Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下可觀測生態領域相關的技術 - Distributed Tracing(分布式追蹤)。

什么是 “Distributed Tracing - 分布式追蹤” ?

Distributed Tracing(分布式追蹤)是一種用于監測和分析分布式應用程序的技術和方法。它旨在追蹤和記錄應用程序中的請求和操作，從而提供對應用程序的全局視圖和性能分析。

在分布式系統中，應用程序通常由多個微服務或組件組成，這些組件可能分布在不同的計算機、容器或云環境中。這種分布式環境使得監測和調試應用程序變得更加困難，因為單個請求可能會在多個組件之間傳遞，并涉及多個網絡調用。

從本質上來講，分布式追蹤的核心思想是在整個應用程序的各個組件之間創建一條可追蹤的路徑。當一個請求進入系統時，它被賦予一個唯一的標識符(例如Trace ID)，然后隨著請求在不同組件之間傳遞，這個標識符會隨之傳遞。每個組件在處理請求時都會生成相關的追蹤數據，例如開始時間、結束時間、執行時間、調用的組件等。

這些追蹤數據被收集和匯總，通常存儲在專門的分布式追蹤系統中。開發人員可以使用這些數據來分析應用程序的性能瓶頸、調用鏈路和錯誤。通過可視化界面或查詢語言，他們可以查看整個請求的路徑和時間線，并識別潛在的性能問題和故障原因。

通常來講，在最為基本的層面上，追蹤解決方案從軟件可觀測性開始，通過從外部輸出推斷系統的內部狀態。然而，由于這是一個相對不精確的過程，為了更準確地讀取和記錄各個組件的情況，我們希望引入遙測技術來捕獲和測量數據。一旦系統具備遙測功能，我們就可以開始通過分布式追蹤來觀測系統級別發生的情況。

在云原生計算中，我們通常使用分布式系統和微服務架構，因此分布式追蹤成為日常調試和監控的重要組成部分。它可以幫助我們理解請求是如何在多個服務之間流動的，并提供關于性能、錯誤和依賴關系的有用信息。通過分布式追蹤，我們可以更好地理解系統中的瓶頸、故障和性能問題，并采取適當的行動來改進和優化我們的應用程序。

因此，分布式追蹤在軟件開發和運維中具有重要意義，它提供了對分布式系統中請求流程和組件交互的全局視圖，幫助我們診斷問題、監控性能并改進系統的可靠性。

“Distributed Tracing - 分布式追蹤” 的歷史發展脈絡

Distributed Tracing(分布式追蹤)的發展歷史可以追溯到分布式系統和微服務架構的出現。下面是分布式追蹤的一些關鍵里程碑和發展階段，具體可參考如下：

1、Google Dapper

Google 于 2003 年發布了一篇題為《Dapper，a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》的論文，這標志著分布式追蹤的重要里程碑。這篇論文詳細介紹了 Google 內部使用的分布式追蹤系統 Dapper，該系統的設計和實現為后來的分布式追蹤技術奠定了基礎。

在此篇論文中，Google 首次提出了分布式追蹤的概念，并探索了關鍵的技術和方法。其中包括請求追蹤，即追蹤一個請求在分布式系統中的整個路徑和生命周期。通過跨服務追蹤，Dapper 能夠追蹤一個請求在不同服務之間的傳遞和處理過程，從而提供全局的視圖和上下文。為了應對大規模系統中的性能和存儲壓力，Dapper 引入了采樣技術，僅記錄部分請求的追蹤數據，而非全部。此外，Dapper 還提供了可視化工具，使開發人員能夠直觀地查看和分析追蹤數據，以診斷和解決問題。

這篇論文的發表對于分布式系統的可觀察性和調試技術產生了深遠的影響。它啟發了后續的研究和工具開發，促進了分布式追蹤技術的進一步發展和應用。許多開源項目和商業工具都受到 Dapper 的啟發，并致力于提供更強大、靈活和易用的分布式追蹤解決方案。因此，Dapper 論文標志著分布式追蹤領域的開端，為我們理解和管理復雜的分布式系統提供了重要的方法和工具。

2、Twitter Zipkin

Twitter 的 Zipkin 項目受到了 Google Dapper 論文的啟發，并在其基礎上進行了擴展和改進。Zipkin 提供了一種簡單而強大的方式來收集、存儲和可視化分布式追蹤數據。通過引入 Zipkin，開發人員可以更輕松地實施分布式追蹤，從而獲得對系統中請求流程和服務交互的全局視圖。

Zipkin 采用了一些與 Google Dapper 類似的思想和技術，例如請求追蹤和跨服務追蹤。它可以追蹤請求在分布式系統中的流動路徑，并記錄每個服務的處理時間和相關信息。這使得開發人員能夠快速識別和排查潛在的性能瓶頸和故障點。

除了數據收集和存儲功能，Zipkin 還提供了直觀的可視化界面，使開發人員能夠直觀地查看和分析分布式追蹤數據。這些可視化工具可以幫助開發人員理解系統中的請求流程，識別慢速請求、異常情況和服務之間的依賴關系。

3、Uber Jaeger

在 Zipkin 發布三年后的 2015 年，Uber 宣布開源了 Jaeger，這是一個專門用于監控、分析和排除微服務故障的分布式追蹤系統。

Jaeger 項目的推出為分布式追蹤技術帶來了新的突破和創新。它在基于 Zipkin 的思想和經驗的基礎上進行了進一步的改進和優化。Jaeger 提供了更高級別的功能和性能，以適應大規模微服務架構的需求。

隨著其開源項目的成功，Jaeger 于 2018 年成為云原生計算基金會(CNCF)的第 12 個托管項目。Jaeger 的加入進一步加強了分布式追蹤技術在云原生生態系統中的地位，并得到了更廣泛的社區支持和貢獻。

由于其持續的發展和社區的努力，Jaeger 于 2019 年晉升為 CNCF 的畢業項目級別，這是 CNCF 下最高的可用級別。這表明 Jaeger 已經成為一個成熟而可靠的分布式追蹤系統，被廣泛認可和采用。

4、OpenTracing

在 2016 年，CNCF(Cloud Native Computing Foundation)推出了 OpenTracing，這是一個旨在推動分布式追蹤領域發展的開放標準。OpenTracing 的目標是提供一套廠商中立的 API 和規范，以便在應用程序中輕松集成各種分布式追蹤系統。

OpenTracing 的推出填補了分布式追蹤領域的一個重要空白。在此之前，不同的追蹤系統使用不同的 API 和數據格式，使得在不同系統之間切換和集成變得復雜困難。OpenTracing 的出現為開發人員提供了一種通用的編程接口，使得他們可以方便地在不同的追蹤系統之間切換和集成，而無需修改現有的代碼。

通過 OpenTracing，開發人員可以使用統一的 API 來定義和記錄跨多個服務的請求和操作。這些API可以輕松地插入到應用程序的代碼中，以收集關鍵的追蹤信息。這些信息包括請求的流經路徑、服務之間的依賴關系以及請求處理的時間等。

5、OpenCensus

除了 OpenTracing，Google 還推出了另一個項目名為 OpenCensus。OpenCensus 是一組適用于多種編程語言的庫，旨在幫助開發人員收集應用程序的指標和分布式追蹤數據，并實時傳輸到他們選擇的后端系統。這個項目的目標是提供一種簡單而強大的方式來監控和診斷應用程序的運行狀況。

通過 OpenCensus，開發人員可以獲得對應用程序的全面觀察，并獲得有關其性能、可用性和可靠性的關鍵洞察。收集和分析這些數據可以幫助開發人員優化應用程序的性能，提高用戶體驗，并及時發現和解決潛在的問題。

6、OpenTelemetry

在 2020 年，CNCF 支持了一個重要的項目，即 OpenTelemetry。OpenTelemetry 的目標是將 OpenTracing 和 OpenCensus 項目合并，成為下一代分布式追蹤和觀測標準。它提供了一套全面的工具、庫和規范，用于收集、傳輸和分析應用程序的追蹤數據和度量指標。

OpenTelemetry 的出現是為了解決分布式追蹤和應用程序觀測領域的挑戰。它整合了 OpenTracing 和 OpenCensus 的最佳實踐和思想，并提供了一個統一的解決方案。通過 OpenTelemetry，開發人員可以方便地收集應用程序的追蹤數據和度量指標，無論是在單個服務內部還是跨多個服務之間。

OpenTelemetry 提供了一系列的 API 和 SDK，支持多種編程語言和平臺。開發人員可以使用這些工具將追蹤和度量的收集嵌入到應用程序代碼中。這些工具會自動收集關鍵的數據，例如請求處理時間、資源利用率和錯誤率等。同時，OpenTelemetry 還支持分布式追蹤，能夠追蹤請求在整個分布式系統中的流經路徑和服務之間的調用關系。

OpenTelemetry 的設計具有靈活性和可擴展性。它支持與多個后端系統集成，例如 Jaeger、Zipkin、Prometheus 和 Google Cloud Monitoring 等。開發人員可以根據自己的需求選擇適合的后端，并將收集到的數據實時傳輸到這些后端系統中進行分析和可視化。這使得開發人員能夠獲得對應用程序的全面觀察，并及時識別和解決潛在的性能問題和故障。

通過 OpenTelemetry，開發人員可以更加方便地實現應用程序的監控和觀測。它提供了一種統一的標準和工具，使得跨多個服務的追蹤和度量變得更加一致和可靠。開發人員可以利用 OpenTelemetry 的功能來優化應用程序的性能、可用性和可靠性，提供更好的用戶體驗。

為什么需要 “Distributed Tracing - 分布式追蹤” ?

分布式追蹤是在分布式系統中追蹤和監控請求的流經路徑和服務之間的調用關系的過程。在現代的應用程序架構中，分布式系統變得越來越常見。這些系統通常由多個微服務組成，每個微服務負責處理特定的功能或業務邏輯。在這樣的環境下，分布式追蹤變得至關重要，原因如下：

• 故障排查和調試：在分布式系統中，當出現故障或性能問題時，很難確定問題的根源。分布式追蹤可以幫助開發人員識別請求的流經路徑，并記錄每個服務的處理時間和性能指標。這樣，開發人員可以快速定位問題所在，并進行故障排查和調試。
• 性能優化：分布式追蹤可以提供對系統性能的全面可見性。通過收集和分析請求的流經路徑和服務之間的調用關系，開發人員可以了解每個服務的性能瓶頸和熱點。這使得他們能夠有針對性地優化系統，提高整體性能和響應時間。
• 容量規劃和資源管理：分布式追蹤可以提供對資源利用率的洞察。通過監視請求的流經路徑和服務的調用關系，開發人員可以了解每個服務的負載情況和資源消耗。這有助于進行容量規劃和資源管理，確保系統具有足夠的資源來滿足用戶需求。
• 跨服務的請求追蹤：在分布式系統中，一個請求通常會涉及多個服務的協作。分布式追蹤可以追蹤請求在整個系統中的流經路徑，并記錄每個服務的處理情況。這有助于了解服務之間的依賴關系和調用關系，提供全局的請求視圖，從而更好地理解系統的行為和性能。
• 監控和警報：分布式追蹤可以與監控和警報系統集成，提供對系統運行狀況的實時監控。通過收集和分析請求的追蹤數據，可以生成關鍵的度量指標和報告，用于監控系統的健康狀況和性能指標。同時，可以設置警報規則，及時發現并響應系統中的異常情況。

總之，分布式追蹤在現代分布式系統中起著至關重要的作用。它幫助開發人員進行故障排查、性能優化、容量規劃和資源管理。此外，它還提供了對跨服務請求的全局視圖，以及與監控和警報系統的集成，實現對系統的實時監控和警報。通過分布式追蹤，開發人員可以更好地理解和管理復雜的分布式系統，提供高性能、可靠和可伸縮的應用程序。