Zipkin 是一款开源的分布式实时数据追踪系统（Distributed Tracking System），基于 Google Dapper 的论文设计而来，由 Twitter公司开发贡献。其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据，用来追踪微服务架构下的系统延时问题。应用系统需要进行装备（instrument）以向 Zipkin 报告数据。Zipkin 的用户界面可以呈现一幅关联图表，以显示有多少被追踪的请求通过了每一层应用。Zipkin 以 Trace 结构表示对一次请求的追踪，又把每个 Trace 拆分为若干个有依赖关系的 Span。
在微服务架构中，一次用户请求可能会由后台若干个服务负责处理，那么每个处理请求的服务就可以理解为一个 Span（可以包括 API 服务，缓存服务，数据库服务以及报表服务等）。当然这个服务也可能继续请求其他的服务，因此 Span 是一个树形结构，以体现服务之间的调用关系。Zipkin 的用户界面除了可以查看 Span 的依赖关系之外，还显示了每个 Span 的耗时情况，可以一目了然的看到各个服务的性能状况。
zipkin的架构模型
主要组件说明
instrument: 用于性能日志数据的收集
Reporter: 将采集的数据发送到zipkin服务端
Transport: 收集被trace的services的spans，并且传输给zipkin的collector，有三个主要传输：HTTP，Kafka和Scribe。
collector: 负责将各系统报告过来的追踪数据进行接收
storage: 默认的存储方式为in-memory，即不会进行持久化操作。如果想进行收集数据的持久化，可以存储数据在Cassandra，因为Cassandra是可扩展的，有一个灵活的模式，并且在Twitter中被大量使用，我们使这个组件可插入。除了Cassandra，我们原生支持ElasticSearch和MySQL。其他后端可能作为第三方扩展提供。
API: 查询服务用来向其他服务提供数据查询的能力，是以json api格式提供
UI: Web服务是官方默认提供的一个图形用户界面