本文主要是介绍高并发系统设计——分布式Trace技术选型，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

摘要

你的垂直电商系统在引入 RPC 框架，和注册中心之后已经完成基本的服务化拆分了，系统架构也有了改变：

现在，你的系统运行平稳，老板很高兴，你也安心了很多。而且你认为，在经过了服务化拆分之后，服务的可扩展性增强了很多，可以通过横向扩展服务节点的方式，进行平滑地扩容了，对于应对峰值流量也更有信心了。但是这时出现了问题：你通过监控发现，系统的核心下单接口在晚高峰的时候，会有少量的慢请求，用户也投诉在 APP 上下单时，等待的时间比较长。而下单的过程可能会调用多个 RPC 服务，或者使用多个资源，一时之间，你很难快速判断，究竟是哪个服务或者资源出了问题，从而导致整体流程变慢，于是，你和你的团队开始想办法如何排查这个问题。

一、分布式链路追踪技术背景

因为在分布式环境下，请求要在多个服务之间调用，所以对于慢请求问题的排查会更困难。先看看在一体化架构中，是如何排查这个慢请求的问题的。最简单的思路是：打印下单操作的每一个步骤的耗时情况，然后通过比较这些耗时的数据，找到延迟最高的一步，然后再来看看这个步骤要如何的优化。如果有必要的话，你还需要针对步骤中的子步骤，再增加日志来继续排查，

虽然这个方式比较简单，但你可能很快就会遇到问题：由于同时会有多个下单请求并行处理，所以，这些下单请求的每个步骤的耗时日志，是相互穿插打印的。你无法知道这些日志，哪些是来自于同一个请求，也就不能很直观地看到，某一次请求耗时最多的步骤是哪一步了。那么，你要如何把单次请求，每个步骤的耗时情况串起来呢？

一个简单的思路是：给同一个请求的每一行日志，增加一个相同的标记。这样，只要拿到这个标记就可以查询到这个请求链路上，所有步骤的耗时了，我们把这个标记叫做 requestId，我们可以在程序的入口处生成一个 requestId，然后把它放在线程的上下文中，这样就可以在需要时，随时从线程上下文中获取到 requestId 了。有了 requestId，你就可以清晰地了解一个调用链路上的耗时分布情况了。于是，你给你的代码增加了大量的日志，来排查下单操作缓慢的问题。很快， 你发现是某一个数据库查询慢了才导致了下单缓慢，然后你优化了数据库索引，问题最终得到了解决。用户反馈某些商品业务打开缓慢；商城首页打开缓慢。你开始焦头烂额地给代码中增加耗时日志，而这时你意识到，每次排查一个接口就需要增加日志、重启服务，这并不是一个好的办法，于是你开始思考解决的方案。

在一体化架构中，单次请求的所有的耗时日志，都被记录在一台服务器上，而在微服务的场景下，单次请求可能跨越多个 RPC 服务，这就造成了，单次的请求的日志会分布在多个服务器上。当然，你也可以通过 requestId 将多个服务器上的日志串起来，但是仅仅依靠 requestId 很难表达清楚服务之间的调用关系，所以从日志中，就无法了解服务之间是谁在调用谁。因此，我们采用 traceId + spanId 这两个数据维度来记录服务之间的调用关系（这里 traceId 就是 requestId），也就是使用 traceId 串起单次请求，用 spanId 记录每一次 RPC 调用。

说起来可能比较抽象，我给你举一个具体的例子。

比如，你的请求从用户端过来，先到达 A 服务，A 服务会分别调用 B 和 C 服务，B 服务又会调用 D 和 E 服务：

我来给你讲讲图中的内容：

• 用户到 A 服务之后会初始化一个 traceId 为 100，spanId 为 1；
• A 服务调用 B 服务时，traceId 不变，而 spanId 用 1.1 标识，代表上一级的 spanId 是 1，这一级的调用次序是 1；
• A 调用 C 服务时，traceId 依然不变，spanId 则变为了 1.2，代表上一级的 spanId 还是 1，而调用次序则变成了 2，以此类推。

通过这种方式，我们可以在日志中，清晰地看出服务的调用关系是如何的，方便在后续计算中调整日志顺序，打印出完整的调用链路。

那么 spanId 是何时生成的，又是如何传递的呢？这部分内容可以算作一个延伸点，能够帮你了解分布式 trace 中间件的实现原理。

• 首先，A 服务在发起 RPC 请求服务 B 前，先从线程上下文中获取当前的 traceId 和 spanId，然后，依据上面的逻辑生成本次 RPC 调用的 spanId，再将 spanId 和 traceId 序列化后，装配到请求体中，发送给服务方 B。
• 服务方 B 获取请求后，从请求体中反序列化出 spanId 和 traceId，同时设置到线程上下文中，以便给下次 RPC 调用使用。在服务 B 调用完成返回响应前，计算出服务 B 的执行时间发送给消息队列。
• 当然，在服务 B 中，你依然可以使用切面编程的方式，得到所有调用的数据库、缓存、HTTP 服务的响应时间，只是在发送给消息队列的时候，要加上当前线程上下文中的 spanId 和 traceId。

这样，无论是数据库等资源的响应时间，还是 RPC 服务的响应时间就都汇总到了消息队列中，在经过一些处理之后，最终被写入到 Elasticsearch 中以便给开发和运维同学查询使用。

而在这里，你大概率会遇到的问题还是性能的问题，也就是因为引入了分布式追踪中间件，导致对于磁盘 I/O 和网络 I/O 的影响，**而我给你的“避坑”指南就是：**如果你是自研的分布式 trace 中间件，那么一定要提供一个开关，方便在线上随时将日志打印关闭；如果使用开源的组件，可以开始设置一个较低的日志采样率，观察系统性能情况再调整到一个合适的数值。

二、分布式链路追踪技术的技术原理

三、分布式链路追踪技术的技术选型

博文参考

zipkinhttps://zipkin.io/

Jaegerwww.jaegertracing.io/

Pinpointhttps://github.com/pinpoint-apm/pinpoint

SkyWalkinghttp://skywalking.apache.org/

分布式链路追踪技术对比 | sharedCode

10张图带你入门分布式链路追踪系统原理 - 知乎

这篇关于高并发系统设计——分布式Trace技术选型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！