分布式微服务系统下调用链追踪技术实例分析

分布式微服务系统下调用链追踪技术实例分析

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1、面试官：

分布式微服务环境下那么多机器，调用链又很长，你们是如何定位问题的？

问题分析：这个问题，如果你使用过微服务框架，对于服务治理你一定知道这种技术，如果作为微服务架构的小白，你只是知道一些基础知识，突然被问到这个问题，确实比较懵逼。这么多机器集群，我怎么知道每次服务打到哪个机器上了，我怎么知道到底是哪个环节抛异常了？

我：分布式系统中针对上述问题，我们急需一套链路追踪（Trace）系统来解决这些痛点，这个系统主要的任务就是收集各服务的日志，上报日志，分析日志，保存展示。其关键核心在于调用链，为每个请求生成全局唯一的ID（Traceld），通过Traceld 将不同系统的“孤立地”调用信息关联在一起，还原出更多有价值的数据。

（如果你还不明白到底怎么搞直接看看成品图）

通过一个Trace查询某一次请求，这个Trace是全剧唯一，通过这个链路追踪系统，你可以清楚的知道服务调用深度，涉及服务个数，每个服务调用的时间及状态，到底是哪个服务出现异常，具体到方法名，查找耗时长的链路时，可以通过在查询结果页面点击“耗时”二字，让数据以耗时升序或降序排列，都一目了然，上面的问题都得到解决了。

2、面试官：

你知道哪些成熟的调用链开源工具？

Google Dapper

Dapper一开始是一个自包含的跟踪工具，但后来发展成为一个监控平台，具有高性能，代码侵入性低，支持集群扩展特性。

dapper 处理日志分为3个阶段：

• 各个服务将span数据写到本机日志上；

• dapper守护进程进行拉取日志文件，将文件读到dapper收集器里；

• dapper收集器将结果写到bigtable中，一次跟踪被记录为一行。

阿里巴巴的分布式调用跟踪系统 - 鹰眼（EagleEye）

EagleEye 是一个以调用链追踪技术为核心的监控系统，通过收集，存储，分析分布式系统中的调用事件参数，协同开发人员进行故障定位，容量预估，性能瓶颈定位，系统请求链路梳理等，EagleEye 的开发也是基于Google Dapper 的设计思想。

美团分布式会话追踪系统 - MTrace

MTrace是美团点评内部的分布式会话跟踪系统，也借鉴了2010年Google的 dapper，通过一个全局的ID将分布在各个服务节点上的同一次请求串联起来，还原原有的调用关系、追踪系统问题、分析调用数据、统计系统指标，MTrace支持美团内部RPC中间件，HTTP中间件，MySQL，Tair，MQ等中间件的数据埋点。

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