在应用服务中，排查问题的成本比较高，建立全链路的监控可以提升问题发现的效率，降低问题排查成本。下面以flask结合zipkin为例介绍：

需要使用 Zipkin 的 Python 客户端库，例如 zipkin-python 或 py_zipkin，来发送跟踪数据到 Zipkin 服务器。

以下是集成步骤：

1. 安装 Zipkin 客户端库： pip 来安装 py_zipkin：

   pip install py_zipkin
   

2. 配置 Zipkin 客户端： 在Flask 应用中，需要配置 Zipkin 客户端，包括 Zipkin 服务器的地址和端口，以及采样率等。

   from py_zipkin.zipkin import create_zipkin_span
   from py_zipkin.encoding import Encoding
   from py_zipkin.transport import HttpTransport
   
   ZIPKIN_HOST = 'your_zipkin_server_host'
   ZIPKIN_PORT = 9411
   ZIPKIN_ENDPOINT = f'http://{ZIPKIN_HOST}:{ZIPKIN_PORT}/api/v2/spans'
   
   transport = HttpTransport(ZIPKIN_ENDPOINT)
   

3. 创建 Zipkin 中间件： 创建一个 Flask 中间件来处理 Zipkin 跟踪的创建和发送。

   from flask import Flask, request
   from py_zipkin.zipkin import zipkin_span
   
   app = Flask(__name__)
   
   @app.before_request
   def start_zipkin_trace():
       # 在请求开始时创建一个 Zipkin 跟踪
       trace_id = request.headers.get('X-B3-TraceId')
       if trace_id:
           span = create_zipkin_span(
               service_name='your_service_name',
               span_name='request',
               transport_handler=transport,
               sample_rate=100,
               trace_id=trace_id,
               encoding=Encoding.V1_THRIFT
           )
           request.environ['zipkin_span'] = span
   
   @app.after_request
   def finish_zipkin_trace(response):
       # 在请求结束时结束 Zipkin 跟踪并发送数据
       span = request.environ.get('zipkin_span')
       if span:
           span.finish()
       return response
   

4. 在视图函数中使用 Zipkin 跟踪： 在Flask 视图函数中，可以使用 zipkin_span 装饰器来创建一个 Zipkin 子跨度。

   @app.route('/')
   @zipkin_span(service_name='your_service_name', span_name='index')
   def index():
       # 你的视图逻辑
       return 'Hello, World!'
   

5. 运行 Flask 应用： 配置完成后，运行Flask 应用，确保 Zipkin 服务器正在运行。 Flask应用会自动发送跟踪数据到 Zipkin 服务器。

6. 查看和分析跟踪数据： 通过访问 Zipkin 的 Web UI 来查看和分析收集到的跟踪数据。在 Zipkin UI 中，可以查看每个请求的详细信息，包括服务之间的调用链和时间消耗。

请注意，这个例子提供了一个基本的集成框架，可以根据具体需求进行调整。此外，py_zipkin 和 Flask 的集成可能需要更多的配置，例如处理分布式跟踪的上下文传播等。建议查阅 py_zipkin 的官方文档以获取更详细的集成指南。