分布式追踪系统设计

• 低侵入性，应用透明：作为非业务组件，应当尽可能少侵入或者无侵入其他业务系统，对于使用方透明，减少开发人员的负担。

• 低损耗：服务调用埋点本身会带来性能损耗，这就需要调用跟踪的低损耗，实际中还会通过配置采样率的方式，选择一部分请求去分析请求路径。

• 大范围部署，扩展性：作为分布式系统的组件之一，一个优秀的调用跟踪系统必须支持分布式部署，具备良好的可扩展性。

关键技术点

埋点和生成日志

埋点即系统在当前节点的上下文信息，可以分为客户端埋点、服务端埋点，以及客户端和服务端双向型埋点。埋点日志通常要包含以下内容：TraceId、RPCId、调用的开始时间，调用类型，协议类型，调用方 ip 和端口，请求的服务名等信息；调用耗时，调用结果，异常信息，消息报文等；预留可扩展字段，为下一步扩展做准备；

抓取和存储日志

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。

分析和统计调用链数据

一条调用链的日志散落在调用经过的各个服务器上，首先需要按 TraceId 汇总日志，然后按照 RpcId 对调用链进行顺序整理。调用链数据不要求百分之百准确，可以允许中间的部分日志丢失。

计算和展示

汇总得到各个应用节点的调用链日志后，可以针对性的对各个业务线进行分析。需要对具体日志进行整理，进一步储存在 HBase 或者关系型数据库中，可以进行可视化的查询。