前言
之前章節中已經實現了zipkin數據持久化至elasticsearch，但其帶來了一個負面作用，無法正常顯示dependencies。通過閱讀zipkin在github說明，可以看到已經有了解決方案，本章將介紹如何實現並驗證。
本章概要
1、尋找解決方案；
2、方案驗證；
尋找解決方案
2、根據線路，繼續尋找Zipkin-dependencies項目(https://github.com/openzipkin/zipkin-dependencies），在其項目可以看到對應於ES存儲場景下，啓動zipkin-dependencies,jar相應的參數說明：
3、上述參數可以看到index的配置和date_separator說明，其主要作用於指定索引和自定義索引日期格式，具體官方(https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-storage/elasticsearch-http#customizing-daily-index-format)說明如下：
4、官方提供了兩種使用方式：
- 直接本地啓動jar包，jar包下載地址：https://repo1.maven.org/maven2/io/zipkin/dependencies/zipkin-dependencies/
- 通過docker鏡像啓動，鏡像地址：https://hub.docker.com/r/openzipkin/zipkin-dependencies/tags/
方案驗證
1、依次啓動consul、configserver、service1(4001)、consumer1(3331)、api-gatway(5001)五個服務；
2、確保rabbitMQ已經啓動；
3、確保elasticsearch服務已經啓動（啓動一個elasticsearch插件head，對應端口9100）；
4、確保kibana(5601)服務已經啓動；
5、最後啓動zipkin-server(9411)服務；
6、訪問http://localhost:5001/api-consumer01/hystrix/feign/getServerInfo/shuaishuai?accessToken=accessToken，實現服務鏈路信息的記錄（三次請求）；
7、可以看到如下三條請求的鏈路信息：
8、通過ES的head插件，可以看到相關的索引名稱：
Note：
- 特別關注紅色標記部分，也就是'今天'的索引；
- 1-19已經做過驗證，故已經生成了dependency相對應的索引，本次調試僅僅爲了整理記錄，故未刪除；
9、執行docker命令如下即可：
docker run --name zipkin-dependencies --env STORAGE_TYPE=elasticsearch --env ES_HOSTS=192.168.16.98:9200
--env ES_INDEX=zipkin --rm=true -e JAVA_OPTS="-Xmx3550m -Xms3550m" openzipkin/zipkin-dependencies:1.9.2
Note：
- 啓動可能出現異常，提示內存不夠，故添加JAVA_OPTS，其對應於Dockerfile中的配置；
- 特別關注鏡像的版本，並非使用最新的版本能夠向下兼容所有，當前使用1.9.2版本；
- 紅色框部分可以看到其數據存儲至ES中，新建了一個zipkin:dependency-2018-01-30索引
10、可以看到新增瞭如下索引
11、此時我們再來看Dependencies，即可看下如下的服務依賴圖：
12、簡單的穿透查看api-gateway和consumer1之間的調用關係：
其對應的索引文檔如下：
13、再次訪問http://localhost:5001/api-consumer01/hystrix/feign/getServerInfo/shuaishuai?accessToken=accessToken，實現服務鏈路信息的記錄（三次請求），此時索引中的數據並沒有變化，需要再次執行步驟9中的docker命令後方會更新：
原始文檔版本也更新了：
總結：
zipkin-dependencies可以理解爲一個插件工具，其提供了對當日索引文檔的分析處理，其不能作爲一個實時服務應用，在實際生產環境中，需要根據實際業務需要設定其處理模式，如通過腳本輪詢處理，達到僞實時，目前來看必要性不是很大。
擴展
結合之前1-19號生成的索引，做一個跨度查詢
可以看到數據已經被聚合，其中api-gateway請求consumer1次數大於consumer1請求service1次數此時，故可以看到兩條線有明顯的差異，具體請求次數如下：
- api-gateway請求consumer1次數
- consumer1請求service1次數
簡單看下原始數據文檔，1-19索引：
1-30索引：
與上述最終顯示結果一致。