一个良好的监控，应该有一个人类亲和的界面，这个界面就是Zipkin。本文详细讨论Sleuth如何与Zipkin配合使用。

Zipin简介

Zipkin是Twitter开源的分布式跟踪系统，基于Dapper的论文设计而来。它的主要功能是收集系统的时序数据，从而追踪微服务架构的系统延时等问题。Zipkin还提供了一个非常友好的界面，帮助我们分析追踪数据。

TIPS

Zipkin官方网站：http://zipkin.io/

Zipkin Server搭建

• 使用https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec 下载最新版本的Zipkin Server，例如zipkin-server-2.11.3-exec.jar

• 启动Zipkin Server

  1	java -jar zipkin-server-2.11.7-exec.jar

• 访问http://localhost:9411 即可看到Zipkin Server的首页。

Zipkin UI

Zipkin UI首页：

简单讲解图中各个查询条件的含义：

① Service Name表示服务名称，也就是各个微服务spring.application.name的值。

② 第二列表示span的名称，“all”表示所有span，也可选择指定span。

③ Lookback用于执行想要查看的之间段。

④ Duration表示持续时间，即span从创建到关闭所经历的时间。

⑤ Limit表示查询几条数据。类似于MySQL数据库中的limit关键词。

⑥ Annotations Query，用于自定义查询条件。

微服务整合Zipkin

在 跟我学Spring Cloud（Finchley版）-24-Spring Cloud Sleuth入门 的基础上：

• 加依赖

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  <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId> </dependency>

• 加配置

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  spring:zipkin:base-url: http://localhost:9411sleuth:sampler:# 采样率，模式0.1，也就是10%，为了便于观察效果，改为1.0，也就是100%。生产环境建议保持默认。probability: 1.0

测试

• 启动微服务，访问http://localhost:8000/users/1

• 观察http://localhost:9411 ，可看到类似如下界面：

  

• 点击上图中标注的3，可看到类似如下的界面：

  

  如图，已经展示了该次请求的耗时。如果你有多个应用，Zipkin将会展示每个应用消耗了多少时间，蓝色表示请求正常，红色表示请求失败。

配套代码

• GitHub：https://github.com/eacdy/spring-cloud-study/tree/master/2018-Finchley/microservice-provider-user-sleuth-zipkin
• Gitee：https://gitee.com/itmuch/spring-cloud-study/tree/master/2018-Finchley/microservice-provider-user-sleuth-zipkin