分布式链路追踪实战
干货：
什么是APM
什么是Opentracing
什么是SpanID
什么是TraceID
基于zipkin构建链路追踪
1. 什么是APM
APM（Application Performance Management，即应用性能管理，在分布式领域也称为分布式跟踪管理）对企业的应用系统进行实时监控，它是用于实现对应用程序性能管理和故障管理的系统化的解决方案。
APM核心功能：
- 服务调用跟踪
- 应用系统存活检测
- 监控告警
开源APM管理工具：
- ZipKin
- PinPoint
- SkyWalking
- Prometheus
我们这篇文章主要是讲解APM的核心功能之一：服务调用跟踪，用到的工具是ZipKin，本来想用Prometheus搭建一个监控平台，想来想去比较简单，大家直接在本地就可以搭建单机版的监控平台。
2. 什么是Opentracing
OpenTracing通过提供平台无关、厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。
不过OpenTracing并不是标准。因为CNCF不是官方标准机构，但是它的目标是致力为分布式追踪创建更标准的API和工具。
3. 什么是TraceID
一个trace代表了一个事务或者流程在（分布式）系统中的执行过程，而这个过程会有唯一ID去标识，这个唯一ID就是Trace ID，通俗解释就是一个API请求的完整调用流程。
4. 什么是SpanID
一个span代表在分布式系统中完成的单个工作单元，这个工作单元有唯一ID去标识，这个唯一ID就是Span ID。也包含其他span的“引用”，这允许将多个spans组合成一个完整的Trace。
通俗解释就是在Trace这样一个完整调用的流程中，Span扮演的角色就是每次执行的一次IO或者非IO操作。所以你通过Trace找到整个链路，然后从链路中找到确定的Span，这样就可以准确定位一次问题或者性能查询。
5. 其他名称解释
Span tags（跨度标签）可以理解为用户自定义的Span注释。便于查询、过滤和理解跟踪数据。
Span logs（跨度日志）可以记录Span内特定时间或事件的日志信息。主要用于捕获特定Span的日志信息以及应用程序本身的其他调试或信息输出。
SpanContext 代表跨越进程边界，传递到子级Span的状态。常在追踪示意图中创建上下文时使用。
6. 案例
图中可以看到以下内容：
- 执行时间的上下文
- 服务间的层次关系
- 服务间串行或并行调用链
结合以上信息，在实际场景中我们可以通过整个系统的调用链的上下文、性能等指标信息，一下子就能够发现系统的痛点在哪儿。
7. 什么是ZipKin
Zipkin是分布式追踪系统。它的作用是收集解决微服务架构中的延迟问题所需的时序数据。它管理这些数据的收集和查找。
Zipkin的设计基于Google Dapper论文。
8. 基于ZipKin构建链路追踪
首先在基于之前的项目之中，把server.go修改一下，让其支持分布式链路追踪。server.go:
const ( SERVICE_NAME = "simple_zipkin_server" ZIPKIN_HTTP_ENDPOINT = "http://127.0.0.1:9411/api/v2/spans" //上报到ZipKin中的链路 ZIPKIN_RECORDER_HOST_PORT = "0.0.0.0" ) func main() { ... //链路日志输出到哪 reporter := httpreporter.NewReporter(ZIPKIN_HTTP_ENDPOINT) defer reporter.Close() //记录服务名称和端口 endpoint, err := zipkin.NewEndpoint(SERVICE_NAME, ZIPKIN_RECORDER_HOST_PORT) if err != nil { log.Fatalf("zipkin.NewEndpoint err: %v", err) } tracer, err := zipkin.NewTracer(reporter, zipkin.WithLocalEndpoint(endpoint)) if err != nil { log.Fatalf("zipkin.NewTracer err: %v", err) } //接入opentracing t := zipkinot.Wrap(tracer) opentracing.SetGlobalTracer(t) logrus.Infof("starting hello service at: %s", *port) //初始化grpc server,并注册中间件 s := grpc.NewServer( // otgrpc.LogPayloads 是否记录 入参和出参 // otgrpc.SpanDecorator 装饰器，回调函数 // otgrpc.IncludingSpans 是否记录 grpc.UnaryInterceptor(grpc_middleware.ChainUnaryServer(otgrpc.OpenTracingServerInterceptor(t, otgrpc.LogPayloads(), // IncludingSpans是请求前回调 otgrpc.IncludingSpans(func(parentSpanCtx opentracing.SpanContext, method string, req, resp interface{}) bool { log.Printf("method: %s", method) log.Printf("req: %+v", req) log.Printf("resp: %+v", resp) return true }), // SpanDecorator是请求后回调 otgrpc.SpanDecorator(func(span opentracing.Span, method string, req, resp interface{}, grpcError error) { log.Printf("method: %s", method) log.Printf("req: %+v", req) log.Printf("resp: %+v", resp) log.Printf("grpcError: %+v", grpcError) }), ))), ) //注册服务 pb.RegisterGreeterServer(s, &server{}) fmt.Println("ddd") s.Serve(lis) }
至此我们的grpc服务就有了链路追踪功能，接下来我们演示下，启动server.go:k8s-grpc-demo go run cmd/svr/svr.go -port 50004
然后启动客户端：k8s-grpc-demo go run cmd/cli/cli.go
我们可以看下server.go的日志：
我们发现日志完美记录到ZipKin中，接下来我们看下ZipKin地址：
当我们点击RUN QUERY的时候可以看到如下：
当我们点击某一个Trace的时候，就进入这个Trace的整个调用链路详情中：
这样我就基于gRPC + Opentracing + Zipkin的分布式链路追踪系统就搭建完成了，大家下去可以自己尝试下。
9. 小结
各位读者朋友们，我们的Go微服务架构实战【上中下】系列课程到这里就基本上结束了，写作过程中虽然很累，很艰辛，但是这个系列能在有限的业余时间坚持创作完实属不易，希望在之后的业余时间当中能继续为大家带来更棒的系列课程，欢迎大家点赞、关注和分享。
最后再次感谢大家对本系列课程的大力支持，由于个人能力有限，难免哪里写的有问题欢迎大家指出，也欢迎各位能在百忙之中抽出时间学习，最后和各位分享一句话：简单的东西不一定是最好的，但最好的东西一定是简单的。
