首先 我們需要依賴sleuth 和 sleuth與zipkin的整合依賴:

<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency>

然后在微服務中加入以下配置:

spring: zipkin: base-url: http://localhost:9000 #指定Zipkin server地址 sleuth: sampler: probability: 1.0 #request采樣的數量 默認是0.1 也即是10% 顧名思義 采取10%的請求數據 因為在分布式系統中，數據量可能會非常大，因此采樣非常重要。我們示例數據少最好配置為1全采樣

然后啟動微服務并模擬一次調用鏈 我這里是用user 微服務調用了power微服務 （注意，每個微服務都需要和zipkin整合）

調用完成之后 我們去zipkin server 頁面去看看:

這里我模擬了2條請求 一個是正常的 一個是不正常的正常的就不看了 我們看看不正常的是什么樣子的

他會顯示你的微服務調用耗時并且在哪個階段出了錯誤 還會把微服務名給顯示出來（因為我這里就是在user這里出錯的 所以這里顯示的是user 如果是power微服務出錯了 那么這個微服務名就會變成power） 而且可以點擊進去查看詳情：

他會把具體的錯誤信息給你展示出來 方便錯誤的定位。

其他的你們可以自己去測試看看

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sleuth微服务整合Zipkin的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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