一、技术原理
微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
举个例子，在微服务系统中，一个来自用户的请求，请求先达到前端A（如前端界面），然后通过远程调用，达到系统的中间件B、C（如负载均衡、网关等），最后达到后端服务D、E，后端经过一系列的业务逻辑计算最后将数据返回给用户。对于这样一个请求，经历了这么多个服务，怎么样将它的请求过程的数据记录下来呢？这就需要用到服务链路追踪。
Google开源的 Dapper链路追踪组件，并在2010年发表了论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，这篇文章是业内实现链路追踪的标杆和理论基础，具有非常大的参考价值。
中文翻译参考：http://bigbully.github.io/Dapper-translation/
目前，链路追踪组件有Google的Dapper，Twitter 的Zipkin，以及阿里的Eagleeye （鹰眼）等，它们都是非常优秀的链路追踪开源组件。
微服务链路追踪系统实现时，需设置一些关键节点记录信息，链路追踪相关名词如下：
Span：基本工作单元，发送一个远程调度任务 就会产生一个Span，Span是一个64位ID唯一标识的，Trace是用另一个64位ID唯一标识的，Span还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、Span的ID、以及进度ID。
Trace：一系列Span组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的API接口，这个API接口，需要调用多个微服务，调用每个微服务都会产生一个新的Span，所有由这个请求产生的Span组成了这个Trace。
Annotation：用来及时记录一个事件的，一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束 。这些注解包括以下：
cs - Client Sent -客户端发送一个请求，这个注解描述了这个Span的开始
sr - Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它，如果将其sr减去cs时间戳便可得到网络传输的时间。
ss - Server Sent （服务端发送响应）–该注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果ss的时间戳减去sr时间戳，就可以得到服务器请求的时间。
cr - Client Received （客户端接收响应）-此时Span的结束，如果cr的时间戳减去cs时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间。
一个服务调用过程如下图所示：
二、技术实现
调用方每一次向系统服务发起请求时，会生成这一次调用产生的相关调用链日志，生成一个全局的traceId，生成不同节点的span信息。其中当首个服务生成全局编码后，放入到header中，基于http传递给下级服务(其他模式类似)。下级服务可通过设置Filter过滤器（其他方案也可以），接收链路日志编码，并记录调用的日志信息。在将全局编码继续传递给下级服务。最终本次业务调用完成后，记录调用日志并清空本次调用链产生的全局编码。简易流程如下图所示：
调用方请求服务A，进入服务A过滤器；
服务A过滤器判断请求的header中是否携带了TraceId,ParentSpanId,有则使用携带的，没有就自动生成。
过滤器前置部分记录初始请求的一些信息，如请求地址，参数，请求时间等；
过滤器转发请求进入到Service方法;
过滤器后置部分再次记录Service方法执行完成后的一些信息，如返回内容，结束时间；
过滤器前后分别记录了信息，组合生成调用链路日志；
请求完成后，清空本次产生的TraceId；
服务A调用链日志信息参考：
View Code
多个服务与单个服务对比，是在不同的微服务里面分别记录对应的Trace信息，Span信息。同一个调用请求，所有微服务记录的TraceId一致，父服务的SpanId为子服务的ParentSpanId。
举例两个服务间的调用流程如下：
调用方发起调用，请求服务A，进入服务A过滤器；
服务A过滤器判断请求的header中是否携带了TraceId,ParentSpanId,有则使用携带的，没有就自动生成；
服务A过滤器前置部分记录初始请求的一些信息，如请求地址，参数，请求时间等；
服务A过滤器转发请求进入到Service方法;
服务A的Service方法内部执行部分逻辑后，开始通过中间件调用服务B；
将服务A中已生成的TraceId,ParentSpanId信息，通过header设置参数（其他类似）的模式传递给服务B；
进入服务B过滤器，服务B过滤器获取header中传递过来的TraceId,ParentSpanId；
服务B过滤器前置部分记录初始请求的一些信息，如请求地址，参数，请求时间等
服务B过滤器转发请求进入到Service方法;
服务B过滤器后置部分再次记录Service方法执行完成后的一些信息，如返回内容，结束时间；
服务B过滤器前后分别记录了信息，组合生成调用链路日志；
服务B基于中间件返回调用的请求信息处理结果给服务A；
服务A清空本次接收到的TraceId等编码信息。
服务A过滤器后置部分再次记录Service方法执行完成后的一些信息，如返回内容，结束时间；
服务A过滤器前后分别记录了信息，组合生成调用链路日志；
服务A清空本次请求产生的TraceId。
中间件是否需要记录Span信息
上述举例并未记录服务的Service方法执行一段时间后，何时通过中间件发起调用其他服务的Span信息。现实业务中，服务调用经常存在这种情况，服务A中某一个方法，先调用了服务B，获取到服务B的返回结果后，后续还又调用了服务C，服务D。此刻若不记录中间件的Span信息，在分析部分调用链超时情况时，会难以定位分析。只能获取到接受方的接收时间，不知道某一个服务调用时具体的发起时间（如服务D最终接收请求时的时间与最初进入服务A记录的请求时间相差一分钟，但这并不能说服务A调用服务D的接口就耗时一分钟）。
因此，中间件模块记录Span信息也至关重要。比如一个http请求的中间件，可重写他的Client实现类，记录开始发起请求和请求完成（类似于Filter）这一段时间的Span信息。
为什么每次服务调用完成后，需要清空traceId?
多个请求同时发起时，如何保证调用链日志在不同线程中隔离，互不影响？
每一个请求过来时，产生一个独立的子线程，在这个子线程内部设置对应的traceId,可基于ThreadLocal存储调用链相关信息，达到子线程信息隔离的目的。
了解调用链信息基本原理后，自定义编码实现一套基于traceId的调用链追踪技术方案，需解决如下问题：
全局traceId的生成和清空；
traceId调用链路传递与追踪；
traceId基于Filter接收；
Span生成与管理；
调用链路日志存储；
三、技术细节分析
traceId:全局调用链日志id编码，在多个服务调用的一条调用链日志中，为同一个日志编码
spanId:spanId节点的唯一编码
requestId:本次请求生成的唯一id编码，在多个服务调用的一条调用链日志中，为不同的日志编码
每一次发起业务调用完成后，需清空本次产生的编码。同时，不同线程的调用链日志应互不影响。故调用链信息可基于MDC技术实现，查看MDC的实现原理，本质还是基于ThreadLocal实现。本例直接基于ThreadLocal实现，部分伪代码如下：
获取traceId:String traceId = LoggerUtil.traceId();
单次调用过程中存储traceId:ThreadHolderUtil.setValue(TRACD_ID, traceId );
整个调用完成后，清空整个变量：ThreadHolderUtil.clearValueMap();
调用链编码传递主要是一个请求涉及到多个微服务时，一般是从网关（或首个请求的微服务）生成调用链编码后，该编码在不同微服务中的流转过程。本文主要介绍Feign和线程池中traceId的链路传递
参考文档：基于TraceId链路追踪
Feign传递编码-重写RequestInterceptor
网上介绍方案大多是通过重写实现RequestInterceptor接口实现的。参考代码如下：
该方案是把调用链编码通过header传递给下级服务了，但并没有记录Feign处的Span信息。参考模型如下图所示：
Feign传递编码-重新实现内部调用的 Http Client
扩展方案是需要记录每一次调用Feign时，记录Feign处的Span信息。Feign最终可通过在http发起请求时，调整内部的Http Client扩展实现，达到记录Span信息的目的。（整体方案偏复杂，要考虑负载均衡时，池化请求等模式时，都可以记录信息）
Feign添加自定义注解
目的是为了记录Feign在执行方法前后的调用链信息，可采用加入注解，在Feign类上面标记，记录方法执行前后时的情况。调用链信息还是通过重写RequestInterceptor实现传递给下级服务。
采用Feign调用其他服务，记录Fegin的Span信息，可通过方案：（Feign传递编码重写RequestInterceptor， Feign请求添加注解，组合实现。）
编写一个注解，并记录调用方法前后的时间信息，参考伪代码：
线程池传递编码
主线程中记录的调用链信息通过线程池执行时，子线程会获取不到主线程的调用链信息（子线程获取traceId为null）。因此，需要在子线程执行时，主线程向子线程传递调用链相关编码信息。参考文档：
多线程相关知识：多线程-JUC线程池
Spring 回调方法装饰器：多线程调用如何传递上下文
JDK原生扩展Callable，Runnable:traceId跟踪请求全流程日志
其他方法：Transmittable ThreadLocal(TTL) 支持缓存线程池的 ThreadLocal
上游服务向下游服务发起调用请求时，下游服务接收到请求时，加入一个基础过滤器（设置过滤器order值小于其他业务的order值，保证优先执行），获取上游服务请求信息中的调用链信息，获取出来后，记录请求Trace日志信息，并通过ThreadLocal模式，记录调用链信息。参考实现部分伪代码如下：
通过技术原理分析，生成Span的场景为每一个微服务请求开始至请求完成时，记录一个Span节点信息。若服务执行过程中，通过中间件调用了其他微服务时，每一次中间件调用时，再记录一个Span节点信息（调用多少次，记录多少个）。
发起一次调用后，会生成Trace请求信息，Span节点信息，针对这些日志信息，可以通过写入到Log4g2日志中。或者写入到其他数据库等系统中做日志信息存储，便于后续分析问题。
举例一个场景：
发起请求，先调用服务A，服务A通过Feign调用一次服务B，整体记录日志参考如下：
服务A对应traceLog
生成全局traceId: 2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225。
服务A调用起止时间：1612344583.027557~ 1612344589.716305。
服务A对应spanLog
服务A本身具备一个span节点信息。且服务A的spanId，为sub_spans的parentSpanId。因为服务A通过Feign调用了一次服务B，记录中间件的Span信息一次。（调用多少次，记录多少个孩子span节点。）
孩子节点的span信息，内部的开始请求时间，结束请求时间，小于上级节点的起止时间。
全局traceId: 2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225。
sub_spans 节点下面，所有相关的子节点，他的parentId为上级span节点的spanId,值为e495b1e3-72e3-4dfc-92ad-8526c1c05e68901528。
服务B对应traceLog
服务B接收上级的传入的TraceId,全局编码：2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225。
服务B调用起止时间：1612344586.914167~ 1612344587.162829.
服务A通过Feign发起的时间为: 1612344583090733，服务B接收到的请求时间1612344586914167，表明中间件到服务B中还是存在细微的时间差。
服务B对应spanLog
服务B接收上级的传入的TraceId,全局编码：2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225.
服务B没有再次调用其他的服务了，故不存在下级sub_spans节点。
服务B节点信息中的parent_id,为服务A中的孩子节点spanId,值为：6a112df7-762d-4467-aab5-8d4ea8d30e34265554。
自定义一个调用链插件，便于根据项目需求，充分的定制化开发。
结合公司项目的需求，调整调用链方案，在调用链模块成熟后，可做为中间件模块，应用于公司的其他项目；
实现一个调用链插件，有利于了解整个调用链技术体系的技术关键点，技术细节。后续就算切换为其他的成熟的调用链产品，当使用中出现问题时，也能从原理层面分析问题。
自定义调用链插件在日志管理方面更灵活，便于后期业务日志分析，日志存储切换方案等可以做出快速调整。
随着Spring体系的升级，中间件的升级，自定义的调用链插件受到影响时，也需要升级。存在一定的维护成本。
在更加多元化的日志分析中，如权重管理，比例拦截日志等方面，自定义的插件都需要开发才能支持。
自定义插件的性能，技术实现方案与开发者掌握的技术密切相关。同开源的优秀调用链工具对比，肯定还是存在差异，需要开发者更新和替换。
参考完整实现代码：https://github.com/wuya11/TraceDemo
运行截图参考：