延续《分布式架构设计》系列，讲解分布式调用链路跟踪，想全面了解分布式架构相关其他主题，请继续阅读文章底部合集。
微服务架构的兴起，调用链路越来越复杂，同时还可能引入分布式缓存、消息队列等中间件，这些组件共同构成了复杂的分布式网络，数据在网络中流转，给问题的定位和排除带来非常大的困难。
于是就需要一种方案实现多调用链路进行追踪，来解决：故障快速定位、调用链路可观测、分析路径依赖、各环节性能耗时等问题。
分布式链路追踪原理
最早提出链路追踪理念是Google在2010年发表的论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，被各大互联网公司争相效仿和学习。
原理：将请求链路看成一个有向图，分布式跟踪系统要做的，就是记录每次发送和接受动作的标识符和时间戳，将一次请求涉及到的所有服务串联起来，只有这样才能搞清楚一次请求的完整调用链。
论文中提出的一套链路追踪的 API 规范，支持多种编程语言，与平台无关、与厂商无关，使得开发人员能够方便的添加（或更换）链路跟踪系统的实现，这就是OpenTracing，并在2016年10月，加入CNCF基金会。（官方文档：https://opentracing.io/docs/getting-started/）
可选方案
分布式链路追踪，是微服务架构下必备的能力，很多科技公司都参考Google的论文开发了自己的系统，比如：
- Twitter：Zipkin
- Uber：Jaeger
- 阿里：鹰眼
- 大众点评：Cat
- 京东：CallGraph
- 新浪微博：Watchman
其实总体上架构差别不大，造的不同的轮子而已，简单介绍两个有代表性的供大家了解。
jaeger
由Uber 用golang开发，Jaeger 目前由 Cloud Native Computing Foundation(CNCF)托管，是 CNCF 的第七个顶级项目(于 2019 年 10 月毕业)，未来云原生架构的首选方案。
- Jaeger Client：Jaeger 客户端，用于手动或通过与 OpenTracing 集成的各种现有开源框架(例如Flask，Dropwizard，gRPC等)监测应用程序以进行分布式跟踪。
- Jaeger Agent：Jaeger 客户端代理，在 UDP 端口上监听数据并分批发送给 Collector。
- Jaeger Collector：Jaeger 收集器，用于收集/管理Agent上报的追踪信息。
- Jaeger Query：数据查询与前端界面展示。
- Jaeger Ingester：可从 Kafka 读取数据并写入其他的存储介质(Cassandra，Elasticsearch)。
Jaeger 是一个很经典的架构，由客户端主动发送数据到 Agent，Agent 上报给 Collector，再经由队列，最终落地到存储。
阿里鹰眼
鹰眼是阿里基于Google Dapper开发的调用链追踪系统，用于淘宝所有服务之间的调用追踪。 架构： 带有鹰眼埋点的中间件将追踪数据打印到日志，由日志收集agent将日志中的追踪信息上传到Storm，Storm将追踪数据全量存入HDFS，并将实时统计结果存入HBase。它是一个以链路追踪技术为核心的监控系统，它主要的手段是通过收集、存储、分析、分布式系统中的调用事件数据，协助开发运营人员进行故障诊断、容量预估、性能瓶颈定位以及调用链路梳理。（想了解细节可参考这篇文章：https://www.cnblogs.com/gzxbkk/p/9600263.html）
鹰眼的优势是，阿里内部中间件比较完善，tengine/HSF/MateQ/Tair等都集成了鹰眼，所以业务系统基本上不需要代码开发就能自动产生和收集调用日志。同时，因为经历了非常多生产场景的打磨，无论UI体验和治理规范都已经很完善了。
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