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1、概述在分布式服务时代，服务之间的请求域调用不再是简单的直连方式，注册中心的出现，让服务治理更加便利，也对服务之间的链路追踪提出了更高的要求 。
分布式链路追踪就是将一次分布式请求还原成调用链路，将一次分布式请求的调用情况集中展示，比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等
理论支撑 。目前比较主流的链路追踪产品都是启发于google发表的Dapper ， Dapper阐述了分布式系统，特别是微服务架构中链路追踪的概念、数据表示、埋点、传递、收集、存储与展示等技术细节 。
标准化 。OpenTracing(http://opentracing.io/)是一个分布式跟踪框架 。OpenTracing通过提供平台无关、厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现 。目前OpenTracing正在为全球的分布式追踪，提供统一的概念和数据标准 。
2、追踪理论 - Dapper为了实现链路追踪，dapper提出了trace，span，annotation的概念 。
Trace的含义比较直观，就是链路，指一个请求经过后端所有服务的路径，每一条链路都用一个全局唯一的traceid来标识 。
span之间存在着父子关系，上游的span是下游的父span，每个span由spanid和parentid来标识，spanid在一条链路中唯一 。
一个span一般由client和server两个部分的信息组成 。按照时间顺序来解释 ， client节点（或者是调用方）首先发出请求，产生”client send”(cs)事件，紧接着server节点（或者是提供方）收到请求，产生”server receive”(sr)事件，server处理完成之后回复给client，产生”server send”事件 ， 最后client收到回复，产生”client receive”事件 。Client与server两个节点的span信息合并成一次完整的调用 ， 即一个完整的span 。
Dapper中还定义了annotation的概念，用于用户自定义事件 。
3、通用架构分析主流的链路追踪产品架构包含以下四大模块：采样、收集、存储与展示 。
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通用架构图
3.1 采样采样包含采集埋点、链路信息的传递以及链路信息上报，目前主流的埋点方式有三种 ， 分别是应用拦截埋点，探针（Java agent）埋点，服务器拦截埋点 。其中应用拦截埋点有代码侵入，需要二次开发，其他二者与服务的耦合度较低，无需侵入 。
由于每一个请求就会生成一个链路 ， 为了减少性能消耗，避免存储资源的浪费，dapper并不会上报所有的span数据，而是使用采样的方式 。通过采集端自适应地调整采样率，控制span上报的数量 ， 可以在发现性能瓶颈的同时，有效减少性能损耗 。
3.2 收集收集端服务接收采集到的链路信息并进行分析，链路信息的传递有两种方 ， 分别是http和grpc，其中http方式简单易用、维护成本低，使用率较高，grpc性能突出，但需要客户端代码 ， 维护成本较高 。
3.3 存储分布式链路追踪系统支持海量的数据库存储 。Mysql、Hbase、ElasticSearch等关系型数据库和非关系型数据库均能存储链路信息，主流的存储选择是ElasticSearch，ElasticSearch可以提供高效的数据检索 ， 为数据的应用提供可靠的性能支持 。
3.4 展示目前主流的分布式链路追踪框架大多有自己的链路展示UI，内容主要有服务拓扑、调用链时序图和检索等 。
4、主流的实现方式目前比较典型的分布式链路追踪框架主要有skywalking、istio和zipkin
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