本文探讨了可观测性代码在Spring AI框架中的作用，重点介绍了链路追踪的实现。开发者可通过jconsole和Zipkin等工具监控系统性能，优化系统表现。尽管底层实现复杂，但核心功能简单，提升了可观测性实践。

这篇博文深入探讨了如何构建Spring Boot应用程序、利用Docker一致的本地环境、Zipkin进行跟踪以及实现100%代码覆盖率的策略。文章介绍了基于功能的模块化bookstore应用程序的结构和各个模块的功能。同时还介绍了文件夹结构、构建应用程序的步骤和工具、Maven配置文件、Docker Compose的使用以及访问服务的URL。这种系统化的方法提高了开发效率，为开发人员提供了有效监控和管理应用程序的工具。

Brave是一个分布式跟踪工具，用于监视和分析微服务架构中的请求流。它与Zipkin集成，可以解决延迟问题，并与其他服务如Amazon X-Ray集成。通过与Java和Spring Boot应用程序集成，可以实现跟踪和监控效果。

阅读提醒： 本文面向的是有一定springboot基础者 本次教程使用的Spring Cloud Hoxton RELEASE版本 本文依赖上一篇的工程，请查

上回说为了解决吞吐问题, 将zipkin-dependencies的版本升级到了2.3.0. 好景不长, 从某一天开始作业运行报错: Issue communicating with driver in heartbeater org.apache.spark.rpc.RpcTimeoutException: Futures timed out after [10000...

zipkin-dependencies是zipkin调用链的依赖分析工具. 系统上线时使用了当时的最新版本2.0.1, 运行一年之后随着服务的增多, 分析一天的数据耗时越来越多. 从最初的几分钟, 到最慢的几十小时(数据量18m). 最终返现是版本的问题, 升级到>=2.3.0的版本之后吞吐迅速上升. 所以便有了issue: Reminder: do NOT use the version...