java - 服务化改造实践（三） | Dubbo + Zipkin - 个人文章

随着业务的发展，应用的规模不断的扩大，传统的应用架构无法满足诉求，服务化架构改造势在必行，以 Dubbo 为代表的分布式服务框架成为了服务化改造架构中的基石。随着微服务理念逐渐被大众接受，应用进一步向更细粒度拆分，并且，不同的应用由不同的开发团队独立负责，整个分布式系统变得十分复杂。没有人能够清晰及时的知道当前系统整体的依赖关系。当出现问题时，也无法及时知道具体是链路上的哪个环节出了问题。

在这个背景下，Google 发表了 Dapper 的论文，描述了如何通过一个分布式追踪系统解决上述问题。基于该论文，各大互联网公司实现并部署了自己的分布式追踪系统，其中比较出名的有阿里巴巴的 EagleEye。本文中提到的 Zipkin 是 Twitter 公司开源的分布式追踪系统。下面会详细介绍如何在 Dubbo 中使用 Zipkin 来实现分布式追踪。

Zipkin 简介

Zipkin 是基于 Dapper 论文实现，由 Twitter 开源的分布式追踪系统，通过收集分布式服务执行时间的信息来达到追踪服务调用链路、以及分析服务执行延迟等目的。

Zipkin 架构

Collector 收集器、Storage 存储、API、UI 用户界面等几部分构成了 Zipkin Server 部分，对应于 GitHub 上 openzipkin/zipkin 这个项目。而收集应用中调用的耗时信息并将其上报的组件与应用共生，并拥有各个语言的实现版本，其中 Java 的实现是 GitHub 上 openzipkin/brave。除了 Java 客户端实现之外，openzipkin 还提供了许多其他语言的实现，其中包括了 go、php、JavaScript、.net、ruby 等，具体列表可以参阅 Zipkin 的 Exiting instrumentations。

Zipkin 的工作过程

当用户发起一次调用时，Zipkin 的客户端会在入口处为整条调用链路生成一个全局唯一的 trace id，并为这条链路中的每一次分布式调用生成一个 span id。span 与 span 之间可以有父子嵌套关系，代表分布式调用中的上下游关系。span 和 span 之间可以是兄弟关系，代表当前调用下的两次子调用。一个 trace 由一组 span 组成，可以看成是由 trace 为根节点，span 为若干个子节点的一棵树。

Span 由调用边界来分隔，在 Zipkin 中，调用边界由以下四个 annotation 来表示：

cs - Clent Sent 客户端发送了请求
sr - Server Receive 服务端接受到请求
ss - Server Send 服务端处理完毕，向客户端发送回应
cr - Client Receive 客户端收到结果

显然，通过这四个 annotation 上的时间戳，可以轻易的知道一次完整的调用在不同阶段的耗时，比如：

sr - cs 代表了请求在网络上的耗时
ss - sr 代表了服务端处理请求的耗时
cr - ss 代表了回应在网络上的耗时
cr - cs 代表了一次调用的整体耗时

Zipkin 会将 trace 相关的信息在调用链路上传递，并在每个调用边界结束时异步的把当前调用的耗时信息上报给 Zipkin Server。Zipkin Server 在收到 trace 信息后，将其存储起来，Zipkin 支持的存储类型有 inMemory、MySql、Cassandra、以及 ElasticsSearch 几种方式。随后 Zipkin 的 Web UI 会通过 API 访问的方式从存储中将 trace 信息提取出来分析并展示，如下图所示：

在 Dubbo 中使用

由于 Brave 对 Dubbo 已经主动做了支持，在 Dubbo 中集成基于 Zipkin 的链路追踪变的十分简单。下面会按照 Brave 中关于 Dubbo RPC 支持的指引来说明如何在 Dubbo 中使用 Zipkin。

安装 Zipkin Server

按照 Zipkin 官方文档中的快速开始来安装 Zipkin，如下所示：

$ curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
$ java -jar zipkin.jar

按照这种方式安装的 Zipkin Server 使用的存储类型是 inMemory 的。当服务器停机之后，所有收集到的 trace 信息会丢失，不适用于生产系统。如果在生产系统中使用，需要配置另外的存储类型。Zipkin 支持 MySql、Cassandra、和 ElasticSearch。推荐使用 Cassandra 和 ElasticSearch，相关的配置请自行查阅官方文档。

本文为了演示方便，使用的存储是 inMemory 类型。成功启动之后，可以在终端看到如下的提示：

$ java -jar zipkin.jar
Picked up JAVA_TOOL_OPTIONS: -Djava.awt.headless=true
                                    ********
                                  **        **
                                 *            *
                                **            **
                                **            **
                                 **          **
                                  **        **
                                    ********
                                      ****
                                      ****
        ****                          ****
     ******                           ****                                 ***
  ****************************************************************************
    *******                           ****                                 ***
        ****                          ****
                                       **
                                       **

             *****      **     *****     ** **       **     **   **
               **       **     **  *     ***         **     **** **
              **        **     *****     ****        **     **  ***
             ******     **     **        **  **      **     **   **

:: Powered by Spring Boot ::         (v2.0.5.RELEASE)

...

o.s.b.w.e.u.UndertowServletWebServer     : Undertow started on port(s) 9411 (http) with context path ''
2018-10-10 18:40:31.605  INFO 21072 --- [           main] z.s.ZipkinServer                         : Started ZipkinServer in 6.835 seconds (JVM running for 8.35)

然后在浏览器中访问 http://localhost:9411 验证 WEB 界面。

配置 Maven 依赖

引入 Brave 依赖

新建一个新的 Java 工程，并在 pom.xml 中引入 Brave 相关的依赖如下：

    <properties>
        <brave.version>5.4.2</brave.version>
        <zipkin-reporter.version>2.7.9</zipkin-reporter.version>
    </properties>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <!-- 引入 zipkin brave 的 BOM 文件 -->
            <dependency>
                <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
                <artifactId>brave-bom</artifactId>
                <version>${brave.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>

            <!-- 引入 zipkin repoter 的 BOM 文件 -->
            <dependency>
                <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
                <artifactId>zipkin-reporter-bom</artifactId>
                <version>${zipkin-reporter.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <dependencies>
        <!-- 1\. brave 对 dubbo 的集成 -->
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
            <artifactId>brave-instrumentation-dubbo-rpc</artifactId>
        </dependency>

        <!-- 2\. brave 的 spring bean 支持 -->
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
            <artifactId>brave-spring-beans</artifactId>
        </dependency>

        <!-- 3\. 在 SLF4J 的 MDC (Mapped Diagnostic Context) 中支持 traceId 和 spanId -->
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
            <artifactId>brave-context-slf4j</artifactId>
        </dependency>

        <!-- 4\. 使用 okhttp3 作为 reporter -->
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
            <artifactId>zipkin-sender-okhttp3</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

其中：

引入 brave-instrumentation-dubbo-rpc，brave 对 dubbo 的支持：https://github.com/openzipkin/brave/blob/master/instrumentation/dubbo-rpc/README.md
引入 brave-spring-beans，brave 对 spring bean 的支持：https://github.com/openzipkin/brave/blob/master/spring-beans/README.md
引入 brave-context-slf4j，brave 对 SLF4J 的支持，可以在 MDC 中使用 traceId 和 spanId：https://github.com/openzipkin/brave/blob/master/context/slf4j/README.md
引入 zipkin-sender-okhttp3，使用 okhttp3 上报数据：https://github.com/openzipkin/zipkin-reporter-java

引入 Dubbo 相关依赖

Dubbo 相关的依赖是 Dubbo 本身以及 Zookeeper 客户端，在下面的例子中，我们将会使用独立的 Zookeeper Server 作为服务发现。

    <dependencies>
        <!-- 1\. Zookeeper 客户端依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-framework</artifactId>
            <version>2.12.0</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>io.netty</groupId>
                    <artifactId>netty</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <!-- 2\. Dubbo 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>dubbo</artifactId>
            <version>2.6.2</version>
        </dependency>
    </dependencies>

其中：

Dubbo 这里依赖独立的 Zookeeper Server 做服务发现，这里使用的客户端是 Curator
引入 Dubbo 框架的依赖，原则上 2.6 的任何版本都是工作的，这里使用的是 2.6.2 版本

实现

我们这里构造的场景是一个有两个节点的服务依赖链，也就是，当一个 Dubbo 客户端调用服务 A 时，服务 A 将会继续调用服务 B。在这个例子中，服务 A 是 greeting service，它所依赖的下游服务服务 B 是 hello service。

定义服务接口

为此需要事先定义两个服务接口 GreetingService 以及 HelloService

com.alibaba.dubbo.samples.api.GreetingService

package com.alibaba.dubbo.samples.api;

public interface GreetingService {
    String greeting(String message);
}

com.alibaba.dubbo.samples.api.HelloService

package com.alibaba.dubbo.samples.api;

public interface HelloService {
    String hello(String message);
}

实现服务接口

为了区分对待，所有和 HelloService 相关的实现代码都放在 hello 子包下，同理 GreetingService 相关的放在 greeting 子包下。

实现 com.alibaba.dubbo.samples.api.HelloService

package com.alibaba.dubbo.samples.service.hello;

import com.alibaba.dubbo.samples.api.HelloService;

import java.util.Random;

public class HelloServiceImpl implements HelloService {
    @Override
    public String hello(String message) {
        try {
            // 通过 sleep 模拟业务逻辑处理时间
            Thread.sleep(new Random(System.currentTimeMillis()).nextInt(1000));
        } catch (InterruptedException e) {
            // no op
        }
        return "hello, " + message;
    }
}

实现 com.alibaba.dubbo.samples.api.GreetingService
```
package com.alibaba.dubbo.samples.service.greeting;

import com.alibaba.dubbo.samples.api.GreetingService;
import com.alibaba.dubbo.samples.api.HelloService;

import java.util.Random;

public class GreetingServiceImpl implements GreetingService {
    // 下游依赖服务，运行时靠 spring 容器注入 HelloService 的服务代理
    private HelloService helloService;

    public void setHelloService(HelloService helloService) {
        this.helloService = helloService;
    }

    @Override
    public String greeting(String message) {
        try {
            // 通过 sleep 模拟业务逻辑处理时间
            Thread.sleep(new Random(System.currentTimeMillis()).nextInt(1000));
        } catch (InterruptedException e) {
            // no op
        }
        return "greeting, " + helloService.hello(message);
    }
}
```
这里需要注意的是，GreetingServiceImpl 的实现中声明了一个类型是 HelloService 的成员变量，并在 greeting 方法中，执行完自己逻辑之后又调用了 HelloService 上的 hello 方法。这里的 helloService 的实现将会在运行态由外部注入，注入的不是 HelloServiceImpl 的实现，而是 HelloService 的远程调用代理。通过这样的方式，完成了在一个 Dubbo 服务中继续调用另一个远程 Dubbo 服务的目的。从链路追踪的角度来说，客户端调用 GreetingService 是一个 span，GreetingService 调用 HelloService 是另一个 span，并且两者有父子关系，同属于一个 trace，也就是属于同一条调用链路。

另外，在 GreetingServiceImpl 和 HelloServiceImpl 的实现中，通过 Thread.sleep 来模拟了处理业务逻辑的耗时，以便在 Zipkin UI 上更好的展示。

配置

为了专注在展示如何使用 Zipkin 这一点上，本文在配置和编程模型上没有采用更多的高级技术，而是使用了最传统的 Spring XML 的配置方式，帮助读者理解。更高级的通过 annotation 甚至 spring boot 的方式，读者可以自行查阅 Dubbo 和 Zipkin 相关的文档。

暴露 HelloService 服务

在 resouces/spring/hello-service.xml 中增加以下的配置来将 HelloServiceImpl 暴露成一个 Dubbo 服务：

使用了本地启动的 Zookeeper Server 作为注册中心，地址为默认值 zookeeper://127.0.0.1:2181
用 Dubbo 原生服务在端口 20880 上暴露服务
将 HelloServiceImpl 注册成 id 是 helloService 的 Spring Bean，这样就可以在后续的 <dubbo:service> 中引用到这个实现类
通过 <dubbo:service> 将 HelloServiceImpl 暴露成 Dubbo 服务

    <!-- 定义 HelloService 的应用名 -->
    <dubbo:application name="hello-service-provider"/>

    <!-- 指定注册中心地址 -->
    <dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>

    <!-- 使用 Dubbo 原生协议在 20880 端口上暴露服务 -->
    <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880"/>

    <!-- 将 HelloServiceImpl 的实现声明成一个 spring bean -->
    <bean id="helloService" class="com.alibaba.dubbo.samples.service.hello.HelloServiceImpl"/>

    <!-- 将 HelloServiceImpl 声明成一个 Dubbo 服务 -->
    <dubbo:service interface="com.alibaba.dubbo.samples.api.HelloService" ref="helloService"/>

增加 Zipkin 相关的配置

在 resources/spring/hello-service.xml 中增加 Zipkin 相关的配置：

修改 dubbo 服务暴露的配置，添加 Zipkin 的 tracing filter 到 Dubbo 的 filter chain 中
按照 https://github.com/openzipkin/brave/blob/master/spring-beans/README.md 来配置 Zipkin 的 sender 和 tracing 的 spring bean

    <!-- 1\. 修改 dubbo 服务暴露配置，在 filter chain 中增加 zipkin 的 tracing 过滤器 -->
    <dubbo:service interface="com.alibaba.dubbo.samples.api.HelloService" ref="helloService" filter="tracing"/>

    <!-- 2\. zipkin 相关的配置 -->
    <!-- 使用 OKHttp 来发送 trace 信息到 Zipkin Server。这里的 Zipkin Server 启动在本地 -->
    <bean id="sender" class="zipkin2.reporter.beans.OkHttpSenderFactoryBean">
        <property name="endpoint" value="http://localhost:9411/api/v2/spans"/>
    </bean>

    <bean id="tracing" class="brave.spring.beans.TracingFactoryBean">
        <property name="localServiceName" value="hello-service"/>
        <property name="spanReporter">
            <bean class="zipkin2.reporter.beans.AsyncReporterFactoryBean">
                <property name="sender" ref="sender"/>
                <!-- wait up to half a second for any in-flight spans on close -->
                <property name="closeTimeout" value="500"/>
            </bean>
        </property>
        <property name="currentTraceContext">
            <bean class="brave.spring.beans.CurrentTraceContextFactoryBean">
                <property name="scopeDecorators">
                    <bean class="brave.context.slf4j.MDCScopeDecorator" factory-method="create"/>
                </property>
            </bean>
        </property>
    </bean>

增加 HelloService 的启动类

在 com.alibaba.dubbo.samples.service.hello.Application 中通过 ClassPathXmlApplicationContext 读取刚才配置的 spring/hello-service.xml 来初始化一个 spring context 并启动

package com.alibaba.dubbo.samples.service.hello;

import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

import java.io.IOException;

public class Application {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("spring/hello-service.xml");
        context.start();

        System.out.println("Hello service started");
        // press any key to exit
        System.in.read();
    }
}

暴露 GreetingService 服务，并使用 Zipkin

在 resources/spring/greeting-service.xml 中配置 GreetingService。相关步骤与 HelloService 类似，不再赘述，重点关注如何在 GreetingService 中配置下游服务的依赖。完整的 XML 配置如下：

<beans xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:dubbo="http://dubbo.apache.org/schema/dubbo"
       xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
       http://dubbo.apache.org/schema/dubbo http://dubbo.apache.org/schema/dubbo/dubbo.xsd">

    <!-- 1\. 定义 GreetingService 的应用名 -->
    <dubbo:application name="greeting-service-provider"/>

    <!-- 2\. 指定注册中心地址 -->
    <dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>

     <!-- 3\. 使用 Dubbo 原生协议在 20881 端口上暴露服务 -->
    <dubbo:protocol name="dubbo" port="20881"/>

    <!-- 4\. 声明 HelloService 的远程代理，并在 Dubbo 的 filter chain 中增加 tracing filter -->
    <dubbo:reference id="helloService" check="false" interface="com.alibaba.dubbo.samples.api.HelloService" filter="tracing"/>

    <!-- 5\. 将 GreetingServiceImpl 的实现声明成一个 spring bean，并将 HelloService 的远程代理装配进去 -->
    <bean id="greetingService" class="com.alibaba.dubbo.samples.service.greeting.GreetingServiceImpl">
        <property name="helloService" ref="helloService"/>
    </bean>

    <!-- 6\. 将 GreetingServiceImpl 声明成一个 Dubbo 服务，并在 Dubbo 的 filter chain 中增加 tracing filter -->
    <dubbo:service interface="com.alibaba.dubbo.samples.api.GreetingService" ref="greetingService" filter="tracing"/>

    <!-- 7\. zipkin 相关的配置 -->
    <bean id="sender" class="zipkin2.reporter.beans.OkHttpSenderFactoryBean">
        <property name="endpoint" value="http://localhost:9411/api/v2/spans"/>
    </bean>

    <bean id="tracing" class="brave.spring.beans.TracingFactoryBean">
        <property name="localServiceName" value="greeting-service"/>
        <property name="spanReporter">
            <bean class="zipkin2.reporter.beans.AsyncReporterFactoryBean">
                <property name="sender" ref="sender"/>
                <!-- wait up to half a second for any in-flight spans on close -->
                <property name="closeTimeout" value="500"/>
            </bean>
        </property>
        <property name="currentTraceContext">
            <bean class="brave.spring.beans.CurrentTraceContextFactoryBean">
                <property name="scopeDecorators">
                    <bean class="brave.context.slf4j.MDCScopeDecorator" factory-method="create"/>
                </property>
            </bean>
        </property>
    </bean>
</beans>

这里的配置与上面的 HelloService 类似，需要重点关注的有两点：

第 3 步中注意服务需要暴露在不同的端口上，否则会和 HelloService 冲突，本例中选择的是 20881 这个端口
通过第 4 步先声明 HelloService 的远程代理，然后在第 5 步中将其组装给 GreetingService 来完成服务上下游依赖的声明

增加 GreeeingService 的启动类，与 HelloService 类似，通过 spring/greeting-service.xml 的配置来初始化一个新的 spring context 来完成。

   package com.alibaba.dubbo.samples.service.greeting;

   import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

   import java.io.IOException;

   public class Application {
       public static void main(String[] args) throws IOException {
           ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("spring/greeting-service.xml");
           context.start();

           System.out.println("Greeting service started");
           // press any key to exit
           System.in.read();
       }
   }

实现客户端

通过 resources/spring/client.xml 初始化一个 spring context，从其中获取 GreetingService 的远程代理，发起远程调用。

package com.alibaba.dubbo.samples.client;

import com.alibaba.dubbo.samples.api.GreetingService;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("spring/client.xml");
        context.start();
        // 获取远程代理并发起调用
        GreetingService greetingService = (GreetingService) context.getBean("greetingService");
        System.out.println(greetingService.greeting("world"));
    }
}

resource/spring/client.xml 中的配置与 Dubbo 服务的配置类似，主要是配置远程代理，以及配置 Zipkin

<beans xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:dubbo="http://dubbo.apache.org/schema/dubbo"
       xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
       http://dubbo.apache.org/schema/dubbo http://dubbo.apache.org/schema/dubbo/dubbo.xsd">

   <!-- 1\. 定义 dubbo 客户端的应用名 -->
    <dubbo:application name="dubbo-client"/>

    <!-- 2\. 指定注册中心地址 -->
    <dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>

    <!-- 3\. 声明 GreetingService 的远程代理，并在 Dubbo 的 filter chain 中增加 tracing filter -->
    <dubbo:reference id="greetingService" check="false" interface="com.alibaba.dubbo.samples.api.GreetingService" filter="tracing"/>

    <!-- 4\. zipkin 相关的配置 -->
    <bean id="sender" class="zipkin2.reporter.beans.OkHttpSenderFactoryBean">
        <property name="endpoint" value="http://localhost:9411/api/v2/spans"/>
    </bean>

    <bean id="tracing" class="brave.spring.beans.TracingFactoryBean">
        <property name="localServiceName" value="client"/>
        <property name="spanReporter">
            <bean class="zipkin2.reporter.beans.AsyncReporterFactoryBean">
                <property name="sender" ref="sender"/>
                <!-- wait up to half a second for any in-flight spans on close -->
                <property name="closeTimeout" value="500"/>
            </bean>
        </property>
        <property name="currentTraceContext">
            <bean class="brave.spring.beans.CurrentTraceContextFactoryBean">
                <property name="scopeDecorators">
                    <bean class="brave.context.slf4j.MDCScopeDecorator" factory-method="create"/>
                </property>
            </bean>
        </property>
    </bean>
</beans>

完成之后的工程的目录结构如下：

运行

现在让我们把整个链路运行起来，看看 Zipkin 链路追踪的效果。

启动 Zookeeper Server

执行以下命令在本地启动一个 Zookeeper Server，如果没有安装，请自行从 ZooKeeper 官网下载：

$ zkServer start

启动 Zipkin Server

执行以下命令在本地启动一个 Zipkin Server：

$ curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
$ java -jar zipkin.jar

启动 HelloService

使用下面的命令启动 HelloService，当然也可以直接在 IDE 中启动：

$ mvn exec:java -Dexec.mainClass=com.alibaba.dubbo.samples.service.hello.Application

启动成功后应该可以在终端上看到 “Hello service started” 的字样。

启动 GreetingService

使用下面的命令启动 GreetingService，当然也可以直接在 IDE 中启动：

$ mvn exec:java -Dexec.mainClass=com.alibaba.dubbo.samples.service.greeting.Application

启动成功后应该可以在终端上看到 “Greeting service started” 的字样。

运行 Dubbo 客户端

使用下面的命令运行 Dubbo 客户端向 GreetingService 发起远程调用，当然也可以直接在 IDE 中运行：

$ mvn exec:java -Dexec.mainClass=com.alibaba.dubbo.samples.client.Application

执行成功后，客户端会在终端上输出 “greeting, hello, world”。

链路追踪

打开浏览器访问 "http://localhost:9411" 并通过 "Find Traces" 按钮来搜索，可以找到刚刚调用的链路追踪，效果如下图所示：

还可以进一步的选择每一个 span 来查看本次调用边界内的详情，比如，hello-service 这个 span 的详情如下：

总结

本文介绍了链路追踪的基本概念以及 Zipkin 的基本用法，然后用 Dubbo 构建了一条最简单的调用链路，并引入了 Zipkin 做全链路追踪。由于 Zipkin 对 Dubbo 做了很好的支持，整个集成的过程还是十分简单明了的。

Zipkin 对 Dubbo 的支持是构建在 Dubbo 的 filter 扩展机制上的，有兴趣的读者可以通过 https://github.com/openzipkin/brave/blob/master/instrumentation/dubbo-rpc/src/main/java/brave/dubbo/rpc/TracingFilter.java 了解其实现细节。

本文中涉及的例子可以从 https://github.com/dubbo/dubbo-samples 中的 "dubbo-samples-zipkin" 子模块中获取。另外，spring-cloud-sleth 2.0 中开始正式支持 Dubbo，相关的文章和例子后续计划提供。

本文作者：中间件小哥

阅读原文

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服务化改造实践（三） | Dubbo + Zipkin

Zipkin 简介

Zipkin 架构

Zipkin 的工作过程

在 Dubbo 中使用

安装 Zipkin Server

配置 Maven 依赖

引入 Brave 依赖

引入 Dubbo 相关依赖

实现

定义服务接口

实现服务接口

配置

运行

启动 Zookeeper Server

启动 Zipkin Server

启动 HelloService

启动 GreetingService

运行 Dubbo 客户端

链路追踪

总结

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