　　这篇文章我们解决上篇的遗留问题

一、将追踪数据存放到MySQL数据库中

　　默认情况下zipkin将收集到的数据存放在内存中(In-Memeroy)，但是不可避免带来了几个问题：

- 在服务重新启动后，历史数据丢失。
- 在数据量过大的时候容易造成OOM错误

　　通常做法是与mysql或者ElasticSearch结合使用，那么我们先把收集到的数据先存到Mysql数据库中

　　1、改造zipkin-server的依赖

　　　　gradle配置：

dependencies {    compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-eureka')    compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-config')  //  compile('io.zipkin.java:zipkin-server')    compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'    compile('io.zipkin.java:zipkin-autoconfigure-ui')    runtime('mysql:mysql-connector-java')    compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-jdbc')    compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-zipkin-stream')    compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-stream')    compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-stream-binder-kafka')}

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　　　　这里将原先的 io.zipkin.java:zipkin-server 替换为 spring-cloud-sleuth-zipkin-stream 该依赖项包含了对mysql存储的支持,同时添加spring-boot-starter-jdbc与mysql的依赖，顺便把kafka的支持也加进来

　　　　注意：此处脚本最好在数据库中执行一下，当然我们也可以在下面的配置文件中做初始化的相关配置

　　2、YAML中的关键配置项：

spring:  datasource:    username: root    password: root    url: jdbc:mysql://localhost:3306/myschool?characterEncoding=utf-8&useSSL=false    initialize: true    continue-on-error: true  kafka:    bootstrap-servers: localhost:9092server:  port: 9000zipkin:  storage:    type: mysql

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　　注意zipkin.storage.type 指定为mysql

　　3、更改启动类

package com.hzgj.lyrk.zipkin.server;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import org.springframework.cloud.sleuth.zipkin.stream.EnableZipkinStreamServer;@EnableZipkinStreamServer@SpringBootApplicationpublic class ZipkinServerApplication {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(ZipkinServerApplication.class, args);    }}

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　　这里注意将@EnableZipkinServer改成@EnableZipkinStreamServer

二、将收集信息改成异步发送

　　这步改造主要用以提高性能与稳定性，服务将收集到的span无脑的往消息中间件上丢就可以了，不用管zipkin的地址在哪里。

　　1、改造Order-Server依赖：

　　　　gradle:

compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-eureka-server')   // compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-zipkin')    compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'    compile 'org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-stream'    compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-config')    compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-stream')    compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-stream-binder-kafka')    compile('org.springframework.kafka:spring-kafka')    compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-bus-kafka')

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　　　　这里把原先的spring-cloud-sleuth-zipkin改成spring-cloud-sleuth-stream，不用猜里面一定是基于spring-cloud-stream实现的

　　2、YAML关键属性配置：

server:  port: 8100logging:  level:    org.springframework.cloud.sleuth: DEBUGspring:  sleuth:    sampler:      percentage: 1.0

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　　注意：这里设置低采样率会导致span的丢弃。我们同时设置sleuth的日志输出为debug

　　3、同理改造其他的微服务

三、验证结果

数据库里的相关数据：