隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，諸如云計算、微服務、開源工具和基于容器交付等技術，使得應用程序在日益復雜的環(huán)境中更加分散，因此，追蹤請求在分布式系統(tǒng)中鏈路變得至關重要。

那么，什么是分布式追蹤？它又是如何工作的呢？本文我們將深入進行分析。

什么是分布式追蹤？

分布式追蹤（Distributed Tracing）是一種用于監(jiān)控和診斷分布式應用程序性能的技術。在分布式系統(tǒng)中，服務通常會被拆分成多個微服務，它們可能運行在不同的服務器或容器中，并通過網(wǎng)絡相互通信。分布式追蹤通過跟蹤和記錄請求在整個系統(tǒng)中的傳播路徑和性能數(shù)據(jù)，幫助開發(fā)人員和運維團隊分析服務之間的調(diào)用關系、排查性能瓶頸和故障。

通常，分布式追蹤系統(tǒng)會生成唯一標識每個請求的 TraceId，并記錄每個服務處理請求的時間、耗時、調(diào)用鏈路等信息。這些數(shù)據(jù)可以用于生成可視化的調(diào)用圖，幫助開發(fā)者理解系統(tǒng)內(nèi)部各個服務之間的依賴關系和性能狀況。如下圖為一個簡要的分布式系統(tǒng)追蹤網(wǎng)：

為什么需要分布式追蹤？

在單體應用程序時代，掌握系統(tǒng)中發(fā)生的情況相對簡單，然而，分布式系統(tǒng)通常由多個獨立的微服務組成，這些服務之間通過網(wǎng)絡進行通信，服務的數(shù)量和相互依賴關系的增加使得問題的定位和解決變得更加復雜，這些復雜性給內(nèi)部協(xié)作帶來了巨大的挑戰(zhàn)，同時也大大增加了問題排查的難度和成本。

因此，急需一種手段，能夠在分布式系統(tǒng)中進行全鏈路追蹤，所以分布式追蹤就誕生了。

分布式追蹤對于監(jiān)視、調(diào)試和優(yōu)化分布式軟件架構（如微服務）至關重要，尤其是在動態(tài)微服務架構中，它通過收集和分析與請求觸及的每個服務的每次交互的數(shù)據(jù)來追蹤單個請求。

分布式追蹤還可以幫助團隊更快地了解每個微服務的執(zhí)行情況，這種理解有助于他們快速解決問題，提高客戶滿意度，確保穩(wěn)定的收入，并為團隊保留創(chuàng)新時間。通過這種方式，企業(yè)可以充分利用現(xiàn)代應用程序環(huán)境提供的優(yōu)勢，同時最大限度地減少其固有的復雜性也可能帶來的挑戰(zhàn)。

分布式追蹤有哪些類型？

分布式追蹤系統(tǒng)主要有以下幾種類型：

(1) 基于采樣的追蹤

采樣方式又可以細分三種，其詳情如下：

• 全量采樣（Full Tracing）：對所有請求進行追蹤記錄。這種方式可以提供最全面的數(shù)據(jù)，但可能會帶來較高的性能開銷和存儲需求。
• 隨機采樣（Random Sampling）：隨機選擇部分請求進行追蹤。可以通過設置采樣率（如10%）來控制追蹤的請求比例，減少開銷。
• 基于策略的采樣（Policy-based Sampling）：根據(jù)特定的規(guī)則或策略進行采樣，如對特定類型的請求、特定用戶或特定時間段的請求進行追蹤。

(2) 基于調(diào)用鏈的追蹤

基于調(diào)用鏈也可以分為兩種方式，其詳情如下：

• 端到端追蹤（End-to-End Tracing）：從請求的入口到最終響應的整個過程中，對所有涉及的服務和組件進行追蹤。
• 局部追蹤（Local Tracing）：只對某個服務或組件的內(nèi)部調(diào)用進行追蹤，適用于關注特定服務性能的場景。

(3) 基于日志的追蹤

• 日志增強型追蹤（Log-enhanced Tracing）：在現(xiàn)有的日志系統(tǒng)中添加追蹤信息，通過日志來還原請求的調(diào)用鏈路和性能數(shù)據(jù)。
• 獨立追蹤系統(tǒng)（Standalone Tracing System）：使用專門的追蹤系統(tǒng)和工具來收集和分析追蹤數(shù)據(jù)，如Jaeger、Zipkin等。

(4) 基于事件的追蹤

• 同步事件追蹤（Synchronous Event Tracing）：對同步調(diào)用鏈進行追蹤，適用于傳統(tǒng)的同步HTTP請求場景。
• 異步事件追蹤（Asynchronous Event Tracing）：對異步調(diào)用鏈進行追蹤，適用于基于消息隊列、異步任務等場景。

分布式追蹤的原理

分布式追蹤的工作原理涉及多個組件和步驟，我們通過以下 7個主要流程進行分析：

(1) 唯一標識

在分布式追蹤中，一般都會存在兩個重要的唯一標識：Trace ID 和 Span ID。

• Trace ID：每個請求被分配一個唯一的 Trace ID，用于標識整個請求的生命周期。
• Span ID：每個服務在處理請求時，會生成一個 Span ID，用于標識該服務的處理單元，一個 Trace ID下可以包含多個 Span。

(2) 追蹤上下文傳遞

當一個請求從一個服務傳遞到另一個服務時，Trace ID 和 Span ID 會放置在請求頭中傳遞，以確保追蹤上下文在整個調(diào)用鏈中保持一致。

例如，在 HTTP請求中，追蹤信息可以通過特定的 HTTP頭（如 X-B3-TraceId, X-B3-SpanId 等）傳遞。

(3) 生成和記錄Span

每個服務在接收到請求時，會生成一個 Span，記錄該請求的開始時間、結束時間、處理時長、調(diào)用的下游服務等信息。Span 還可以包含標簽（tags）和日志（logs），用于記錄額外的上下文信息，如請求參數(shù)、錯誤信息等。

(4) 數(shù)據(jù)收集和傳輸

每個服務會將生成的 Span 數(shù)據(jù)發(fā)送到集中式追蹤收集器（Collector），可以通過多種方式傳輸數(shù)據(jù)，如 HTTP、gRPC 等。數(shù)據(jù)收集器接收到 Span 數(shù)據(jù)后，會對其進行處理、存儲和聚合。

(5) 數(shù)據(jù)存儲

收集到的追蹤數(shù)據(jù)通常會存儲在分布式存儲系統(tǒng)中，如 Elasticsearch、Cassandra、Jaeger內(nèi)置存儲等，以支持高效的查詢和分析。

(66) 數(shù)據(jù)分析和可視化

通過追蹤系統(tǒng)的用戶界面或可視化工具，用戶可以查詢和分析追蹤數(shù)據(jù)，生成調(diào)用圖、時間線圖等，直觀地展示請求的路徑和各個服務的性能。常見的可視化工具包括 Jaeger UI、Zipkin UI 等，它們提供了豐富的過濾、搜索和分析功能。

(7) 集成和擴展

分布式追蹤系統(tǒng)通常提供多種 SDK 和集成工具，支持在不同的編程語言和框架中嵌入追蹤代碼。還可以與其他監(jiān)控和日志系統(tǒng)集成，形成統(tǒng)一的可觀測性平臺，如與 Prometheus、Grafana、ELK 等工具集成。

通過上述步驟，分布式追蹤系統(tǒng)能夠全面地跟蹤和分析請求在分布式系統(tǒng)中的傳播路徑和性能，幫助開發(fā)者和運維人員深入理解系統(tǒng)的行為和性能，以下為一張簡要的追蹤原理圖：

分布式追蹤的挑戰(zhàn)

盡管分布式追蹤為企業(yè)提供了許多優(yōu)勢，但在實現(xiàn)和維護過程中面臨一些挑戰(zhàn)，包括技術復雜性、性能開銷、數(shù)據(jù)管理等方面，以下是一些主要的挑戰(zhàn)：

(1) 性能開銷

追蹤數(shù)據(jù)的收集、傳輸和存儲會帶來額外的性能開銷，特別是在高并發(fā)和大規(guī)模系統(tǒng)中，這種開銷可能會影響系統(tǒng)的整體性能。

(2) 數(shù)據(jù)量大

分布式系統(tǒng)中的每個請求可能涉及多個服務，每個服務都會生成追蹤數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)量非常龐大。有效地存儲、管理和查詢這些數(shù)據(jù)是一項重大挑戰(zhàn)。

(3) 全鏈路追蹤的難度

確保追蹤上下文在整個調(diào)用鏈中傳遞一致性是一個復雜的問題，尤其是在跨語言、跨平臺和跨團隊的系統(tǒng)中。任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，都會導致追蹤數(shù)據(jù)的不完整或不準確。

(4) 采樣策略的選擇

在高流量系統(tǒng)中，不可能對每個請求都進行追蹤，需要選擇合適的采樣策略來平衡追蹤數(shù)據(jù)的代表性和系統(tǒng)的性能開銷。制定和調(diào)整采樣策略需要對系統(tǒng)有深入的了解。

(5) 可視化和分析

大量的追蹤數(shù)據(jù)需要有效的可視化和分析工具來幫助開發(fā)者和運維人員理解系統(tǒng)的行為和性能。設計和實現(xiàn)高效的可視化工具是一個挑戰(zhàn)。

(6) 數(shù)據(jù)一致性和可靠性

確保追蹤數(shù)據(jù)的準確性和一致性，避免數(shù)據(jù)丟失或錯誤，尤其是在系統(tǒng)發(fā)生故障或網(wǎng)絡不穩(wěn)定的情況下。

(7) 跨團隊協(xié)作

實現(xiàn)和維護分布式追蹤需要開發(fā)、運維、安全等多個團隊的協(xié)作。不同團隊之間的溝通和協(xié)調(diào)是一個重要的挑戰(zhàn)。

(8) 隱私和安全

追蹤數(shù)據(jù)可能包含敏感信息，確保數(shù)據(jù)的隱私和安全是必須的。需要采取適當?shù)拇胧﹣肀Ｗo數(shù)據(jù)不被未經(jīng)授權的訪問和泄露。

(9) 適應多樣化技術棧

現(xiàn)代分布式系統(tǒng)通常使用多種編程語言、框架和平臺。需要支持多樣化技術棧的追蹤工具和標準，以確保在不同環(huán)境中的一致性和兼容性。

(10) 成本管理

存儲和處理大量追蹤數(shù)據(jù)可能帶來高昂的成本。需要有效的成本管理策略，如數(shù)據(jù)壓縮、歸檔和自動刪除過期數(shù)據(jù)等。通過識別和應對這些挑戰(zhàn)，可以更好地實現(xiàn)和維護分布式追蹤系統(tǒng)，從而充分發(fā)揮其在性能監(jiān)控和故障診斷中的優(yōu)勢。

分布式追蹤工具

對于分布式追蹤工具，市面上主要有三類：自研，開源，商業(yè)版。以下是一些常用的分布式追蹤工具：

(1) Zipkin

Zipkin是 Twitter基于 Java語言開發(fā)的開源分布式追蹤系統(tǒng)，支持多種語言和框架，易于集成。Zipkin提供簡單的用戶界面，用于查看和分析追蹤數(shù)據(jù)，支持多種存儲后端，如 MySQL、Elasticsearch等。

(2) SkyWalking

SkyWalking 是一個開源的應用性能監(jiān)控和分布式追蹤系統(tǒng)，由國內(nèi) Apache基金會成員吳晟創(chuàng)立。它支持多種語言，包括Java、C#、Go等，能夠監(jiān)控和追蹤分布式系統(tǒng)中的調(diào)用鏈路。

(3) Pinpoint

Pinpoint是由韓國 Naver開源的分布式追蹤系統(tǒng)，專注于 Java和 PHP應用的監(jiān)控和追蹤，它能夠詳細記錄服務的調(diào)用鏈路和性能數(shù)據(jù)，幫助開發(fā)者優(yōu)化系統(tǒng)性能。

Pinpoint 提供直觀的界面，方便用戶分析和定位問題，支持自定義插件，方便集成到不同的系統(tǒng)中。適用于需要詳細調(diào)用鏈路和性能數(shù)據(jù)的 Java和 PHP應用。

(4) CAT

CAT(Central Application Tracking)是由國內(nèi)知名互聯(lián)網(wǎng)公司美團點評開源的分布式追蹤和監(jiān)控系統(tǒng)，專注于應用性能監(jiān)控和故障排查，它能夠?qū)崟r收集和分析系統(tǒng)中的調(diào)用鏈路和性能數(shù)據(jù)。

CAT能夠?qū)崟r收集和分析系統(tǒng)中的調(diào)用鏈路和性能數(shù)據(jù)，支持Java、C++、Node.js等多種語言，提供強大的可視化界面，幫助用戶深入分析系統(tǒng)性能。適用于需要實時監(jiān)控和故障排查的分布式系統(tǒng)。

(5) 其他

另外還有一些國外比較流行（可能在國內(nèi)不常用）的追蹤工具，比如：Jaeger，OpenTelemetry，AWS X-Ray，Azure Application Insights，Google Cloud Trace，Elastic APM等。

總結

本文分析了什么是分布式追蹤？為什么需要分布式追蹤以及分布式追蹤如何工作的，其實，分布式追蹤就是讓錯綜復雜的分布式系統(tǒng)調(diào)用變得透明化和可視化。

有了分布式追蹤，我們才能更好的掌握服務之間的調(diào)用關系，及時監(jiān)控服務器的各項指標，當出現(xiàn)故障時可以快死定位，因此，分布式追蹤是分布式系統(tǒng)中不可或缺的一項技術，在國內(nèi)的中大型互聯(lián)網(wǎng)公司，都有一個專門的部門在維護著這樣的服務，足以可見其重要性。