请求量这么多，全部采集会不会影响性能?
如果对每个请求调用都采集，那毫无疑问数据量会非常大，但反过来想一下，是否真的有必要对每个请求都采集呢，其实没有必要，我们可以设置采样频率，只采样部分数据，SkyWalking 默认设置了 3 秒采样 3 次，其余请求不采样,如图示
这样的采样频率其实足够我们分析组件的性能了，按 3 秒采样 3 次这样的频率来采样数据会有啥问题呢。理想情况下，每个服务调用都在同一个时间点（如下图示）这样的话每次都在同一时间点采样确实没问题
但在生产上，每次服务调用基本不可能都在同一时间点调用，因为期间有网络调用延时等，实际调用情况很可能是下图这样
这样的话就会导致某些调用在服务 A 上被采样了，在服务 B，C 上不被采样，也就没法分析调用链的性能，那么 SkyWalking 是如何解决的呢。
它是这样解决的：如果上游有携带 Context 过来（说明上游采样了），则下游强制 采集数据。这样可以保证链路完整。
SkyWalking 的基础架构
SkyWalking 的基础如下架构，可以说几乎所有的的分布式调用都是由以下几个组件组成的
首先当然是节点数据的定时采样，采样后将数据定时上报，将其存储到 ES, MySQL 等持久化层，有了数据自然而然可根据数据做可视化分析。
SkyWalking 的性能如何
接下来大家肯定比较关心 SkyWalking 的性能，那我们来看下官方的测评数据
图中蓝色代表未使用 SkyWalking 的表现，橙色代表使用了 SkyWalking 的表现，以上是在 TPS 为 5000 的情况下测出的数据，可以看出，不论是 CPU，内存，还是响应时间，使用 SkyWalking 带来的性能损耗几乎可以忽略不计。
接下来我们再来看 SkyWalking 与另一款业界比较知名的分布式追踪工具 Zipkin, Pinpoint 的对比（在采样率为 1 秒 1 个，线程数 500，请求总数为 5000 的情况下做的对比）,可以看到在关键的响应时间上， Zipkin（117ms）,PinPoint（201ms）远逊色 于 SkyWalking（22ms）!
从性能损耗这个指标上看，SkyWalking 完胜！
再看下另一个指标：对代码的侵入性如何，ZipKin 是需要在应用程序中埋点的，对代码的侵入强，而 SkyWalking 采用 javaagent + 插件化这种修改字节码的方式可以做到对代码无任何侵入 ，除了性能和对代码的侵入性上 SkyWaking 表现不错外，它还有以下优势几个优势
- 对多语言的支持，组件丰富：目前其支持 Java, .Net Core, PHP, NodeJS, Golang, LUA 语言，组件上也支持dubbo, mysql 等常见组件，大部分能满足我们的需求。
- 扩展性：对于不满足的插件，我们按照 SkyWalking 的规则手动写一个即可，新实现的插件对代码无入侵。
我司在分布式调用链上的实践
SkyWalking 在我司的应用架构
由上文可知 SkyWalking 有很多优点，那么是不是我们用了它的全部组件了呢，其实不然，来看下其在我司的应用架构
从图中可以看出我们只采用了 SkyWalking 的 agent 来进行采样，放弃了另外的「数据上报及分析」，「数据存储」，「数据可视化」三大组件，那为啥不直接采用 SkyWalking 的整套解决方案呢，因为在接入 SkyWalking 之前我们的 Marvin 监控生态体系已经相对比较完善了，如果把其整个替换成 SkyWalking，一来没有必要，Marvin 在大多数场景下都能满足我们的需求，二来系统替换成本高，三来如果重新接入用户学习成本很高。
这也给我们一个启示：任何产品抢占先机很重要，后续产品的替换成本会很高，抢占先机，也就是抢占了用户的心智，这就像微信虽然 UI，功能上制作精良，但在国外照样干不过 Whatsapp 一样，因为先机已经没了。
从另一方面来看，对架构来说，没有最好的，最有最合适的，结合当前业务场景去平衡折中才是架构设计的本质
我司对 SkyWalking 作了哪些改造和实践
我司主要作了以下改造和实践
- 预发环境由于调试需要强制采样
- 实现更细粒度的采样?
- 日志中嵌入traceId
- 自研实现了 SkyWalking 插件
预发环境由于调试需要强制采样
从上文分析可知 Collector 是在后台定时采样的，这不挺好的吗，为啥要实现强制采样呢。还是为了排查定位问题，有时线上出现问题，我们希望在预发上能重现，希望能看到这个请求的完整调用链，所以在预发上实现强制采样很有必要。所以我们对 Skywalking 的 dubbo 插件进行了改造，实现强制采样
我们在请求的 Cookie 上带上一个类似 force_flag = true 这样的键值对来表示我们希望强制采样，在网关收到这个 Cookie 后，就会在 dubbo 的 attachment 里带上force_flag = true 这个键值对，然后 skywalking 的 dubbo 插件就可以据此来判断是否是强制采样了，如果有这个值即强制采样，如果没有这个值，则走正常的定时采样。
实现更细粒度的采样?
哈叫更细粒度的采样。先来看下 skywalking 默认的采样方式 ，即统一采样
我们知道这种方式默认是 3 秒采样前 3 次，其他请求都丢弃，这样的话有个问题，假设在这台机器上在 3 秒内有多个 dubbo，mysql，redis 调用，但在如果前三次都是 dubbo 调用的话，其他像 mysql, redis 等调用就采样不到了，所以我们对 skywalking 进行了改造，实现了分组采样，如下
就是说 3 秒内进行 3 次 redis, dubbo, mysql 等的采样，也就避免了此问题
日志中如何嵌入traceId?
输出日志中嵌入 traceId 便于我们排查问题，所以打出出 traceId 非常有必要，该怎么在日志中嵌入 traceId 呢？我们用的是 log4j，这里就要了解一下 log4j 的插件机制了，log4j 允许我们自定义插件来输出日志的格式，首先我们需要定义日志的格式，在自定义的日志格式中嵌入 %traceId, 作为占位符，如下
然后我们再实现一个 log4j 的插件，如下
首先 log4j 的插件要定义一个类，这个类要继承 LogEventPatternConverter 这个类，并且用标准 Plugin 将其自身声明为 Plugin，通过 @ConverterKeys 这个注解指定了要替换的占位符，然后在 format 方法里将其替换掉。这样在日志中就会出现我们想要的 TraceId ,如下
我司自研了哪些 skywalking 插件
SkyWalking 实现了很多插件，不过未提供 memcached 和 druid 的插件，所以我们根据其规范自研了这两者的插件
插件如何实现呢，可以看到它主要由三个部分组成
- 插件定义类: 指定插件的定义类，最终会根据这里的定义类打包生成 plugin
- Instrumentation: 指定切面，切点，要对哪个类的哪个方法进行增强
- Interceptor,指定步骤 2 中要在方法的前置，后置还是异常中写增强逻辑
可能大家看了还是不懂，那我们以 dubbo plugin 来简单讲解一下，我们知道在 dubbo 服务中，每个请求从 netty 接收到消息，递交给业务线程池处理开始，到真正调用到业务方法结束，中间经过了十几个 Filter 的处理
而 MonitorFilter 可以拦截所有客户端发出请求或者服务端处理请求，所以我们可以对 MonitorFilter 作增强，在其调用 invoke 方法前，将全局 traceId 注入到其 Invocation 的 attachment 中，这样就可以确保在请求到达真正的业务逻辑前就已经存在全局 traceId。
所以显然我们需要在插件中指定我们要增强的类（MonitorFilter）,对其方法（invoke）做增强，要对这个方法做哪些增强呢，这就是拦截器（Inteceptor）要做的事，来看看 Dubbo 插件中的 instrumentation（DubboInstrumentation）
我们再看看下代码中描写的拦截器（Inteceptor）干了什么事，以下列出关键步骤
首先 beforeMethod 代表在执行 MonitorFilter 的 invoke 方法前会调用这里的方法，与之对应的是 afterMethod，代表在执行 invoke 方法后作增强逻辑。
其次我们从第 2，3点可以看到，不管是 consumer 还是 provider, 都对其全局 ID 作了相应处理，这样确保到达真正的业务层的时候保证有了此全局 traceid，定义好 Instrumentation 和 Interceptor 后，最后一步就是在 skywalking.def 里指定定义的类
// skywalking-plugin.def 文件 dubbo=org.apache.skywalking.apm.plugin.asf.dubbo.DubboInstrumentation
这样打包出来的插件就会对 MonitorFilter 的 invoke 方法进行增强，在 invoke 方法执行前对期 attachment 作注入全局 traceId 等操作，这一切都是静默的，对代码无侵入 的。
总结
本文由浅入深地介绍了分布式追踪系统的原理，相信大家对其作用及工作机制有了比较深的理解，特别需要注意的是，引入某项技巧，一定要结合现有的技术架构作出最合理的选择，就像 SkyWalking 有四个模块，我司只采用其 agent 采样功能一样，没有最好的技术，只有最合适的技术 ，通过此文，相信大家应该对 SkyWalking 的实现机制有了比较清晰的认识，文中只是介绍了一下 SkyWalking 的插件实现方式，不过其毕竟是工业级软件，要了解其博大精深，还要多读源码哦。
