分布式微服務系統下調用鏈追蹤技術實例分析

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1、面試官：

分布式微服務環境下那么多機器，調用鏈又很長，你們是如何定位問題的？

問題分析：這個問題，如果你使用過微服務框架，對于服務治理你一定知道這種技術，如果作為微服務架構的小白，你只是知道一些基礎知識，突然被問到這個問題，確實比較懵逼。這么多機器集群，我怎么知道每次服務打到哪個機器上了，我怎么知道到底是哪個環節拋異常了？

我：分布式系統中針對上述問題，我們急需一套鏈路追蹤（Trace）系統來解決這些痛點，這個系統主要的任務就是收集各服務的日志，上報日志，分析日志，保存展示。其關鍵核心在于調用鏈，為每個請求生成全局唯一的ID（Traceld），通過Traceld 將不同系統的“孤立地”調用信息關聯在一起，還原出更多有價值的數據。

（如果你還不明白到底怎么搞直接看看成品圖）

通過一個Trace查詢某一次請求，這個Trace是全劇唯一，通過這個鏈路追蹤系統，你可以清楚的知道服務調用深度，涉及服務個數，每個服務調用的時間及狀態，到底是哪個服務出現異常，具體到方法名，查找耗時長的鏈路時，可以通過在查詢結果頁面點擊“耗時”二字，讓數據以耗時升序或降序排列，都一目了然，上面的問題都得到解決了。

2、面試官：

你知道哪些成熟的調用鏈開源工具？ 

Google Dapper

Dapper一開始是一個自包含的跟蹤工具，但后來發展成為一個監控平臺，具有高性能，代碼侵入性低，支持集群擴展特性。

dapper 處理日志分為3個階段：

• 各個服務將span數據寫到本機日志上；

• dapper守護進程進行拉取日志文件，將文件讀到dapper收集器里；

• dapper收集器將結果寫到bigtable中，一次跟蹤被記錄為一行。

阿里巴巴的分布式調用跟蹤系統 - 鷹眼（EagleEye）

EagleEye 是一個以調用鏈追蹤技術為核心的監控系統，通過收集，存儲，分析分布式系統中的調用事件參數，協同開發人員進行故障定位，容量預估，性能瓶頸定位，系統請求鏈路梳理等，EagleEye 的開發也是基于Google Dapper 的設計思想。

美團分布式會話追蹤系統 - MTrace

MTrace是美團點評內部的分布式會話跟蹤系統，也借鑒了2010年Google的 dapper，通過一個全局的ID將分布在各個服務節點上的同一次請求串聯起來，還原原有的調用關系、追蹤系統問題、分析調用數據、統計系統指標，MTrace支持美團內部RPC中間件，HTTP中間件，MySQL，Tair，MQ等中間件的數據埋點。

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