为什么需要分布式链路追踪系统
微服务架构给运维、排障带来新挑战
在分布式架构下，当用户从浏览器客户端发起一个请求时，后端处理逻辑往往贯穿多个分布式服务，这时会浮现很多问题，比如：
- 请求整体耗时较长，具体慢在哪个服务？
- 请求过程中出错了，具体是哪个服务报错？
- 某个服务的请求量如何，接口成功率如何？
回答这些问题变得不是那么简单，我们不仅仅需要知道某一个服务的接口处理统计数据，还需要了解两个服务之间的接口调用依赖关系，只有建立起整个请求在多个服务间的时空顺序，才能更好的帮助我们理解和定位问题，而这，正是分布式链路追踪系统可以解决的。
分布式链路追踪系统如何帮助我们
分布式链路追踪技术的核心思想：在用户一次分布式请求服务的调⽤过程中，将请求在所有子系统间的调用过程和时空关系追踪记录下来，还原成调用链路集中展示，信息包括各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等。
如上图所示，通过分布式链路追踪构建出完整的请求链路后，可以很直观地看到请求耗时主要耗费在哪个服务环节，帮助我们更快速聚焦问题。
同时，还可以对采集的链路数据做进一步的分析，从而可以建立整个系统各服务间的依赖关系、以及流量情况，帮助我们更好地排查系统的循环依赖、热点服务等问题。
分布式链路追踪系统架构概览
核心概念
在分布式链路追踪系统中，最核心的概念，便是链路追踪的数据模型定义，主要包括 Trace 和 Span。
其中，Trace 是一个逻辑概念，表示一次（分布式）请求经过的所有局部操作（Span）构成的一条完整的有向无环图，其中所有的 Span 的 TraceId 相同。
Span 则是真实的数据实体模型，表示一次(分布式)请求过程的一个步骤或操作，代表系统中一个逻辑运行单元，Span 之间通过嵌套或者顺序排列建立因果关系。Span 数据在采集端生成，之后上报到服务端，做进一步的处理。其包含如下关键属性：
- Name：操作名称，如一个 RPC 方法的名称，一个函数名
- StartTime/EndTime：起始时间和结束时间，操作的生命周期
- ParentSpanId：父级 Span 的 ID
- Attributes：属性，一组 <K,V> 键值对构成的集合
- Event：操作期间发生的事件
- SpanContext：Span 上下文内容，通常用于在 Span 间传播，其核心字段包括 TraceId、SpanId
一般架构
分布式链路追踪系统的核心任务是：围绕 Span 的生成、传播、采集、处理、存储、可视化、分析，构建分布式链路追踪系统。其一般的架构如下如所示：
- 我们看到，在应用端需要通过侵入或者非侵入的方式，注入 Tracing Sdk，以跟踪、生成、传播和上报请求调用链路数据；
- Collect agent 一般是在靠近应用侧的一个边缘计算层，主要用于提高 Tracing Sdk 的写性能，和减少 back-end 的计算压力；
- 采集的链路跟踪数据上报到后端时，首先经过 Gateway 做一个鉴权，之后进入 kafka 这样的 MQ 进行消息的缓冲存储；
- 在数据写入存储层之前，我们可能需要对消息队列中的数据做一些清洗和分析的操作，清洗是为了规范和适配不同的数据源上报的数据，分析通常是为了支持更高级的业务功能，比如流量统计、错误分析等，这部分通常采用flink这类的流处理框架来完成；
- 存储层会是服务端设计选型的一个重点，要考虑数据量级和查询场景的特点来设计选型，通常的选择包括使用 Elasticsearch、Cassandra、或 Clickhouse 这类开源产品；
- 流处理分析后的结果，一方面作为存储持久化下来，另一方面也会进入告警系统，以主动发现问题来通知用户，如错误率超过指定阈值发出告警通知这样的需求等。
刚才讲的，是一个通用的架构，我们并没有涉及每个模块的细节，尤其是服务端，每个模块细讲起来都要很花些功夫，受篇幅所限，我们把注意力集中到靠近应用侧的 Tracing Sdk，重点看看在应用侧具体是如何实现链路数据的跟踪和采集的。
协议标准和开源实现
刚才我们提到 Tracing Sdk，其实这只是一个概念，具体到实现，选择可能会非常多，这其中的原因，主要是因为：
- 不同的编程语言的应用，可能采用不同技术原理来实现对调用链的跟踪
- 不同的链路追踪后端，可能采用不同的数据传输协议
当前，流行的链路追踪后端，比如 Zipin、Jaeger、PinPoint、Skywalking、Erda，都有供应用集成的 sdk，导致我们在切换后端时应用侧可能也需要做较大的调整。
社区也出现过不同的协议，试图解决采集侧的这种乱象，比如 OpenTracing、OpenCensus 协议，这两个协议也分别有一些大厂跟进支持，但最近几年，这两者已经走向了融合统一，产生了一个新的标准 OpenTelemetry，这两年发展迅猛，已经逐渐成为行业标准。
OpenTelemetry 定义了数据采集的标准 api，并提供了一组针对多语言的开箱即用的 sdk 实现工具，这样，应用只需要与 OpenTelemetry 核心 api 包强耦合，不需要与特定的实现强耦合。
