分布式调用跟踪
分布式服务拆分以后，系统变得日趋复杂，业务的调用链也越来越长，如何快速定位线上故障，就需要依赖分布式调用跟踪技术。
为什么需要分布式调用跟踪
随着分布式服务架构的流行，特别是微服务等设计理念在系统中的应用，系统架构变得越来越分散。
可以看到，随着服务的拆分，系统的模块变得越来越多，不同的模块可能由不同的团队维护，一个请求可能会涉及到几十个服务的协同处理，牵制到多个团队的业务系统。
假设现在某次服务调用失败，或者出现请求超时，需要定位具体是哪个服务引起的异常，哪个环节导致的超时，就需要去每个服务里查看日志，这样的处理效率是非常低的。
另外，系统拆分以后，缺乏一个自上而下全局的调用ID，如何有效的进行相关的数据分析工作呢？比如电商的活动的转化率，购买率，广告系统的点击链路等。如果没有一个统一的调用ID来记录，只依靠业务上的主键等是很难实现的，特别是对于一些大型网站系统，如淘宝、京东等，这些问题尤其突出。
分布式调用跟踪业务场景
分布式调用跟踪技术就是解决上面的业务问题，即通过调用链的方式，把一次请求调用过程完整的串联起来，这样就实现了对请求的调用路径的监控。
分布式调用链就是讲一次分布式请求还原成调用链路，显式的在后端查看一次分布式式请求的调用情况，比如各个节点上的耗时，请求具体达到了哪台机器上，每个服务节点的请求状态等。
一般来说，分布式调用跟踪可以应用在以下的场景中。
- 故障的快速定位：通过调用链跟踪，一次请求的逻辑轨迹可以完整清晰的展示出来，在开发的过程中，可以在业务日志中添加调用链ID,还可以通过调用链结合业务日志快速定位错误信息。
- 各个调用环节的性能分析：在调用链的各个环节分别添加调用时延，并分析系统的性能瓶颈，进行针对性的优化。
- 各个调用环节的可用性，持久层依赖等:通过分析各个环节的平均时延，QPS等信息，可以找到系统的薄弱环节，对一些模块做出调整，比如数据冗余等。
- 数据分析：调用链是一条完整的业务日志，可以得到用户的行为路径，并汇总分析
分布式调用跟踪实现原理
分布式链路跟踪技术实现，主要是参考Google和Dapper论文，分布式调用是一种全链路日志，主要的设计基于Span日志格式，下面简单介绍这个日志结构。
Dapper用Span来表示一个服务调用开始和结束的时间，也就是时间区间，并记录了Span的名称以及每个Span的ID和父ID，如果一个Span没有父ID则被称之为Root Span。
一个请求到达应用后所调用的所有服务，以及所有服务组件组成的调用链就像是一个树结构，追踪这个调用链路得到的树结构称之为Trace，所有的Span都挂在一个特定的Trace上，公用一个TraceId。
在一次 Trace 中，每个服务的每一次调用，就是一个 Span，每一个 Span 都有一个 ID 作为唯一标识。同样，每一次 Trace 都会生成一个 TraceId 在 Span 中作为追踪标识，另外再通过一个 parentSpanId，标明本次调用的发起者。
当 Span 有了上面三个标识后，就可以很清晰地将多个 Span 进行梳理串联，最终归纳出一条完整的跟踪链路。
确定了日志格式以后，接下来日志如何采集和解析，日志的采集和存储有许多开源的工具可以选择。一般来说，会使用离线 + 实时的方式去存储日志，主要是分布式日志采集的方式，典型的解决方案如 Flume 结合 Kafka 等 MQ，日志存储到 HBase 等存储中，接下来就可以根据需要进行相关的展示和分析。
分布式调用跟踪的选型
大的互联网公司都有自己的分布式跟踪系统，比如前面介绍的 Google 的 Dapper、Twitter 的 Zipkin、淘宝的鹰眼等。