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存储后端配置

介绍​

Zipkin是一个分布式跟踪系统，用于收集、存储和可视化微服务架构中的请求链路数据。默认情况下，Zipkin使用内存存储，但这种方式仅适用于开发和测试环境，因为数据会在服务重启后丢失。在生产环境中，我们需要配置持久化存储后端，如MySQL、Elasticsearch或Cassandra。

本文将详细介绍如何为Zipkin配置不同的存储后端，并提供实际案例和配置示例。

支持的存储后端​

Zipkin支持以下几种存储后端：

  1. 内存（In-Memory）：默认配置，适用于开发和测试。
  2. MySQL：关系型数据库，适合小规模部署。
  3. Elasticsearch：高性能搜索引擎，适合大规模和高吞吐量场景。
  4. Cassandra：分布式NoSQL数据库，适合高可用性和大规模数据存储。

配置存储后端​

1. 内存存储（默认）​

内存存储是Zipkin的默认配置，无需额外设置。启动Zipkin服务时，数据将保存在内存中，但重启后数据会丢失。

bash
java -jar zipkin-server-{version}-exec.jar
警告

内存存储仅适用于开发和测试环境，不推荐在生产环境中使用。

2. MySQL存储​

MySQL是一种关系型数据库，适合小规模部署。以下是配置步骤：

步骤1：创建数据库表​

Zipkin提供了MySQL的初始化脚本。首先，创建一个数据库并执行以下SQL脚本：

sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL,
  `id` BIGINT NOT NULL,
  `name` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `remote_service_name` VARCHAR(255),
  `parent_id` BIGINT,
  `debug` BIT(1),
  `start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
  `duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',
  PRIMARY KEY (`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED;

-- 其他表结构请参考Zipkin官方文档

步骤2：启动Zipkin并配置MySQL​

使用以下命令启动Zipkin并指定MySQL作为存储后端：

bash
java -jar zipkin-server-{version}-exec.jar \
  --STORAGE_TYPE=mysql \
  --MYSQL_HOST=localhost \
  --MYSQL_TCP_PORT=3306 \
  --MYSQL_USER=zipkin \
  --MYSQL_PASS=zipkin \
  --MYSQL_DB=zipkin

3. Elasticsearch存储​

Elasticsearch适合大规模和高吞吐量的场景。以下是配置步骤：

步骤1：启动Elasticsearch​

确保Elasticsearch服务已启动并运行。

步骤2：启动Zipkin并配置Elasticsearch​

使用以下命令启动Zipkin并指定Elasticsearch作为存储后端：

bash
java -jar zipkin-server-{version}-exec.jar \
  --STORAGE_TYPE=elasticsearch \
  --ES_HOSTS=http://localhost:9200
提示

如果Elasticsearch集群有多个节点，可以用逗号分隔多个地址： --ES_HOSTS=http://node1:9200,http://node2:9200

4. Cassandra存储​

Cassandra适合高可用性和大规模数据存储的场景。以下是配置步骤：

步骤1：创建Keyspace和表​

使用Zipkin提供的CQL脚本初始化Cassandra：

sql
CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS zipkin
  WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': '1'}
  AND durable_writes = true;

USE zipkin;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
    trace_id text,
    id text,
    l_service text,
    parent_id text,
    duration bigint,
    debug boolean,
    name text,
    ts bigint,
    annotations list<frozen<tuple<bigint, text, text>>>,
    binary_annotations list<frozen<tuple<text, text, text, text>>>,
    PRIMARY KEY (trace_id, id)
) WITH compaction = {'class': 'org.apache.cassandra.db.compaction.LeveledCompactionStrategy'};

步骤2：启动Zipkin并配置Cassandra​

使用以下命令启动Zipkin并指定Cassandra作为存储后端：

bash
java -jar zipkin-server-{version}-exec.jar \
  --STORAGE_TYPE=cassandra3 \
  --CASSANDRA_KEYSPACE=zipkin \
  --CASSANDRA_CONTACT_POINTS=localhost

实际案例​

案例1：使用Elasticsearch存储高吞吐量数据​

假设你有一个高吞吐量的微服务架构，每天产生数百万条跟踪数据。使用Elasticsearch作为存储后端可以提供高效的查询性能和水平扩展能力。

bash
java -jar zipkin-server-{version}-exec.jar \
  --STORAGE_TYPE=elasticsearch \
  --ES_HOSTS=http://elastic1:9200,http://elastic2:9200 \
  --ES_INDEX=zipkin \
  --ES_DATE_SEPARATOR=-

案例2：使用Cassandra实现高可用性​

假设你的服务需要跨多个数据中心部署，Cassandra的多数据中心复制功能可以确保数据的高可用性。

bash
java -jar zipkin-server-{version}-exec.jar \
  --STORAGE_TYPE=cassandra3 \
  --CASSANDRA_KEYSPACE=zipkin \
  --CASSANDRA_CONTACT_POINTS=dc1-node1,dc1-node2,dc2-node1,dc2-node2 \
  --CASSANDRA_LOCAL_DC=dc1 \
  --CASSANDRA_USERNAME=zipkin \
  --CASSANDRA_PASSWORD=zipkin

总结​

Zipkin支持多种存储后端，每种后端都有其适用的场景：

  • 内存：开发和测试环境。
  • MySQL：小规模部署，简单易用。
  • Elasticsearch：大规模、高吞吐量场景。
  • Cassandra：高可用性、多数据中心部署。

根据你的需求选择合适的存储后端，并参考本文的配置步骤进行设置。

附加资源​

  1. Zipkin官方文档
  2. Elasticsearch配置指南
  3. Cassandra配置指南

练习​

  1. 尝试在本地环境中配置Zipkin使用MySQL作为存储后端。
  2. 使用Docker启动Elasticsearch，并配置Zipkin使用它。
  3. 比较不同存储后端在查询性能上的差异。