简述分布式跟踪系统实现原理

问题来源

互联网项目通常都是大用户量，大并发，因此从技术架构上大多采用分布式架构构建成大型分布式系统，SOA或者是微服务，一个请求涉及到多个子系统，如果某个请求的处理不正常，怎么排查定位问题呢？如果没有合适的手段，排查问题无异大海捞针，为了提高解决问题的效率，迫切需要有一个技术手段能跟踪整个处理环节，并能够快速定位。一种可行的方案就是跟踪这个调用链，把每次请求的完整处理环节串联起来，这样就可以实现对调用路径的全程监控。

技术实现要点

采用日志埋点技术，在请求的处理入口处为该次请求分配一个TraceId(跟踪Id)，将此TraceId依次传递给下一个处理环节，在每一个处理环节记录日志，通过这个TraceId就可以查询到从起始到处理完毕整个处理路径中的日志信息。

埋点日志记录的内容

TraceId、RPCId、调用的开始时间，调用类型，协议类型，调用方ip和端口，请求的服务名等信息；

调用耗时，调用结果，异常信息，消息报文等；

预留可扩展字段，为将来的扩展做预留；

记录内容可以根据业务的需要详细设计，原则就是要方便将来排查定位问题。

收集查询的实现

把埋点日志数据收集起来，再搭建一个查询系统就可以方便定位问题了，简单的查询分析系统可以采用ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)来搭建。

参考文献，谷歌的Dapper论文：https://bigbully.github.io/Dapper-translation

原文地址：https://www.cnblogs.com/aiandbigdata/p/10046983.html