分布式链路追踪技术如何实现跨系统数据追踪？

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分布式链路追踪技术 概述

在微服务架构的系统中，请求在各服务之间流转，调用链错综复杂，一旦出现了问题和异常，很难追查定位，这个时候就需要链路追踪来帮忙了。链路追踪系统能追踪并记录请求在系统中的调用顺序，调用时间等一系列关键信息，从而帮助我们定位异常服务和发现性能瓶颈。

微服务的监控主要包含一下三个方面：

• 通过收集日志，对系统和各个服务的运行状态进行监控
• 通过收集量度（Metrics），对系统和各个服务的性能进行监控
• 通过分布式追踪，追踪服务请求是如何在各个分布的组件中进行处理的细节

对于是日志和量度的收集和监控，大家会比较熟悉。常见的日志收集架构包含利用Fluentd对系统日志进行收集，然后利用ELK或者Splunk进行日志分析。而对于性能监控，Prometheus是常见的流行的选择。

分布式链路跟踪主要功能：

• 故障快速定位：可以通过调用链结合业务日志快速定位错误信息。
• 链路性能可视化：各个阶段链路耗时、服务依赖关系可以通过可视化界面展现出来。
• 链路分析：通过分析链路耗时、服务依赖关系可以得到用户的行为路径，汇总分析应用在很多业务场景。

基本原理

目前常见的链路追踪系统的原理基本都是根据2010年由谷歌发布的一篇《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》论文为原型实现的。

Trace

指一个请求经过所有服务的路径，每一条局部链路都用一个全局唯一的traceid来标识。

Span

为了表达父子调用关系，引入了span

同一层级parent id相同，span id不同，span id从小到大表示请求的顺序。