数据压缩策略

介绍

在分布式追踪系统中，Zipkin会产生大量跨度（Span）数据。随着时间推移，这些数据可能占用大量存储空间。数据压缩策略通过减少数据体积来优化存储成本，同时保持查询效率。本文将介绍Zipkin支持的压缩方法、适用场景及实现原理。

为什么需要压缩？

减少存储占用（尤其是高流量系统）
降低网络传输开销
加速冷数据检索

基础压缩方法

1. 列式存储压缩

Zipkin默认使用Cassandra/Elasticsearch等支持列式存储的数据库，天然适合压缩：

2. GZIP压缩

适用于大文本字段（如tags），通过Java内置库实现：

java
// 压缩示例
byte[] input = "original data".getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
try (GZIPOutputStream gzipOS = new GZIPOutputStream(bos)) {
    gzipOS.write(input);
}
byte[] compressed = bos.toByteArray();

压缩率对比

数据类型	原始大小	GZIP后
100个Span JSON	150KB	32KB
错误堆栈信息	80KB	12KB

Zipkin 专用优化

1. Span ID去重

相同Trace下的Span共享Trace ID，存储时可进行差分编码：

原始存储: [trace1-span1, trace1-span2, trace1-span3]
优化存储: trace1 -> [span1, span2, span3]

2. 时间戳Delta编码

相邻Span的时间戳通常接近，存储差值而非绝对值：

json
// 原始数据
{"timestamp": 1625097600000}
{"timestamp": 1625097600015}

// 压缩后
{
  "base_timestamp": 1625097600000,
  "deltas": [0, 15]
}

实战案例

电商系统优化实践

某电商平台每日产生20亿Span，采用以下策略后存储减少62%：

层级压缩：
- 第一层：Snappy快速压缩（写入时）
- 第二层：Zstandard深度压缩（冷数据归档）

字段裁剪：

sql
ALTER TABLE zipkin_spans 
DROP COLUMN debug_info;

TTL设置：

yaml
# Elasticsearch配置
lifecycle:
  hot:
    actions:
      rollover:
        max_size: "50GB"
  delete:
    min_age: "30d"

总结与进阶

关键要点

优先使用数据库内置压缩（如Cassandra的LZ4Compressor）
对文本数据采用流式压缩（GZIP/Zstandard）
结合业务特点设计分层存储策略

介绍​

基础压缩方法​

1. 列式存储压缩​

2. GZIP压缩​

Zipkin 专用优化​

1. Span ID去重​

2. 时间戳Delta编码​

实战案例​

电商系统优化实践​

总结与进阶​

关键要点​

延伸阅读​

介绍