一、為什麼需要分布式呼叫跟蹤系統
隨著分布式服務架構的流行，特別是微服務等設計理念在系統中的應用，業務的呼叫鏈越來越複雜，
可以看到，隨著服務的拆分，系統的模組變得越來越多，不同的模組可能由不同的團隊維護，
乙個請求可能會涉及到幾十個服務的協同處理， 牽扯到多個團隊的業務系統，那麼如何快速準確的定位到線上故障？
同時，缺乏乙個自上而下全域性的呼叫id，如何有效的進行相關的資料分析工作？
對於大型**系統，如**、京東等電商**，這些問題尤其突出。
乙個典型的分布式系統請求呼叫過程：
比較成熟的解決方案是通過呼叫鏈的方式，把一次請求呼叫過程完整的串聯起來，這樣就實現了對請求呼叫路徑的監控。
通過呼叫鏈跟蹤，一次請求的邏輯軌跡可以用完整清晰的展示出來。
開發中可以在業務日誌中新增呼叫鏈id，可以通過呼叫鏈結合業務日誌快速定位錯誤資訊。
在呼叫鏈的各個環節分別新增呼叫時延，可以分析系統的效能瓶頸，進行針對性的優化。
通過分析各個環節的平均時延，qps等資訊，可以找到系統的薄弱環節，對一些模組做調整，如資料冗餘等。
呼叫鏈是一條完整的業務日誌，可以得到使用者的行為路徑，彙總分析應用在很多業務場景。
低侵入性，應用透明：
作為非業務元件，應當盡可能少侵入或者無侵入其他業務系統，對於使用方透明，減少開發人員的負擔
低損耗：
服務呼叫埋點本身會帶來效能損耗，這就需要呼叫跟蹤的低損耗，
實際中還會通過配置取樣率的方式，選擇一部分請求去分析請求路徑
大範圍部署，擴充套件性：
作為分布式系統的元件之一，乙個優秀的呼叫跟蹤系統必須支援分布式部署，具備良好的可擴充套件性
埋點即系統在當前節點的上下文資訊，可以分為客戶端埋點、服務端埋點，以及客戶端和服務端雙向型埋點。
埋點日誌通常要包含以下內容：
traceid、rpcid、呼叫的開始時間，呼叫型別，協議型別，呼叫方ip和埠，請求的服務名等資訊；
呼叫耗時，呼叫結果，異常資訊，訊息報文等；
預留可擴充套件字段，為下一步擴充套件做準備；
日誌的採集和儲存有許多開源的工具可以選擇，
一般來說，會使用離線+實時的方式去儲存日誌，主要是分布式日誌採集的方式。
典型的解決方案如flume結合kafka等mq。
一條呼叫鏈的日誌散落在呼叫經過的各個伺服器上，
首先需要按 traceid 彙總日誌，然後按照rpcid 對呼叫鏈進行順序整理。
呼叫鏈資料不要求百分之百準確，可以允許中間的部分日誌丟失。
彙總得到各個應用節點的呼叫鏈日誌後，可以針對性的對各個業務線進行分析。
需要對具體日誌進行整理，進一步儲存在hbase或者關係型資料庫中，可以進行視覺化的查詢。
應用級的透明：對於應用的程式設計師來說，是不需要知道有跟蹤系統這回事的。如果乙個跟蹤系統想生效，就必須需要依賴應用的開發者主動配合，那麼這個跟蹤系統顯然是侵入性太強的。
延展性：google至少在未來幾年的服務和集群的規模，監控系統都應該能完全把控住。
分為3個階段：
①各個服務將span資料寫到本機日誌上；
關於**的鷹眼系統，主要資料來自於內部分享，
鷹眼埋點和生成日誌：
如何抓取和儲存日誌：
鷹眼的實現小結：
詳情見：**-分布式呼叫跟蹤系統介紹
分布式呼叫鏈跟蹤系統 Zipkin
官網 github 英語 tracer，概念 範疇 分布式呼叫鏈跟蹤系統，或分布式鏈路呼叫監控系統。trace span zipkin 以 trace 結構表示對一次請求的追蹤，又把每個 trace 拆分為若干個有依賴關係的 span。span 模型 在微服務架構中，一次使用者請求可能會由後台若干個...
分布式鏈路呼叫跟蹤系統
一.為什麼需要分布式呼叫跟蹤 隨著分布式服務架構的流行，特別是微服務等設計理念在系統中的應用，系統架構變得越來越分散，如下圖所示 分布式服務拆分以後，系統變得日趨複雜，業務的呼叫鏈也越來越長，如何快速定位線上故障，就需要依賴分布式呼叫跟蹤技術。可以看到，隨著服務的拆分，系統的模組變得越來越多，不同的...
分布式 分布式系統的設計
在計算機領域，當單機效能達到瓶頸時，一般有兩種方式解決效能問題 而分布式系統的設計說白了就是 如何合理將乙個系統拆分成多個子系統部署到不同機器上。講設計方法前，先介紹分布式系統的特性 1 分布性 空間中隨機分布。這些計算機可以分布在不同的機房，不同的城市，甚至不同的國家。2 對等性 分布式系統中的計...