分布式链路追踪：总体介绍

链路追踪是分布式中一个排查问题的重要方式，Spring Cloud中的多个组件，利用这些组件构建一个微服务系统。本系列文章将会介绍Spring Cloud提供的链路监控组件Spring Cloud Sleuth。Spring Cloud Sleuth 提供了分布式链路追踪的解决方案，用以追踪微服务系统中的某一次的请求完整过程。

链路监控组件介绍

在微服务架构下，系统由大量服务组成，每个服务可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心…例如一次请求往往会涉及到多个服务，在系统发生故障的时候，快速定位和解决问题，就需要追踪服务请求序列。因此，分析性能问题的工具以及理解系统的行为变得很重要。

分布式调用链监控组件在这样的需求下产生了。最著名的是谷歌在公开的论文提到的Dapper。开发Dapper是为了收集更多的复杂分布式系统的行为信息，然后呈现给Google的开发者们。分布式系统有大规模的低端服务器，作为互联网服务的载体，是一个特殊的经济划算的平台。想要在这个上下文中理解分布式系统的行为，就需要监控那些横跨了不同的应用、不同的服务器之间的关联动作。

常用的监控组件

市面上的APM（Application Performance Management）理论模型大多都是借鉴Google Dapper论文，笔者重点关注了以下几种APM组件：

• Zipkin
  由Twitter公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。Spring Cloud Sleuth中集成了Zipkin。
• Pinpoint
  Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具，由韩国Naver公司开源的分布式跟踪组件。
• Skywalking
  一款国产的APM组件，是一个对JAVA分布式应用程序集群的业务运行情况进行追踪、告警和分析的系统。

其他类似的组件还有美团点评的CAT，淘宝的鹰眼EgleEye。我们认为链路监控组件的选择要考虑下列要求：

• 探针的性能消耗。
  APM组件服务的影响应该做到足够小。在一些高度优化过的服务中，即使一点点损耗也会很容易被察觉到，而且有可能迫使在线服务的部署团队不得不将跟踪系统关停。

• 易用性
  对于应用的程序员来说，是不需要知道有跟踪系统这回事的。所以，引入链路监控组件应该是对开发人员透明的。如果一个跟踪系统想生效，而必须要开发者主动配合，往往由于跟踪系统在应用中植入代码的bug或疏忽导致应用出问题。

• 可扩展性
  能够支持的组件越多越好，或者提供便捷的插件开发API，对于一些没有监控到的组件，应用开发者也可以自行扩展。

• 数据的分析
  数据的分析要快 ，分析的维度尽可能多。跟踪系统能提供足够快的信息反馈，就可以对生产环境下的异常状况做出快速反应。分析要全面，避免二次开发。

基础概念

上面列出的几种组件中，Zipkin组件是严格按照Google Dapper论文实现的，下面介绍其中涉及的基本概念：

• Span
  基本工作单元，一次链路调用(可以是RPC，DB等没有特定的限制)创建一个span，通过一个64位ID标识它，uuid较为方便，span中还有其他的数据，例如描述信息，时间戳，key-value对的(Annotation)tag信息，parent-id等，其中parent-id可以表示span调用链路来源。

• Trace:类似于树结构的Span集合，表示一条调用链路，存在唯一标识。比如运行的分布式大数据存储一次Trace就由一次请求组成。

• Annotation注解
  用来记录请求特定事件相关信息(例如时间)，通常包含四个注解信息：

  • CS：Client Sent，表示客户端发起请求
  • SR：Server Receive，表示服务端收到请求
  • SS：Server Send，表示服务端完成处理，并将结果发送给客户端
  • CR：Client Received，表示客户端获取到服务端返回信息

小结

本文主要介绍了链路追踪的基本概念。Spring Cloud Sleuth 提供了分布式链路追踪的解决方案，用以追踪微服务系统中的某一次的请求完整过程。下面的文章将会继续介绍分布式链路追踪的相关概念。