Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统（Distributed Tracking System），其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据。这篇文章主要介绍了springcloud 整合 zipkin-server 内存日志监控,需要的朋友可以参考下
SpringCloud整合Zipkin-Server内存日志监控是微服务架构中一种常见的监控解决方案，它能够帮助开发者追踪服务间的调用链路，分析请求在系统中的传播路径，从而优化性能、定位故障。Zipkin的设计灵感来源于Google的Dapper系统，由Twitter开源并持续维护。
Zipkin系统由四个核心组件构成：
1. **Collector**：负责收集应用程序中产生的跟踪数据。这些数据通常是通过Zipkin的客户端库（如Brave或OpenZipkin）生成的，包含了服务调用的元信息，如调用时间、调用耗时、调用路径等。
2. **Storage**：存储接收到的数据，可以是内存、MySQL、Cassandra或Elasticsearch等。默认情况下，Zipkin使用内存存储，但生产环境中通常会选择更持久化的存储方式，如Elasticsearch，以便于数据分析和长期保留。
3. **API (Query)**：提供RESTful接口，允许用户查询存储中的跟踪数据。这些接口被Web UI所使用，展示跟踪信息，帮助开发者进行故障排查和性能分析。
4. **Web**：提供了直观的Web界面，用户可以通过它来查看服务间的调用关系图，搜索特定的请求，以及分析请求延迟等指标。
在SpringCloud项目中整合Zipkin-Server，首先需要在`pom.xml`文件中引入相关的依赖，例如Zipkin-Server、UI、Kafka收集器（如果需要）以及Elasticsearch存储。在提供的示例中，我们看到引入了Zipkin的不同模块，包括版本为2.12.x的服务器、UI、Kafka收集器和Elasticsearch HTTP存储的依赖。
接着，在`application.properties`配置文件中，设置SpringBoot应用的基本信息，如服务名、端口，并开启安全认证。配置Eureka作为服务发现机制，指定Eureka服务器地址，确保Zipkin能够找到微服务实例。另外，暴露了所有Actuator端点，禁用了安全验证，以便于管理和监控。
整合完成后，启动Zipkin-Server，它会监听指定端口接收微服务发送的跟踪数据。微服务端需要添加Zipkin客户端，如Brave，该客户端会在每次服务间调用时生成跟踪数据，并将其发送到Zipkin-Server。这样，当有异常或性能问题发生时，开发者可以在Zipkin的Web界面中查看完整的调用链路，找出问题根源。
SpringCloud与Zipkin-Server的集成，是构建高可用、高性能微服务系统的重要一环。通过实时监控和追踪，开发团队可以快速定位性能瓶颈，提升系统稳定性，从而提供更好的用户体验。同时，这也是一种强大的工具，可以帮助团队遵循DevOps的最佳实践，实现持续监控和改进。
