这个问题之前也有被问过。的确，链路追踪技术对系统异常定位非常有用。目前公司的链路追踪已经形成数据闭环，下面我将简单说说我是如何为公司规划这套链路追踪技术的。

目前公司的链路追踪技术使用的解决方案是：Zipkin + Prometheus + Grafana。

这时候，应该有小伙伴会说 Zipkin 不是自己就有可视化管理界面了吗，为什么还要这样集成来使用呢？

这是历史原因造成的，公司成立之初就已经使用 Zabbix 作为云服务资源监控，后来为了方便进行数据分析和汇报，将 Zabbix 接入 Grafana 进行展示。之后 Docker 容器通过 Cadvisor + Prometheus + Grafana 进行监控也是通过 Grafana 进行展示。再之后日志监控平台我们使用的是 Elasticsearch + Filebeat + Grafana 也是通过 Grafana 进行展示的… 所以咯，Zipkin 就还是接入到 Grafana 来输出吧。

至于如何实现 Zipkin 与 Prometheus 和 Grafana 集成就不说了，网上有大量的资料。由于篇幅关系我还是主要说一下实现思路吧，共分为 6 部分：

1. 系统架构规划

由于链路信息发送方来自 Zipkin 客户端，因此必须在公司基础框架中默认集成了 Zipkin 客户端并在 Springboot 分包配置中编写一个默认服务端地址（如果服务端地址有变，可以在项目配置中重写配置信息）。通过这种方式能让每个分布式的微服务都具备链路监控能力。

2. 日志收集规划

在集成 Zipkin 时需要提前配置好采样率，避免日志信息的过度采集。此外，日志需要按照公司规范进行输出，若公司规范与 Zipkin 要求出现冲突时需做到两者融合，并适当修订日志规范。

3. Zipkin 服务端部署

虽然 Zipkin 服务端存储提供了关系型数据库和 Elasticsearch 两种模式，但一般都会选择配置成使用 Elasticsearch（数据不存在强事务要求，因此可以使用 NoSQL 数据库进行存储）方便检索。

这个时候，应该又有小伙伴会问，既然数据源是 Elasticsearch，那么直接通过 Grafana 采集 Elasticsearch 数据源就可以了，为什么还要加上 Prometheus 呢？

其实 Prometheus 在这套方案里面更多的是作为实时的、自动化的监控和告警工具使用的，下面我将会说到。

4. 与监控系统集成

将 Zipkin 服务端接入现有监控系统 Prometheus，再由 Grafana 去读取 Prometheus 的实时数据流（这个就不多说了）。

5. 快速定位链路问题

一般在项目上线前都会做模拟业务场景的压力测试。我们可以根据多轮压测结果进行数据建模，制定访问等级和响应标准。

之后再根据响应标准编写自动化脚本，找到服务间调用链路的高延迟节点，对性能瓶颈和容错性进行分析。还好， Grafana 为我们提供了大量免费的、优秀的数据挖掘模版，我们只需在官网找，花点时间总可以找到一两个适合自己的。根据分析结果我们可以尝试对调用链路进行拆分，寻找一些可行的异步或者缓存等方式优化响应速度。同理，遇到异常报错的时候根据 Trace ID 查询对应日志，快速定位故障服务。

6. 与告警系统集成

Prometheus 中可以设置复杂的告警规则，上文说到的自动化脚本也是通过 Prometheus 配置 alertmanager 参数发送告警信息给运维管理人员。

目前公司采用 alertmanager 将告警信息推送到钉钉的，超过 4 小时没有处理完成的情况下会自动发送邮件给项目负责人，项目负责人会根据情况看看是否需要作为绩效扣分判定条件。

虽然说目前已经基本能够形成链路闭环，但其实还有很多方面可以做的。后面我还计划将 Prometheus 的告警触发通过调用 Rancher API 实现 Docker 应用故障的自动恢复和弹性扩容，这些有机会再跟各位说说吧。