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在调试微服务时，开发人员可能很难确定问题的根本原因。即使有日志，但需要在多个服务中搜索，花费大量时间往往是令人沮丧。
然而，面对所有这些挑战，还有一线希望——分布式追踪。
分布式追踪，为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具，可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，提高微服务时代下的开发诊断效率。
本文，我会和大家一起了解什么是分布式追踪、它的好处以及它在你的团队系统中扮演的角色。然后我们将介绍开发人员可以使用哪些工具，在云原生环境中实现分布式追踪。
日志调试的困难
当我们试图了解意外响应或生产故障时，日志非常有用。但是，日志没有无限的功能。以下是他们在调试微服务时给开发人员带来的一些挑战：
1. 记录是一个手动及耗时的过程
添加日志不是一个自动过程，它需要大量细致的手动工作。确定调试所需的所有潜在信息，添加日志，必要时删除它们——这些都需要很长时间，需要付出很多努力。此外，该过程容易出错。开发人员可能会花费大量时间添加日志，但仍会错过他们在生产中所需的确切信息。
2. 很难找到合适的平衡点
开发者需要确保自己有足够的日志用于调试，但不要太多日志，浪费太多时间在添加和分析上，这就很难创造这种平衡。如果他们没有记录足够的信息，他们将错过用于调试的数据。如果他们记录的太多，这个过程就会变得资源密集，并使日志分析变得更加困难。
3.跨服务跟踪日志很困难
跨多个服务、容器和进程，跟踪和分析日志具有挑战性。开发人员必须能够理解所有不同日志之间的关系，这需要他们了解不同服务中的代码逻辑，并将它们与日志相关联。
即使是在业务逻辑中，添加了唯一标识符来跟踪服务日志的公司，也会面对难以汇总和分析的困难。
4. 日志没有标准化
日志没有标准化或结构化格式，这意味着任何开发人员都可以根据自己的风格创建消息和事件。虽然这提供了灵活性和自由度，但对于你的团队来说，试图理解其他人的日志或对其进行解释，可能具有挑战性。
因此，日志并不总是提供解决性能和故障所需的信息。有许多解决方案试图克服这些挑战，其中包括标准化约定、最佳实践、分析工具等。但是，也许我们需要意识到日志记录有其局限性，你的团队需要另一种调试微服务的解决方案。
而这个解决方案就是追踪。
什么是分布式追踪？
日志提供有关服务内部发生的事情的信息，而分布式追踪则告诉你服务/组件之间发生的事情及其关系。这对于微服务来说非常重要，因为组件之间的集成失败会导致许多问题。
此外，日志是一种手动操作工具，可用于任何级别的活动。这也是为什么有许多日志记录最佳实践可供开发人员学习的原因。另一方面，跟踪是自动生成的，提供对架构最完整的理解。
分布式追踪是适应微服务架构的跟踪。分布式追踪旨在实现跨服务和模块的请求跟踪，为云原生系统提供了可观察性。
分布式追踪优势
在日志有限的地方，分布式追踪蓬勃发展。让我们看看分布式追踪如何解决日志调试微服务的困难。
1. 可视化
分布式追踪，一般具备可视化。与日志相反，开发人员不必想象通信流程并在他们的脑海中形成一个图像。相反，他们可以在眼前看到它。这使开发人员更容易理解服务之间的关系并解决性能瓶颈等问题。
2. 自动化
与日志不同，跟踪是自动的。开发人员不必手动添加日志来获得完整的信息。相反，他们会自动获得用户请求所发生情况的可视化信息。
3. 加快发布时间
分布式追踪提供了服务的可观察性和清晰的画面。这提高了组织的生产力，因为它使开发人员可以花更少的时间来尝试定位错误和调试它们。因此，生产力得到提高，开发人员可以花更多时间开发业务功能，同时也加快了发布时间。
4. 跨服务跟踪请求
微服务间的通信交互，往往会跨越多个服务。分布式追踪可以理解这些系统和组件之间的关系。它是通过传递给处理它们的服务的唯一ID 跟踪和记录所有这些请求来完成的。因此，开发人员可以在整个架构中看到请求的流程和进展，这在日志调试时通常是难以实现的。
5. 易于使用和实施
分布式追踪，不会将你限制为一种语言或某些应用程序，从而为你的团队节省了大量时间和麻烦。
6. 有洞察力
分布式追踪为开发人员提供了大量有洞察力的信息。这包括请求时间、有关组件的信息、延迟、应用程序运行状况等。所有这些信息在系统调试和故障原因分析期间都非常有用，可用于提高代码质量和快速解决用户问题。
我们什么时候应该使用分布式追踪？
好问题！以下是分布式追踪可以为你和你的团队提供帮助的三个主要场景。
1. 分布式架构
如果你的部门使用分布式架构，我们强烈建议实施分布式追踪。如你所见，这是跨服务跟踪请求的最佳方法。尤其当应用涉及许多团队协作开发并且流程复杂时，这相当重要。
它确保你不会浪费时间尝试跨机器调查问题或搜索无休止的日志。
2. 识别和分析系统问题困难
开发人员，有时候即使得到很多日志，也很难识别和分析系统的问题，这正是分布式追踪的用途。跟踪为你提供了你分析问题所需的所有信息，而没有日志调试的缺点。所以如果你不知道系统问题是什么，你可以对系统进行自动分析。
3. 需要可观察性
分布式追踪使你可以了解系统和服务以及它们之间的关系。你可以看到请求的完整链路信息、它们花费了多长时间、对系统健康状况的洞察等等。你不仅可以使用分布式追踪来确定问题发生的原因，还可以保持对分布式系统的可观察性。
分布式追踪工具
通过上文，我们知道了分布式追踪可以让你的生活更轻松，或者至少缩短你的调试时间。
以下跟踪工具将补充你的日志记录工作，尤其是在微服务架构中：
1. Jaeger
Jaeger是一个开源的分布式追踪工具。它支持事务监控、延迟优化和高级数据分析。Jaeger 支持大多数常用语言，并且支持 Kubernetes。它是一个云原生计算基金会毕业的项目。
2.Zipkin
Zipkin是一个与 Jaeger 非常相似的开源工具，也提供了分布式追踪功能。Zipkin也可以使用 Docker，和不同方式区别不大，归根结底还是看个人喜好和具体的技术栈需求。
3. Aspecto
Aspecto就像分布式应用程序的 Chrome DevTolls，帮助开发人员在整个开发周期中查找、修复分布式应用程序问题。
Aspecto 是基于 OpenTelemetry 的，它通过实施遥测数据来了解你的系统，然后将你在本地执行的操作与生产环境或其他基准数据进行比较，从而允许你的更改部署生产环境之前，得到验证并防止问题发生。
结论
通过实施分布式追踪，你可以看到你的请求和服务的完整信息，并减少调试时间。尝试使用开源工具（如Jaeger或Zipkin）进行分布式追踪，如果你正在想要预测应用更改的效果，请尝试使用Aspecto，以获得更快的反馈和更高的可见性。
译文连接: https://thenewstack.io/tracing-why-logs-arent-enough-to-debug-your-microservices/
