在微服务系统中，随着业务的发展，系统会变得越来越大，那么各个服务之间的调用关系也就变得越来越复杂。一个 HTTP 请求会调用多个不同的微服务来处理返回最后的结果，在这个调用过程中，可能会因为某个服务出现网络延迟过高或发送错误导致请求失败，这个时候，对请求调用的监控就显得尤为重要了。Spring Cloud Sleuth 提供了分布式服务链路监控的解决方案。下面介绍 Spring Cloud Sleuth 整合 Zipkin 的解决方案。

Zipkin框架介绍

Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，它基于 Google Dapper 实现的。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 接口来辅助查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时发现系统中出现的延迟过高问题。除了面向开发的 API 接口之外，它还提供了方便的 UI 组件来帮助我们直观地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 和 Config 结构类似，分为服务端 Server，客户端 Client，客户端就是各个微服务应用。

Zipkin环境搭建

1.服务端下载运行

在 Spring Boot 2.0 版本之后，官方已不推荐自己搭建Zipkin服务端了，而是直接提供了编译好的 jar 包。详情可以查看官网

默认端口号启动zipkin服务

java –jar zipkin.jar  默认端口号:9411

http://xxxxxx:9411

指定端口号启动9411

java -jar zipkin.jar  --server.port=8080

http://xxxxx:8080

：Quickstart · OpenZipkin

注意：zipkin官网已经提供定制了，使用官方jar运行即可

启动后如下：

 

2.嵌入项目

maven 依赖

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

application.yml配置

启动后请求接口：

 ​​​​​​具体接口：

 

 客户端查询服务链路可视化界面：

 

 查看系统日志：

 第一位项目名称，第二位traceId我们就是用这个就可以把整条调用链路串联起来，第三位是spanId，第四位是需不需要发送到zipkin

 我们拿这这个id去order服务中搜索

 

 这样就是做了服务拆分，在不同服务器上也可以快速定位问题。

 查询链路分析的可视图：

 贴图专用：