最重要的是，你需要一个 brave.Tracer，配置成向 Zipkin 报告。

以下示例安装程序通过 HTTP（而不是 Kafka）将跟踪数据（ Span ）发送到 Zipkin：

class MyClass {

    private final Tracer tracer;

    // Tracer will be autowired
    MyClass(Tracer tracer) {
        this.tracer = tracer;
    }

    void doSth() {
        Span span = tracer.newTrace().name("encode").start();
        // ...
    }
}

	重点
	如果你的范围包含的名称超过 50 个字符，那么该名称将被截断为 50 个字符。你的名字必须明确具体。过大的名称会导致延迟问题，有时甚至会抛出异常。

跟踪程序创建和连接跨范围的模型潜在分布式工作的延迟。它可以使用采样来减少过程中的开销，减少发送到 Zipkin 的数据量，或者两者兼而有之。

跟踪报告数据在完成时返回到 Zipkin，如果未完成，则不执行任何操作。开始一个范围后，你可以注解感兴趣的事件，或者添加包含详细信息或查找键的标记。

Span 具有一个上下文，其中包含将 Span 放置在树中表示分布式操作的正确位置的跟踪标识符。

跟踪从不离开进程的代码时，请在 Span 内运行它。

@Autowired Tracer tracer;

// Start a new trace or a span within an existing trace representing an operation
ScopedSpan span = tracer.startScopedSpan("encode");
try {
  // The span is in "scope" meaning downstream code such as loggers can see trace IDs
  return encoder.encode();
} catch (RuntimeException | Error e) {
  span.error(e); // Unless you handle exceptions, you might not know the operation failed!
  throw e;
} finally {
  span.finish(); // always finish the span
}

当需要更多功能或更精细的控制时，请使用 Span 类型：

@Autowired Tracer tracer;

// Start a new trace or a span within an existing trace representing an operation
Span span = tracer.nextSpan().name("encode").start();
// Put the span in "scope" so that downstream code such as loggers can see trace IDs
try (SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
  return encoder.encode();
} catch (RuntimeException | Error e) {
  span.error(e); // Unless you handle exceptions, you might not know the operation failed!
  throw e;
} finally {
  span.finish(); // note the scope is independent of the span. Always finish a span.
}

以上两个例子在完成时报告的 Span 完全相同！

在过去的例子中， Span 将是一个新的根 Span ，或是一个现有跟踪中的下一个子级。

一旦有了 Span ，就可以向其添加标记。标记可以用作查找键或详细信息。例如，可以使用运行时版本添加标记，如下例所示：

span.tag("clnt/finagle.version", "6.36.0");

当向第三方公开定制 Span 的能力时，首选 brave.SpanCustomizer，而不是 brave.Span。前者更容易理解和测试，并且不会用 Span 生命周期钩子吸引用户。

interface MyTraceCallback {
  void request(Request request, SpanCustomizer customizer);
}

由于 brave.Span 实现了 brave.SpanCustomizer，因此可以将其传递给用户，如下例所示：

for (MyTraceCallback callback : userCallbacks) {
  callback.request(request, span);
}

有时，你不知道跟踪是否正在进行，也不希望用户执行空检查。brave.CurrentSpanCustomizer 通过将数据添加到正在进行或删除的任何 Span 来处理此问题，如下面的示例所示：

// The user code can then inject this without a chance of it being null.
@Autowired SpanCustomizer span;

void userCode() {
  span.annotate("tx.started");
  ...
}

	Tip
	在使用你自己的 RPC 工具之前，请检查此处编写的工具和 Zipkin 的列表。

RPC 跟踪通常由拦截器自动完成。在后台，他们添加与他们在 RPC 操作中的角色相关的标记和事件。

以下示例显示如何添加客户端 Span ：

@Autowired Tracing tracing;
@Autowired Tracer tracer;

// before you send a request, add metadata that describes the operation
span = tracer.nextSpan().name(service + "/" + method).kind(CLIENT);
span.tag("myrpc.version", "1.0.0");
span.remoteServiceName("backend");
span.remoteIpAndPort("172.3.4.1", 8108);

// Add the trace context to the request, so it can be propagated in-band
tracing.propagation().injector(Request::addHeader)
                     .inject(span.context(), request);

// when the request is scheduled, start the span
span.start();

// if there is an error, tag the span
span.tag("error", error.getCode());
// or if there is an exception
span.error(exception);

// when the response is complete, finish the span
span.finish();

@Autowired Tracing tracing;
@Autowired Tracer tracer;

// start a new span representing a client request
oneWaySend = tracer.nextSpan().name(service + "/" + method).kind(CLIENT);

// Add the trace context to the request, so it can be propagated in-band
tracing.propagation().injector(Request::addHeader)
                     .inject(oneWaySend.context(), request);

// fire off the request asynchronously, totally dropping any response
request.execute();

// start the client side and flush instead of finish
oneWaySend.start().flush();

@Autowired Tracing tracing;
@Autowired Tracer tracer;

// pull the context out of the incoming request
extractor = tracing.propagation().extractor(Request::getHeader);

// convert that context to a span which you can name and add tags to
oneWayReceive = nextSpan(tracer, extractor.extract(request))
    .name("process-request")
    .kind(SERVER)
    ... add tags etc.

// start the server side and flush instead of finish
oneWayReceive.start().flush();

// you should not modify this span anymore as it is complete. However,
// you can create children to represent follow-up work.
next = tracer.newSpan(oneWayReceive.context()).name("step2").start();