请求状态等等。

常见的链路追踪技术有下面这些：

• cat 由大众点评开源，基于Java开发的实时应用监控平台，包括实时应用监控，业务监控 。 集成 方案是通过代码埋点的方式来实现监控，比如： 拦截器，过滤器等。 对代码的侵入性很大，集成 成本较高。风险较大。

• zipkin 由Twitter公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用于收集服务的定时数据，以解决微 服务架构中的延迟问题，包括：数据的收集、存储、查找和展现。该产品结合spring-cloud-sleuth 使用较为简单， 集成很方便， 但是功能较简单。

• pinpoint Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点 是支持多种插件，UI功能强大，接入端无代码侵入。

• skywalking SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多 种插件，UI功能较强，接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。

• Sleuth SpringCloud 提供的分布式系统中链路追踪解决方案。

注意：SpringCloud alibaba技术栈中并没有提供自己的链路追踪技术的，我们可以采用Sleuth + Zinkin来做链路追踪解决方案

Sleuth入门

Sleuth介绍

SpringCloud Sleuth主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案。它大量借用了Google Dapper的设计， 先来了解一下Sleuth中的术语和相关概念。

• Trace 由一组Trace Id相同的Span串联形成一个树状结构。为了实现请求跟踪，当请求到达分布式系统的 入口端点时，只需要服务跟踪框架为该请求创建一个唯一的标识（即TraceId），同时在分布式系 统内部流转的时候，框架始终保持传递该唯一值，直到整个请求的返回。那么我们就可以使用该唯 一标识将所有的请求串联起来，形成一条完整的请求链路。

• Span 代表了一组基本的工作单元。为了统计各处理单元的延迟，当请求到达各个服务组件的时 候，也通过一个唯一标识（SpanId）来标记它的开始、具体过程和结束。通过SpanId的开始和结 束时间戳，就能统计该span的调用时间，除此之外，我们还可以获取如事件的名称。请求信息等 元数据。

• Annotation 用它记录一段时间内的事件，内部使用的重要注释： cs（Client Send）客户端发出请求，开始一个请求的生命 sr（Server Received）服务端接受到请求开始进行处理， sr－cs = 网络延迟（服务调用的时间） ss（Server Send）服务端处理完毕准备发送到客户端，ss - sr = 服务器上的请求处理时间 cr（Client Reveived）客户端接受到服务端的响应，请求结束。 cr - sr = 请求的总时间

Sleuth入门

微服务名称, traceId, spanid,是否将链路的追踪结果输出到第三方平台 [api-gateway,3977125f73391553,3977125f73391553,false] [service-order,3977125f73391553,57547b5bf71f8242,false] [service-product,3977125f73391553,449f5b3f3ef8d5c5,false] 接下来通过之前的项目案例整合Sleuth，完成入门案例的编写。引入Sleuth依赖

org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-sleuth

启动微服务，调用之后，我们可以在控制台观察到sleuth的日志输出

其中5399d5cb061971bd 是TraceId， 5399d5cb061971bd 是SpanId，依次调用有一个全局的 TraceId，将调用链路串起来。仔细分析每个微服务的日志，不难看出请求的具体过程。 查看日志文件并不是一个很好的方法，当微服务越来越多日志文件也会越来越多，通过Zipkin可以 将日志聚合，并进行可视化展示和全文检索。

8.---》Zipkin的集成-->

8.1----》ZipKin介绍

Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，它基于Google Dapper实现，它致力于收集服务的定时数据， 以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。 我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的REST API接口来辅助我 们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时地发现系统中出现的延迟升高问题并找出系 统性能瓶颈的根源。 除了面向开发的 API 接口之外，它也提供了方便的UI组件来帮助我们直观的搜索跟踪信息和分析请 求链路明细，比如：可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等。 Zipkin 提供了可插拔数据存储方式：In-Memory、MySql、Cassandra 以及 Elasticsearch。

上图展示了 Zipkin 的基础架构，它主要由 4 个核心组件构成：

• Collector：收集器组件，它主要用于处理从外部系统发送过来的跟踪信息，将这些信息转换为 Zipkin内部处理的 Span 格式，以支持后续的存储、分析、展示等功能。

• Storage：存储组件，它主要对处理收集器接收到的跟踪信息，默认会将这些信息存储在内存中， 我们也可以修改此存储策略，通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库中。

• RESTful API：API 组件，它主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息，或是外接 系统访问以实现监控等。

• Web UI：UI 组件， 基于API组件实现的上层应用。通过UI组件用户可以方便而有直观地查询和分 析跟踪信息。

• Zipkin分为两端，一个是 Zipkin服务端，一个是 Zipkin客户端，客户端也就是微服务的应用。 客户端会 配置服务端的 URL 地址，一旦发生服务间的调用的时候，会被配置在微服务里面的 Sleuth 的监听器监 听，并生成相应的 Trace 和 Span 信息发送给服务端

8.2--》LInux ZipKin服务端安装II

docker run -d -p 9411:9411 --network net-zmall --name zipkin --restart always openzipkin/zipkin

8.3---》Zipkin客户端集成

ZipKin客户端和Sleuth的集成非常简单，只需要在微服务中添加其依赖和配置即可。

第1步：在每zmall-common 模块上添加依赖

    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-zipkin

8.3.2---》第2步：添加配置

spring:
  zipkin:
    base-url: http://zmall-server:9411/  #zipkin server的请求地址
    discoveryClientEnabled: false #让nacos把它当成一个URL，而不要当做服务名
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0  #采样的百分比

8.3.3--》第3步: 访问微服务

在boostart.yml 中配置nacos的信息(可以避免在启动时报错)

spring:
  application:
    name: zmall-gateway 同resource 文件夹下的application.name: 名字即可
    
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: zmall-server:80 # nacos的服务端地址
        file-extension: yml # 配置文件格式
        extension-configs[0]:
          data-id: zmall-common.yml
          group: DEFAULT_GROUP
          refresh: true
  profiles:
    active: dev # 环境标识

order.zmall.com/order/prod?pid=733

8.3.4--》第4步: 访问zipkin的UI界面，观察效果

8.4.5---》第5步：点击其中一条记录show，可观察一次访问的详细线路。

Zipkin Server默认会将追踪数据信息保存到内存，但这种方式不适合生产环境。Zipkin支持将追踪 数据持久化到mysql数据库或elasticsearch中。

ZipKin数据持久化

扩展内容1 使用mysql实现数据持久化

第1步: 创建mysql数据环境

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,
        `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' 
    ) ENGINE = INNODB ROW_FORMAT = COMPRESSED CHARACTER 
    SET = utf8 COLLATE utf8_general_ci;
ALTER TABLE zipkin_spans ADD UNIQUE KEY ( `trace_id_high`, `trace_id`, `id` ) 
COMMENT 'ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `trace_id_high`, `trace_id`, `id` ) 
COMMENT 'for joining with zipkin_annotations';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `trace_id_high`, `trace_id` ) 
COMMENT 'forgetTracesByIds';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `name` ) 
COMMENT 'for getTraces and getSpanNames';
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;
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';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces';
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
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE
utf8_general_ci;
ALTER TABLE zipkin_dependencies ADD UNIQUE KEY(`day`, `parent`, `child`);
    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 

第2步: 在启动ZipKin Server的时候,指定数据保存的mysql的信息

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=shop --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=sasa

使用elasticsearch实现数据持久化

第1步: 下载elasticsearch 下载地址：Elasticsearch 6.8.4 | Elastic 第2步: 启动elasticsearch

第3步: 在启动ZipKin Server的时候，指定数据保存的elasticsearch的信息

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=elasticsearch --ESHOST=localhost:9200

spring session实战

spring-boot整合spring-session的自动配置可谓是开箱即用，极其简洁和方便。这篇文章即介绍spring-boot整合spring-session，这里只介绍基于RedisSession的实战。

9.1---》安装redis

docker run -itd --name redis01 -p 6379:6379 \
-v /data/redis/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-v /data/redis/data:/data \
--privileged=true --restart=always \
--network net-kugo redis \
redis-server /etc/redis/redis.conf

9.1redis.conf

bind 0.0.0.0 充许远程访问

requirepass sasa 使用了密码

daemonize no 后台运行

9.2--》导入依赖

引入spring-session的pom配置，由于spring-boot包含spring-session的starter模块，所以pom中依赖：(

Lettuce是一个高性能基于Java编写的Redis驱动框架，底层集成了Project Reactor提供天然的反应式编程，通信框架集成了Netty使用了非阻塞IO，5.x版本之后融合了JDK1.8的异步编程特性，在保证高性能的同时提供了十分丰富易用的API，5.1