这是小卷对分布式系统架构学习的第6篇文章，关于链路追踪，之前写过traceId的相关内容：https://juejin.cn/post/7135611432808218661，不过之前写的太浅了，且不成系统，只是简单的理解，今天来捋一下链路追踪的理论
1.为什么需要链路追踪
在复杂的分布式系统中，系统通常由多个独立的服务组成，几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路。
这种复杂的系统会带来一系列问题：
1.如何快速定位问题，判断故障影响范围？
2.如何梳理服务间的依赖关系？
链路追踪的用途就是为了知道请求在系统中的流转路径，定位性能瓶颈，诊断故障等。
2.追踪与跨度
要理解链路追踪的原理，先理解Trace追踪 和 Span跨度两个概念。
- Trace（追踪）：一个完整的用户请求流程，从用户发起请求开始，到请求结束。一个追踪包含多个 Span。
- Span（跨度）：一种表示工作单元的结构，通常对应着请求经过的某个服务或者操作，每个Span包含以下信息：
- Span ID：唯一标识当前Span
- Trace ID：标识属于同一个Trace的所有Span
- 父Span ID：如果当前Span由另一个Span引发，则会记录父Span ID
- 时间戳、标签和日志
每一次Trace是由若干个有顺序、有层级关系的Span组成的一棵追踪树结构，图片来源Dapper论文
3.链路追踪的概念
从广义上，分布式链路追踪系统可以分为三个部分：数据收集、数据存储、数据展示。
从狭义上，指链路追踪的数据收集部分
比如：Spring Cloud Sleuth就属于狭义的追踪系统，通常会搭配 Zipkin 作为数据展示，搭配 Elasticsearch 作为数据存储来组合使用。
这里从Dapper论文的内容总结下链路追踪的设计目标如下：
- 低开销：追踪系统对正在运行的服务应该具备很小的性能影响
- 应用层透明性：开发人员无需关注追踪系统，作为业务组件，尽可能减少对业务系统的代码侵入性。使用时透明，减少开发负担。如果需要依赖开发者配合才能使追踪系统生效，这样是无法满足追踪系统“无所不在的部署”这个需求
- 可扩展性：支持分布式部署，具备良好的扩展性，能支持的组件越多越好，至少在接下来几年内能处理服务和集群的规模
- 数据的快速分析：追踪数据生成后的数据分析要快，分析维度尽可能多，理想情况下是一分钟内，数据的新鲜度能快速对生产异常做出反应。
4.功能模块
生产环境的链路追踪系统，主要分为4个大模块：
4.1 埋点与生成日志
分客户端埋点、服务端埋点、以及客户端和服务端双向埋点，埋点日志通常包含了traceId、spanId、调用的开始时间，协议类型、调用方ip和端口，请求的服务名、调用耗时，调用结果，异常信息等
需要写log，高并发服务中，性能影响越重，通常使用采样+异步log的方式解决
4.2 收集和存储日志
特点是需支持分布式日志采集方案，一般还会用MQ作为缓冲
每个机器上有个daemon，这里的daemon指的后台服务进程，专门用于日志收集和Trace转发；
多级collector，类似pub/sub架构，可以负载均衡；
聚合数据进行实时分析和离线存储；
离线分析 需将同一条调用链的日志汇总在一起；
4.3 分析和统计调用链数据
调用链跟踪分析：把同一TraceID的Span收集起来，按时间排序就是timeline。把ParentID串起来就是调用栈。
4.4数据展现以及决策支持
5.数据收集的三种实现方式
不论是狭义还是广义的链路追踪系统，都必须包含数据收集的工作，介绍三种主流的数据收集方式：
5.1基于日志的追踪Log-based Tracing
思路是将 Trace、Span 等信息直接输出到应用日志中，然后将日志归集过程汇聚到一起，再从全局日志信息中反推出完整的调用链拓扑关系；
日志追踪对网络消息完全没有侵入性，对应用程序只有很少量的侵入性，对性能的影响也非常低
缺点：
- 依赖日志归集过程，日志不求决对的一致和连续，精准性较低。
- 业务服务的调度和日志归集不是由同一个进程同时完成的，存在日志延迟或丢失的问题，从而产生追踪失真的情况
5.2基于服务的追踪
目前最常见的追踪实现方式，如Zipkin、SkyWalking、Pinpoint 等主流追踪系统都采用这种方式，其实现思路是：通过某些手段给目标应用注入追踪探针（Probe），比如针对 Java 应用，一般就是通过 Java Agent 注入的。
探针可以看作是目标服务身上的小型微服务系统，有服务注册、心跳检测等功能，有专门的数据收集协议，可以把从目标系统收集的服务调用信息，通过HTTP 或者 RPC 请求，发送给追踪系统
该方式具备追踪的精确性和稳定性，缺点是消耗的资源更多，具备更强的侵入性
下图是pinpoint的调用栈示例：
Pinpoint 本身就是比较重负载的系统（运行它必须先维护一套 HBase），服务追踪这方面国产开源的Skywalking更加轻量化
5.3基于边车代理的追踪
·基于边车代理的追踪是服务网格的专属方案，也是最理想的分布式追踪模型，对应用完全透明，无论是日志还是服务本身，都不会有任何变化；
边车代理本身对应用透明的工作原理，决定了它只能实现服务调用层面的追踪，像前面 Pinpoint 截图那样的本地方法调用级别的追踪诊断，边车代理是做不到的。
6.链路追踪协议
链路追踪协议的发展历史，2016 年 11 月，CNCF 技术委员会接受了 OpenTracing 作为基金会的第三个项目。OpenTracing 是一套与平台无关、与厂商无关、与语言无关的追踪协议规范。
但是，Google 却在这个时候出来并提出了与 OpenTracing 目标类似的 OpenCensus 规范，且得到了巨头 Microsoft 的支持，这样就形成了OpenTracing 和 OpenCensus两大可观测性的阵营。
2019 年，OpenTracing 和 OpenCensus 宣布握手言和，共同发布了可观测性的终极解决方案OpenTelemetry，并宣布会各自冻结 OpenTracing 和 OpenCensus 的发展。
6.1 OpenTracing
概述：OpenTracing是一个开放的API规范，旨在通过提供一套统一的接口，帮助开发人员能够在其应用中实现分布式追踪
和一般的规范标准不同，Opentracing 不是传输协议，消息格式层面上的规范标准，而是一种语言层面上的 API 标准。以 Go 语言为例，只要某链路追踪系统实现了 Opentracing 规定的接口（interface），符合Opentracing 定义的表现行为，那么就可以说该应用符合 Opentracing 标准。
官网：https://opentracing.io/
6.2 OpenCensus
OpenCensus为微服务和单体应用提供可观测性，通过追踪请求在服务之间传播并捕获关键的时间序列指标。其核心功能是从应用程序中收集追踪和指标，能够在本地显示并将其发送到任何分析工具（也称为“后端”）
官网：https://opencensus.io/
6.3 OpenTelemetry
官网：https://opentelemetry.io/
OpenTelemetry 可以用于从应用程序收集数据。它是一组工具、API 和 SDK 集合，我们可以使用它们来检测、生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和追踪），以帮助分析应用的性能和行为。具体的解释为：
- 一个可观测性框架和工具包，旨在创建和管理遥测数据，如追踪、指标和日志。
- 与供应商和工具无关，这意味着它可以与各种可观测性后端一起使用，包括开源工具如Jaeger和Prometheus，以及商业产品。
- 不是像Jaeger、Prometheus或其他商业供应商那样的可观测性后端。
- 专注于遥测的生成、收集、管理和导出。OpenTelemetry的一个主要目标是能够轻松地在应用程序或系统中插桩，无论它们使用何种语言、基础设施或运行时环境。遥测的数据存储和可视化故意留给其他工具。
篇幅问题就不继续详细介绍这三个协议了，感兴趣的小伙伴们可以自行去官方了解。
总结：今天讲了链路追踪的理论知识，包括：追踪与跨度的概念，一个追踪系统的模块划分，数据收集的3种方式，以及链路追踪协议的发展。了解这些概念后再更容易去理解开源的链路追踪框架。
