一、技術原理
微服務架構是一個分布式架構，它按業務劃分服務單元，一個分布式系統往往有很多個服務單元。由于服務單元數量衆多，業務的複雜性，如果出現了錯誤和異常，很難去定位。主要展現在，一個請求可能需要調用很多個服務，而内部服務的調用複雜性，決定了問題難以定位。是以微服務架構中，必須實作分布式鍊路追蹤，去跟進一個請求到底有哪些服務參與，參與的順序又是怎樣的，進而達到每個請求的步驟清晰可見，出了問題，很快定位。
舉個例子，在微服務系統中，一個來自使用者的請求，請求先達到前端A（如前端界面），然後通過遠端調用，達到系統的中間件B、C（如負載均衡、網關等），最後達到後端服務D、E，後端經過一系列的業務邏輯計算最後将資料傳回給使用者。對于這樣一個請求，經曆了這麼多個服務，怎麼樣将它的請求過程的資料記錄下來呢？這就需要用到服務鍊路追蹤。
Google開源的 Dapper鍊路追蹤元件，并在2010年發表了論文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，這篇文章是業内實作鍊路追蹤的标杆和理論基礎，具有非常大的參考價值。
中文翻譯參考：http://bigbully.github.io/Dapper-translation/
目前，鍊路追蹤元件有Google的Dapper，Twitter 的Zipkin，以及阿裡的Eagleeye （鷹眼）等，它們都是非常優秀的鍊路追蹤開源元件。
微服務鍊路追蹤系統實作時，需設定一些關鍵節點記錄資訊，鍊路追蹤相關名詞如下：
Span：基本工作單元，發送一個遠端排程任務 就會産生一個Span，Span是一個64位ID唯一辨別的，Trace是用另一個64位ID唯一辨別的，Span還有其他資料資訊，比如摘要、時間戳事件、Span的ID、以及進度ID。
Trace：一系列Span組成的一個樹狀結構。請求一個微服務系統的API接口，這個API接口，需要調用多個微服務，調用每個微服務都會産生一個新的Span，所有由這個請求産生的Span組成了這個Trace。
Annotation：用來及時記錄一個事件的，一些核心注解用來定義一個請求的開始和結束 。這些注解包括以下：
cs - Client Sent -用戶端發送一個請求，這個注解描述了這個Span的開始
sr - Server Received -服務端獲得請求并準備開始處理它，如果将其sr減去cs時間戳便可得到網絡傳輸的時間。
ss - Server Sent （服務端發送響應）–該注解表明請求處理的完成(當請求傳回用戶端)，如果ss的時間戳減去sr時間戳，就可以得到伺服器請求的時間。
cr - Client Received （用戶端接收響應）-此時Span的結束，如果cr的時間戳減去cs時間戳便可以得到整個請求所消耗的時間。
一個服務調用過程如下圖所示：
二、技術實作
調用方每一次向系統服務發起請求時，會生成這一次調用産生的相關調用鍊日志，生成一個全局的traceId，生成不同節點的span資訊。其中當首個服務生成全局編碼後，放入到header中，基于http傳遞給下級服務(其他模式類似)。下級服務可通過設定Filter過濾器（其他方案也可以），接收鍊路日志編碼，并記錄調用的日志資訊。在将全局編碼繼續傳遞給下級服務。最終本次業務調用完成後，記錄調用日志并清空本次調用鍊産生的全局編碼。簡易流程如下圖所示：
調用方請求服務A，進入服務A過濾器；
服務A過濾器判斷請求的header中是否攜帶了TraceId,ParentSpanId,有則使用攜帶的，沒有就自動生成。
過濾器前置部分記錄初始請求的一些資訊，如請求位址，參數，請求時間等；
過濾器轉發請求進入到Service方法;
過濾器後置部分再次記錄Service方法執行完成後的一些資訊，如傳回内容，結束時間；
過濾器前後分别記錄了資訊，組合生成調用鍊路日志；
請求完成後，清空本次産生的TraceId；
服務A調用鍊日志資訊參考：
View Code
多個服務與單個服務對比，是在不同的微服務裡面分别記錄對應的Trace資訊，Span資訊。同一個調用請求，所有微服務記錄的TraceId一緻，父服務的SpanId為子服務的ParentSpanId。
舉例兩個服務間的調用流程如下：
調用方發起調用，請求服務A，進入服務A過濾器；
服務A過濾器判斷請求的header中是否攜帶了TraceId,ParentSpanId,有則使用攜帶的，沒有就自動生成；
服務A過濾器前置部分記錄初始請求的一些資訊，如請求位址，參數，請求時間等；
服務A過濾器轉發請求進入到Service方法;
服務A的Service方法内部執行部分邏輯後，開始通過中間件調用服務B；
将服務A中已生成的TraceId,ParentSpanId資訊，通過header設定參數（其他類似）的模式傳遞給服務B；
進入服務B過濾器，服務B過濾器擷取header中傳遞過來的TraceId,ParentSpanId；
服務B過濾器前置部分記錄初始請求的一些資訊，如請求位址，參數，請求時間等
服務B過濾器轉發請求進入到Service方法;
服務B過濾器後置部分再次記錄Service方法執行完成後的一些資訊，如傳回内容，結束時間；
服務B過濾器前後分别記錄了資訊，組合生成調用鍊路日志；
服務B基于中間件傳回調用的請求資訊處理結果給服務A；
服務A清空本次接收到的TraceId等編碼資訊。
服務A過濾器後置部分再次記錄Service方法執行完成後的一些資訊，如傳回内容，結束時間；
服務A過濾器前後分别記錄了資訊，組合生成調用鍊路日志；
服務A清空本次請求産生的TraceId。
中間件是否需要記錄Span資訊
上述舉例并未記錄服務的Service方法執行一段時間後，何時通過中間件發起調用其他服務的Span資訊。現實業務中，服務調用經常存在這種情況，服務A中某一個方法，先調用了服務B，擷取到服務B的傳回結果後，後續還又調用了服務C，服務D。此刻若不記錄中間件的Span資訊，在分析部分調用鍊逾時情況時，會難以定位分析。隻能擷取到接受方的接收時間，不知道某一個服務調用時具體的發起時間（如服務D最終接收請求時的時間與最初進入服務A記錄的請求時間相差一分鐘，但這并不能說服務A調用服務D的接口就耗時一分鐘）。
是以，中間件子產品記錄Span資訊也至關重要。比如一個http請求的中間件，可重寫他的Client實作類，記錄開始發起請求和請求完成（類似于Filter）這一段時間的Span資訊。
為什麼每次服務調用完成後，需要清空traceId?
多個請求同時發起時，如何保證調用鍊日志在不同線程中隔離，互不影響？
每一個請求過來時，産生一個獨立的子線程，在這個子線程内部設定對應的traceId,可基于ThreadLocal存儲調用鍊相關資訊，達到子線程資訊隔離的目的。
了解調用鍊資訊基本原理後，自定義編碼實作一套基于traceId的調用鍊追蹤技術方案，需解決如下問題：
全局traceId的生成和清空；
traceId調用鍊路傳遞與追蹤；
traceId基于Filter接收；
Span生成與管理；
調用鍊路日志存儲；
三、技術細節分析
traceId:全局調用鍊日志id編碼，在多個服務調用的一條調用鍊日志中，為同一個日志編碼
spanId:spanId節點的唯一編碼
requestId:本次請求生成的唯一id編碼，在多個服務調用的一條調用鍊日志中，為不同的日志編碼
每一次發起業務調用完成後，需清空本次産生的編碼。同時，不同線程的調用鍊日志應互不影響。故調用鍊資訊可基于MDC技術實作，檢視MDC的實作原理，本質還是基于ThreadLocal實作。本例直接基于ThreadLocal實作，部分僞代碼如下：
擷取traceId:String traceId = LoggerUtil.traceId();
單次調用過程中存儲traceId:ThreadHolderUtil.setValue(TRACD_ID, traceId );
整個調用完成後，清空整個變量：ThreadHolderUtil.clearValueMap();
調用鍊編碼傳遞主要是一個請求涉及到多個微服務時，一般是從網關（或首個請求的微服務）生成調用鍊編碼後，該編碼在不同微服務中的流轉過程。本文主要介紹Feign和線程池中traceId的鍊路傳遞
參考文檔：基于TraceId鍊路追蹤
Feign傳遞編碼-重寫RequestInterceptor
網上介紹方案大多是通過重寫實作RequestInterceptor接口實作的。參考代碼如下：
該方案是把調用鍊編碼通過header傳遞給下級服務了，但并沒有記錄Feign處的Span資訊。參考模型如下圖所示：
Feign傳遞編碼-重新實作内部調用的 Http Client
擴充方案是需要記錄每一次調用Feign時，記錄Feign處的Span資訊。Feign最終可通過在http發起請求時，調整内部的Http Client擴充實作，達到記錄Span資訊的目的。（整體方案偏複雜，要考慮負載均衡時，池化請求等模式時，都可以記錄資訊）
Feign添加自定義注解
目的是為了記錄Feign在執行方法前後的調用鍊資訊，可采用加入注解，在Feign類上面标記，記錄方法執行前後時的情況。調用鍊資訊還是通過重寫RequestInterceptor實作傳遞給下級服務。
采用Feign調用其他服務，記錄Fegin的Span資訊，可通過方案：（Feign傳遞編碼重寫RequestInterceptor， Feign請求添加注解，組合實作。）
編寫一個注解，并記錄調用方法前後的時間資訊，參考僞代碼：
線程池傳遞編碼
主線程中記錄的調用鍊資訊通過線程池執行時，子線程會擷取不到主線程的調用鍊資訊（子線程擷取traceId為null）。是以，需要在子線程執行時，主線程向子線程傳遞調用鍊相關編碼資訊。參考文檔：
多線程相關知識：多線程-JUC線程池
Spring 回調方法裝飾器：多線程調用如何傳遞上下文
JDK原生擴充Callable，Runnable:traceId跟蹤請求全流程日志
其他方法：Transmittable ThreadLocal(TTL) 支援緩存線程池的 ThreadLocal
上遊服務向下遊服務發起調用請求時，下遊服務接收到請求時，加入一個基礎過濾器（設定過濾器order值小于其他業務的order值，保證優先執行），擷取上遊服務請求資訊中的調用鍊資訊，擷取出來後，記錄請求Trace日志資訊，并通過ThreadLocal模式，記錄調用鍊資訊。參考實作部分僞代碼如下：
通過技術原理分析，生成Span的場景為每一個微服務請求開始至請求完成時，記錄一個Span節點資訊。若服務執行過程中，通過中間件調用了其他微服務時，每一次中間件調用時，再記錄一個Span節點資訊（調用多少次，記錄多少個）。
發起一次調用後，會生成Trace請求資訊，Span節點資訊，針對這些日志資訊，可以通過寫入到Log4g2日志中。或者寫入到其他資料庫等系統中做日志資訊存儲，便于後續分析問題。
舉例一個場景：
發起請求，先調用服務A，服務A通過Feign調用一次服務B，整體記錄日志參考如下：
服務A對應traceLog
生成全局traceId: 2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225。
服務A調用起止時間：1612344583.027557~ 1612344589.716305。
服務A對應spanLog
服務A本身具備一個span節點資訊。且服務A的spanId，為sub_spans的parentSpanId。因為服務A通過Feign調用了一次服務B，記錄中間件的Span資訊一次。（調用多少次，記錄多少個孩子span節點。）
孩子節點的span資訊，内部的開始請求時間，結束請求時間，小于上級節點的起止時間。
全局traceId: 2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225。
sub_spans 節點下面，所有相關的子節點，他的parentId為上級span節點的spanId,值為e495b1e3-72e3-4dfc-92ad-8526c1c05e68901528。
服務B對應traceLog
服務B接收上級的傳入的TraceId,全局編碼：2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225。
服務B調用起止時間：1612344586.914167~ 1612344587.162829.
服務A通過Feign發起的時間為: 1612344583090733，服務B接收到的請求時間1612344586914167，表明中間件到服務B中還是存在細微的時間差。
服務B對應spanLog
服務B接收上級的傳入的TraceId,全局編碼：2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225.
服務B沒有再次調用其他的服務了，故不存在下級sub_spans節點。
服務B節點資訊中的parent_id,為服務A中的孩子節點spanId,值為：6a112df7-762d-4467-aab5-8d4ea8d30e34265554。
自定義一個調用鍊插件，便于根據項目需求，充分的定制化開發。
結合公司項目的需求，調整調用鍊方案，在調用鍊子產品成熟後，可做為中間件子產品，應用于公司的其他項目；
實作一個調用鍊插件，有利于了解整個調用鍊技術體系的技術關鍵點，技術細節。後續就算切換為其他的成熟的調用鍊産品，當使用中出現問題時，也能從原理層面分析問題。
自定義調用鍊插件在日志管理方面更靈活，便于後期業務日志分析，日志存儲切換方案等可以做出快速調整。
随着Spring體系的更新，中間件的更新，自定義的調用鍊插件受到影響時，也需要更新。存在一定的維護成本。
在更加多元化的日志分析中，如權重管理，比例攔截日志等方面，自定義的插件都需要開發才能支援。
自定義插件的性能，技術實作方案與開發者掌握的技術密切相關。同開源的優秀調用鍊工具對比，肯定還是存在差異，需要開發者更新和替換。
參考完整實作代碼：https://github.com/wuya11/TraceDemo
運作截圖參考：