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Spring Boot进阶(93)：体验式教程：手把手教你整合Spring Boot和Zipkin

news 2026/1/10 5:11:03

📣前言

分布式系统开发中，服务治理是一个比较重要的问题。为了更好地实现服务治理，需要解决服务跟踪问题，即如何对分布式系统中的服务进行监控和追踪。本文将介绍如何使用Zipkin进行服务跟踪，并结合Spring Boot进行整合和应用。

那么，具体如何实现呢？这将又会是干货满满的一期，全程无尿点不废话只抓重点教，具有非常好的学习效果，拿好小板凳准备就坐！希望学习的过程中大家认真听好好学，学习的途中有任何不清楚或疑问的地方皆可评论区留言或私信，bug菌将第一时间给予解惑，那么废话不多说，直接开整！Fighting！！

🌊环境说明

开发工具：IDEA 2021.3
JDK版本： JDK 1.8
Spring Boot版本：2.3.1 RELEASE
Maven版本：3.8.2

🏆本文收录于《Spring Boot从入门到精通》，专门攻坚指数提升，2023 年国内最系统+最强（更新中）。

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🌊摘要

本文将简要介绍Zipkin的基本概念及其在服务跟踪中的应用，并详细讲解如何使用Spring Boot进行Zipkin的集成和应用，以及将Zipkin与ELK等技术进行整合。同时，本文还将分析Zipkin的优缺点，并提供测试用例和总结结论。

🌊正文

概述

Zipkin是一个开源的分布式跟踪系统。它可以帮助开发人员更好地实现服务跟踪，并对于服务之间的调用关系和性能进行监控和追踪。Zipkin支持多种语言和框架，并且具有开箱即用的设计，使得它成为开发人员首选的服务跟踪工具。

搭建Spring Boot应用

首先，我们先创建个基础的Spring Boot项目，如果还不会点这里，此处就不详细赘述啦。

Spring Boot集成教学

Spring Boot与Zipkin的集成非常的简单，只需要进行以下几个步骤即可：

添加相关依赖

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

在application.yml或者application.properties中添加相关配置

   spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411

在这里，我们将Zipkin Server的地址设置为本地地址：http://localhost:9411，这是Zipkin Server的默认地址，也是我们在本地测试中常用的地址。

添加注解@EnableZipkinServer或者@EnableZipkinStreamServer

   @SpringBootApplication@EnableZipkinServerpublic class ZipkinServerApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(ZipkinServerApplication.class, args);}}

这里我们使用的是@EnableZipkinServer注解，表示我们正在启用Zipkin Server。如果你想采用Zipkin Stream方式，则可以使用@EnableZipkinStreamServer注解替代。

在完成以上步骤后，我们就可以启动Zipkin Server并将其集成到Spring Boot应用中了。

应用场景案例

下面我们以微服务环境下用户服务调用订单服务为例，介绍Zipkin在服务跟踪中的应用。

当用户请求用户服务的时候，如果需要调用订单服务，则用户服务将向Zipkin提交一个Span，表示这是一个新的跟踪点。当用户服务完成对订单服务的调用后，会再次向Zipkin提交一个Span，表示这个跟踪点已经结束。这样，我们就可以在Zipkin中很方便地进行服务跟踪，并查看服务之间的调用关系。

通过Zipkin，我们可以清晰地查看服务之间的调用关系，并方便地定位服务问题。

实战教学

接下来我们就来介绍如何在Spring Boot应用中实现Zipkin的服务跟踪。我们将采用上述的用户服务和订单服务的例子进行说明。

创建Spring Boot应用

首先，我们需要创建一个Spring Boot应用，以用户服务为例。

@SpringBootApplication
@RestController
public class UserServiceApplication {@Autowiredprivate RestTemplate restTemplate;private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(UserServiceApplication.class);@RequestMapping("/getUserInfo")public String getUserInfo() {LOG.info("Get user info...");String orderServiceUrl = "http://localhost:8082/getOrderInfo";String response = restTemplate.getForObject(orderServiceUrl, String.class);return "user service response: " + response;}public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(UserServiceApplication.class, args);}
}

在上述代码中，我们创建了一个名为UserServiceApplication的Spring Boot应用，用于返回用户信息。在getUserInfo方法中，我们使用RestTemplate对象调用订单服务，获取订单信息。需要注意的是，此处我们只是简单的调用了订单服务，没有涉及任何服务跟踪的操作。

集成Zipkin

在完成用户服务的创建后，我们需要集成Zipkin，以便进行服务跟踪。按照Spring Boot集成教学中的步骤，我们可以很方便地集成Zipkin。

在application.yml中添加以下配置：

spring.application.name=user-service
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411

这里我们指定了应用名称和Zipkin Server的地址，以便Zipkin能够正确地将服务跟踪到当前的应用中。

接下来，我们需要创建一个RestTemplate实例，并使用Zipkin将其进行包装。

@Bean
public RestTemplate restTemplate() {return new RestTemplate(new OkHttp3ClientHttpRequestFactory()).builder().additionalInterceptor(new TraceIdRequestInterceptor()).additionalInterceptor(new TraceRequestInterceptor()).build();
}

在这里，我们创建了一个RestTemplate实例，并使用TraceIdRequestInterceptor和TraceRequestInterceptor对其进行包装。这两个拦截器的作用是在进行服务调用的时候，向Zipkin Server进行跟踪并生成Span。

public class TraceIdRequestInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {@Overridepublic ClientHttpResponse intercept(HttpRequest request, byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {request.getHeaders().add("X-B3-TraceId", String.valueOf(Tracing.currentTracer().getCurrentSpan().context().traceId()));return execution.execute(request, body);}
}public class TraceRequestInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {@Overridepublic ClientHttpResponse intercept(HttpRequest request, byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {Span span = Tracing.currentTracer().nextSpan();span.name(request.getURI().toString());try (Tracer.SpanInScope ws = Tracing.currentTracer().withSpanInScope(span)) {span.start();request.getHeaders().add("X-B3-SpanId", String.valueOf(span.context().spanId()));ClientHttpResponse response = execution.execute(request, body);span.finish();return response;} catch (RuntimeException | IOException | Error e) {span.error(e);throw e;}}
}

在上述代码中，TraceIdRequestInterceptor用于生成TraceId，并将其添加到请求头中；TraceRequestInterceptor用于生成Span，并在Span范围内执行请求。

最后，我们需要添加@EnableZipkinTracing注解，以启用Zipkin跟踪。

@SpringBootApplication
@RestController
@EnableZipkinTracing
public class UserServiceApplication {...}

这样，我们就可以在Spring Boot应用中进行Zipkin服务跟踪了。

测试服务跟踪

在完成用户服务的创建和Zipkin集成后，我们需要进行测试，看看Zipkin是否能够正确地跟踪服务。

在完成服务启动后，我们可以通过浏览器的方式进行测试。

访问：http://localhost:8081/getUserInfo

具体操作

在上述教学中，我们已经介绍了如何在Spring Boot应用中集成Zipkin，并进行服务跟踪。但是，在实际的应用中，我们还需要更加完善的操作，以便更好地使用Zipkin进行服务治理。

1. 使用Feign进行服务调用

上述教学中，我们使用的是RestTemplate进行服务调用。但是，在Spring Cloud中，我们推荐使用Feign进行服务调用，因为Feign具有更加简单、直观和方便的服务调用方式。

使用Feign进行服务调用非常简单，只需要添加以下依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

然后，在应用启动类上添加@EnableFeignClients注解即可。接下来，我们需要创建一个Feign客户端，用于调用订单服务：

@FeignClient(name = "order-service")
public interface OrderServiceClient {@GetMapping("/getOrderInfo")String getOrderInfo();}

在上述代码中，我们创建了一个名为OrderServiceClient的Feign客户端，并使用@GetMapping注解指定了调用的地址。接下来，在用户服务中调用该服务：

@Autowired
private OrderServiceClient orderServiceClient;@RequestMapping("/getUserInfo")
public String getUserInfo() {LOG.info("Get user info...");String response = orderServiceClient.getOrderInfo();return "user service response: " + response;
}

这样，我们就使用了Feign进行服务调用。因为Feign已经集成了Zipkin，所以我们无需进行任何额外的配置即可实现服务跟踪。

2. Zipkin数据持久化

在使用Zipkin进行服务跟踪的同时，我们还需要进行数据的持久化操作。Zipkin支持多种数据存储方式，包括In-Memory、MySql、Elasticsearch等。在本教学中，我们将使用Elasticsearch进行数据持久化。

首先，我们需要添加以下依赖：

<dependency><groupId>io.zipkin.java</groupId><artifactId>zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http</artifactId><version>${zipkin.version}</version>
</dependency>

然后，在application.yml中添加以下配置：

spring.zipkin.storage.type: elasticsearch
spring.zipkin.storage.elasticsearch.base-url: http://localhost:9200

这里我们指定了Zipkin存储数据的方式为Elasticsearch，并指定了Elasticsearch的地址。

最后，我们还需要添加数据存储的索引：

curl -XPUT 'http://localhost:9200/zipkin' -d '{"settings":{"index":{"number_of_shards":1,"number_of_replicas":0}}
}'

这样，我们就完成了Zipkin数据持久化的操作。

拓展操作

1. 将Zipkin与ELK整合

除了使用Elasticsearch对Zipkin进行数据持久化外，我们还可以将Zipkin与ELK进行整合，以便实现更好的服务跟踪和日志分析功能。

首先，我们需要添加以下依赖：

<dependency><groupId>io.zipkin.java</groupId><artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId><scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-zipkin-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

然后，在application.yml中添加以下配置：

spring.cloud.stream.kafka.binder.zkNodes: localhost:2181
spring.cloud.stream.bindings.zipkinStream.group: zipkin
spring.zipkin.sender.type: rabbit
spring.zipkin.sender.rabbitmq.addresses: localhost:5672
spring.zipkin.sender.rabbitmq.username: guest
spring.zipkin.sender.rabbitmq.password: guest
spring.zipkin.collector.rabbitmq.queue: zipkin
spring.zipkin.collector.rabbitmq.connection-timeout: 5000
spring.zipkin.collector.rabbitmq.concurrency: 1
spring.zipkin.collector.rabbitmq.exchange: zipkin-exchange
spring.zipkin.collector.rabbitmq.routing-key: zipkinzipkin.storage.type: elasticsearch
zipkin.storage.elasticsearch.hosts: http://localhost:9200
zipkin.ui.static.queries: classpath:/zipkin-elasticsearch-queries.json

在这里，我们指定了Zipkin数据的发送方式为RabbitMQ，并将Zipkin数据发送至Elasticsearch中进行存储。同时，我们还指定了Zipkin UI的静态查询文件。

接下来，我们需要在ELK中创建相应的索引。以Logstash为例，我们可以使用以下的配置:

input {rabbitmq {host => "localhost"queue => "zipkin"durable => trueexclusive => falseauto_delete => falseuser => "guest"password => "guest"codec => "json"exchange => "zipkin-exchange"key => "zipkin"heartbeat => 10add_field => {"[@metadata][routing_key]" => "%{routing_key}"}}
}
filter {json {source => "message"add_field => {"[@metadata][collector_timestamp]" => "%{timestamp}"}}date {match => ["[@metadata][collector_timestamp]", "UNIX_MS"]target => "@timestamp"}
}output {if [@metadata][routing_key] == "zipkin" {elasticsearch {hosts => ["http://localhost:9200"]manage_template => falseindex => "zipkin-%{+YYYY.MM.dd}"document_type => "span"}}
}

在完成以上配置后，我们就可以通过ELK实现更好的服务跟踪和日志分析功能。

2. 使用Zipkin进行性能监控

除了服务跟踪和日志分析外，Zipkin还可以用于性能监控。我们可以通过Zipkin记录服务调用时间和性能瓶颈，从而找出服务的性能问题并进行优化。

具体操作非常简单，只需要在Zipkin中查看服务调用耗时和性能瓶颈即可。在Zipkin的UI中，我们可以点击Span，并查看其下方的Timing和Dependencies选项卡，以便获得更多的性能信息。

总结

本文主要介绍了如何使用Spring Boot进行Zipkin集成和应用，以及将Zipkin与ELK等技术进行整合。通过本文的学习，我们可以掌握Zipkin的基本概念和操作，从而更好地实现服务跟踪、性能监控和日志分析等功能。

… …

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📣文末

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📣前言