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Brave是Java版的Zipkin客户端，它将收集的跟踪信息，以Span的形式上报给Zipkin系统。

（Zipkin是基于Google的一篇论文，名为Dapper，Dapper在荷兰语里是“勇敢的”的意思，这也是Brave的命名的原因）

Brave目前版本为4.9.1，兼容zipkin1和2的协议，github地址：

https://github.com/openzipkin/brave

我们一般不会手动编写Trace相关的代码，Brave提供了一些开箱即用的库，来帮助我们对某些特定的库类来进行追踪，比如servlet，springmvc，mysql，okhttp3，httpclient等，这些都可以在下面页面中找到：

https://github.com/openzipkin/brave/tree/master/instrumentation

我们先来看看一个简单的Demo来演示下Brave的基本使用，这对我们后续分析Brave的原理和其他类库的使用有很大帮助

TraceDemo

package tracing;

import brave.Span;
import brave.Tracer;
import brave.Tracing;
import brave.context.log4j2.ThreadContextCurrentTraceContext;
import brave.propagation.B3Propagation;
import brave.propagation.ExtraFieldPropagation;
import zipkin2.codec.SpanBytesEncoder;
import zipkin2.reporter.AsyncReporter;
import zipkin2.reporter.Sender;
import zipkin2.reporter.okhttp3.OkHttpSender;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class TraceDemo {

    public static void main(String[] args) {
        Sender sender = OkHttpSender.create("http://localhost:9411/api/v2/spans");
        AsyncReporter asyncReporter = AsyncReporter.builder(sender)
                .closeTimeout(500, TimeUnit.MILLISECONDS)
                .build(SpanBytesEncoder.JSON_V2);

        Tracing tracing = Tracing.newBuilder()
                .localServiceName("tracer-demo")
                .spanReporter(asyncReporter)
                .propagationFactory(ExtraFieldPropagation.newFactory(B3Propagation.FACTORY, "user-name"))
                .currentTraceContext(ThreadContextCurrentTraceContext.create())
                .build();

        Tracer tracer = tracing.tracer();
        Span span = tracer.newTrace().name("encode").start();
        try {
            doSomethingExpensive();
        } finally {
            span.finish();
        }


        Span twoPhase = tracer.newTrace().name("twoPhase").start();
        try {
            Span prepare = tracer.newChild(twoPhase.context()).name("prepare").start();
            try {
                prepare();
            } finally {
                prepare.finish();
            }
            Span commit = tracer.newChild(twoPhase.context()).name("commit").start();
            try {
                commit();
            } finally {
                commit.finish();
            }
        } finally {
            twoPhase.finish();
        }


        sleep(1000);

    }
    
    private static void doSomethingExpensive() {
        sleep(500);
    }

    private static void commit() {
        sleep(500);
    }

    private static void prepare() {
        sleep(500);
    }

    private static void sleep(long milliseconds) {
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(milliseconds);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

启动Zipkin，然后运行TraceDemo，在Zipkin的UI界面中能查到两条跟踪信息

点击第一条跟踪信息，可以看到有一条Span(encode)，耗时500ms左右

本条跟踪信息对应的代码片段为：

Tracer tracer = tracing.tracer();
Span span = tracer.newTrace().name("encode").start();
try {
    doSomethingExpensive();
} finally {
    span.finish();
}

由Tracer创建一个新的Span，名为encode，然后调用start方法开始计时，之后运行一个比较耗时的方法doSomethingExpensive，最后调用finish方法结束计时，完成并记录一条跟踪信息。

这段代码实际上向Zipkin上报的数据为：

[
  {
    "traceId": "16661f6cb5d58903",
    "id": "16661f6cb5d58903",
    "name": "encode",
    "timestamp": 1510043590522358,
    "duration": 499867,
    "binaryAnnotations": [
      {
        "key": "lc",
        "value": "",
        "endpoint": {
          "serviceName": "tracer-demo",
          "ipv4": "192.168.99.1"
        }
      }
    ]
  }
]

然后我们再来看第二条稍微复杂的跟踪信息，可以看到一条名为twoPhase的Span，总耗时为1000ms，它有2个子Span，分别名为prepare