Update: 新增链路追踪很简单系列6篇文章

StabilityMan · Jul 14, 2022 · 05f58a2 · 05f58a2
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 ###### [【剖析 SOFARPC 框架】之 SOFARPC 链路追踪剖析](docs/diagnosis/tracing/剖析SOFARPC框架之SOFARPC链路追踪剖析.md)
 ###### [如何检测Web服务请求丢失问题](docs/diagnosis/tracing/如何检测Web服务请求丢失问题.md)
 ###### [让可观察性带上导航，快速发现和定位业务问题：OpenTracing上写入业务信息](docs/diagnosis/tracing/让可观察性带上导航_快速发现和定位业务问题_OpenTracing上写入业务信息.md)
-###### [链路追踪（Tracing）其实很简单——初识.md](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——初识.md)
-###### [链路追踪（Tracing）其实很简单——单链路诊断.md](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——单链路诊断.md)
-###### [链路追踪（Tracing）其实很简单——全量存储? No! 按需存储? YES!.md](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——全量存储No按需存储YES.md)
 ###### [开源自建/托管与商业化自研Trace，如何选择？](docs/diagnosis/tracing/开源自建_托管与商业化自研Trace，如何选择？.md)
 ###### [前后端、多语言、跨云部署，全链路追踪到底有多难？](docs/diagnosis/tracing/前后端_多语言_跨云部署_全链路追踪到底有多难.md)
 ###### [链路分析 K.O “五大经典问题”](docs/diagnosis/tracing/链路分析K.O“五大经典问题”.md)
+###### [链路追踪（Tracing）其实很简单——分布式链路追踪的起源](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的起源.md)
+###### [链路追踪（Tracing）其实很简单——分布式链路追踪的诞生](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的诞生.md)
+###### [链路追踪（Tracing）其实很简单——分布式链路追踪的应用与兴起](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的应用与兴起.md)
+###### [链路追踪（Tracing）其实很简单——分布式链路追踪的挑战与限制](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的挑战与限制.md)
+###### [链路追踪（Tracing）其实很简单——请求轨迹回溯](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——请求轨迹回溯.md)
+###### [链路追踪（Tracing）其实很简单——多维链路筛选](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——多维链路筛选.md)
+###### [链路追踪（Tracing）其实很简单——全量存储? No! 按需存储? YES!.md](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——全量存储No按需存储YES.md)
 
 #### 3.6 RootCause 
 ###### [系统黄金指标之延迟(Latency)指标的故障诊断](docs/diagnosis/rootcause/系统黄金指标之延迟指标的故障诊断.md)
 
 
 
 ## 版本迭代
+* 2022-07-14
+    * [链路追踪（Tracing）其实很简单——分布式链路追踪的起源](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的起源.md)
+    * [链路追踪（Tracing）其实很简单——分布式链路追踪的诞生](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的诞生.md)
+    * [链路追踪（Tracing）其实很简单——分布式链路追踪的应用与兴起](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的应用与兴起.md)
+    * [链路追踪（Tracing）其实很简单——分布式链路追踪的挑战与限制](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的挑战与限制.md)
+    * [链路追踪（Tracing）其实很简单——请求轨迹回溯](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——请求轨迹回溯.md)
+    * [链路追踪（Tracing）其实很简单——多维链路筛选](docs/diagnosis/tracing/链路追踪其实很简单——多维链路筛选.md)
 * 2022-04-15
     * [OPLG：新一代云原生可观测最佳实践](docs/processing/monitor/OPLG_新一代云原生可观测最佳实践.md)@涯海
 * 2021-11-17

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+# 链路追踪（Tracing）其实很简单——分布式链路追踪的应用与兴起
+
+> 作者：夏明（涯海）    
+> 创作日期：2022-07-14  
+> 专栏地址：[【稳定大于一切】](https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide)  
+
+分布式链路追踪已经被广泛应用于中大型企业的 IT 运维领域，为分布式应用的性能诊断与稳定性保障提供了有效的帮助。此外，分布式链路追踪的开源和商业化生态也发展迅猛，大量独立服务商或云厂商纷纷跟进，共同推动了分布式链路追踪技术的崛起。
+
+## 分布式链路追踪的应用
+狭义上的分布式链路追踪（Tracing），是指跟踪请求在分布式系统中的流转路径与状态，主要用途是协助开发运维人员进行故障诊断、容量预估、性能瓶颈分析与调用链路梳理等工作。技术实现上包含了数据埋点、采集、存储、分析、可视化等环节，形成了一套完整的技术体系。
+
+而更广义的分布式链路追踪，则涵盖了由数据透传能力衍生的生态系统，比如全链路压测、微服务流量路由、业务场景链路拆分等。我们可以为调用链路赋予业务语义，也可以将一次调用生命周期内的所有数据进行关联整合，不再局限于链路数据本身。
+
+由此可见，分布式链路追踪的应用场景广阔，潜力巨大，它的核心属性就是“关联”。然而，分布式链路追踪（Tracing）相对于统计指标（Metrics）和应用日志（Logging）来说更加难以理解，不容易运用，更难用好。接下来，我们通过一个生动形象的例子，了解下分布式链路追踪的经典用法，加深对它的技术本质的掌握。
+
+### 游客、收费站和交通局
+分布式链路追踪的用法有很多，但是最经典、最常用的有三种，还是以上一节的高速公路为例，不同角色对应着不同的用法。
+
+* 游客，只关心自身的行程路线，需要途经哪些收费站点？行驶时间有多长？沿途是否有拥堵或危险路段等。
+* 收费站，只关心自身站点的状态，比如站点吞吐量、平均过闸时间等，以便于提前安排检票口值班人数。
+* 交通局，会将所有的出行记录汇总，提前估算整个高速公路网的出行流量、易拥堵路段、事故多发路段等，以便于提前疏通或加固问题路段，并给出合理的建议出行路线，有时还需要提前制定车辆限流策略等。
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+分布式链路追踪的应用和行程轨迹追踪类似，游客关心的是单次请求的轨迹回溯，收费站关注的是服务接口维度的汇总统计，旅游局则类似全局链路拓扑梳理。
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+#### 单请求轨迹回溯
+单请求轨迹回溯是分布式链路追踪最基础的功能，它记录了一次请求经过的所有服务节点以及对应的节点状态信息（接口名称、耗时、状态码等），这就好比记录了游客自驾游时经过的所有收费站，以及沿途的路况与行驶时间等信息。单请求轨迹回溯是诊断特定请求异常/超时原因的有效手段，可以快速定位异常节点（拥堵的收费站）。
+
+比较成熟的 Tracing 产品（比如阿里云的 [ARMS](https://help.aliyun.com/document_detail/64995.html)）除了基础的链路数据外，还会记录请求出入参、本地方法栈、关联 SQL 与异常堆栈等信息。这些细节信息就好比车辆的型号大小、驾驶员驾龄、是否醉酒、沿途每一路段的详细路况等，当调用不符合预期（行程异常）时，就可以精准的定位根因，如下图所示:
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+![image](image2/链路兴起_1.png)
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+#### 服务监控
+假如你是收费站的站长，你会关注哪些信息？收费站的车辆吞吐量？平均的过闸时间？车辆的来源与去向？同理，每一个服务节点，将途经的所有调用信息汇总后，就可以得到当前服务接口的吞吐量、耗时、来源与去向等统计指标。这些指标可以帮助我们快速识别当前服务的健康状态。在实际生产系统中，还可以与告警系统结合，实现风险的快速识别与处理，降低业务损失。
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+![image](image2/链路兴起_2.png)
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+#### 链路拓扑
+假如你是交通局的局长，你可能会关注全国高速公路网的整体运行状态，有哪些易拥堵或事故多发路段与站点，如何确保春运高峰期核心路段运行通畅，不会出现重大交通瘫痪事件等等。此时，你需要对所有的车辆行程轨迹进行汇总分析。
+
+同理，链路拓扑就是将全局或某一入口服务的所有调用链路进行汇总，聚合为链路拓扑大图，进而分析当前链路的性能瓶颈点、易故障点等，提前进行性能优化或风险防控，还可以根据历史流量来指导未来（比如双11大促）的容量评估。
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+![image](image2/链路兴起_3.png)
+
+
+## 分布式链路追踪的发展现状
+截止到 2021年，分布式链路追踪（Tracing）已经成为主流软件架构不可或缺的基础技术之一，它与指标（Metrics）、日志（Logging）并称为可观测领域的“三驾马车”，它们三者之间的关系如下图所示：
+
+![image](image2/链路兴起_4.png)
+
+
+随着 Kubenetes 容器技术与云计算的普及，未来的软件架构会更加趋向分布式云、微服务化的方向，软件开发、部署成本将大幅下降，但是系统维护和问题诊断的难度却急剧上升。因此，分布式链路追踪以及由它提供的“确定性关联”价值将愈加凸显，如下图所示：
+
+![image](image2/链路兴起_5.png)
+
+Tracing 在开源社区也颇受喜爱，拥有着旺盛的生命力，主流的开源标准包括 OpenTelemetry、OpenTracing、OpenCensus 和国内使用较多的 SkyWalking。其他影响力较强的实现还包括 Jaeger、Zipkin、Pinpoint等，如下图所示。
+
+![image](image2/链路兴起_6.png)
+
+在商业化领域，Tracing 与 APM（Application Performance Mornitoring） 密切绑定，绝大部分厂商会面向应用视角提供更加全面、易用的 APM 服务，而不仅仅是 Tracing 服务。参考 2021 年 Gartner 评测机构给出的 APM 魔力象限，可以大致评估各大厂商的 APM 与 Tracing 产品能力，如下图所示。
+
+![image](image2/链路兴起_7.png)
+
+截止 2021年，阿里巴巴 98% 的 Java 应用（上万级别）均已接入内部自研的分布式链路追踪系统 EagleEye；阿里云上有近万家企业在持续使用 ARMS 提供的分布式链路追踪服务。而从整个业界来看，无论是谷歌、亚马逊这样的国际大厂，还是新兴的互联网公司，或是传统企业，都在大规模接入和应用分布式链路追踪技术，Tracing 生态正在蓬勃发展。
+
+
+## 推荐阅读
+《链路追踪（Tracing）其实很简单》系列文章
+
+- 1 什么是分布式链路追踪
+	- [1.1 分布式链路追踪的起源](./链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的起源.md)
+	- [1.2 分布式链路追踪的诞生](./链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的诞生.md)
+	- [1.3 分布式链路追踪的应用与兴起](./链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的应用与兴起.md)
+	- [1.4 分布式链路追踪的挑战与限制](./链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的挑战与限制.md)
+- 2 分布式链路追踪的基础用法
+	- [2.1 请求轨迹回溯](./链路追踪其实很简单——请求轨迹回溯.md)
+	- [2.2 多维链路筛选](./链路追踪其实很简单——多维链路筛选.md)
+	- 2.3 链路实时分析、监控与告警
+	- 2.4 链路拓扑
+
+
+## 推荐产品
+- [阿里云 ARMS 可观测](https://help.aliyun.com/product/34364.html)
+- [阿里云链路追踪](https://help.aliyun.com/document_detail/196681.html)
+
+
+
+## 推荐社区
+【稳定大于一切】打造国内稳定性领域知识库，**让无法解决的问题少一点点，让世界的确定性多一点点。**
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+- GitHub 专栏地址：[https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide](https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide)
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+- 如果阅读本文有所收获，欢迎分享给身边的朋友，期待更多同学的加入！
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+# 链路追踪（Tracing）其实很简单——分布式链路追踪的挑战与限制
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+> 作者：夏明（涯海）    
+> 创作日期：2022-07-14  
+> 专栏地址：[【稳定大于一切】](https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide)  
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+作为一门新兴技术，分布式链路追踪的技术演进史并不算长，仅有十数年。目前，它仍处于不断被探索、快速迭代的周期。为了更好的了解与应用分布式链路追踪技术，我们来看下它目前面临的几项关键挑战与限制。
+
+## 关键挑战与应对
+分布式链路追踪技术从诞生到大规模应用，中间经历了一段较长的蛰伏期，直到近几年才逐渐被大家广泛接受和认可。影响其快速推广的关键挑战包括如下几点：
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+* **前期建设成本高：** 无论是在不同组件接口上进行插桩埋点，还是保证链路上下文能够正确传播，亦或是搭建一套稳定可靠的链路数据后端处理系统，都不是一件易事，需要投入大量的研发人力。
+* **数据处理成本高：** 由于链路数据与请求流量成正比，每一次请求都会记录相应的链路日志，当系统流量爆炸式增长，相应的链路数据生成、采集、处理、存储、查询的成本也会急剧上升，带来巨大的 IT 资源开销。
+* **价值没有得到普遍认可：** 基础的链路数据仅仅表达了接口间的调用依赖，没有释放足够的业务价值，难以得到领导和同事们的全力支持。
+* **链路标准不统一：** 分布式链路追踪发展前期没有统一的业界标准，各家厂商百花齐放，虽然一定程度上促进 Tracing 技术的多元化探索，但也为链路融合、迁移和推广带来了巨大的挑战。
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+当然，挑战同样也是机遇，为了应对上述问题，分布式链路追踪近几年实现了如下技术突破：
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+* **无侵入探针 + 一体化解决方案：** 类似 JavaAgent 的探针插桩技术，实现了0代码入侵，0改造成本的链路自动埋点，而类似 SkyWalking 的开源实现还提供了端到端的一体化解决方案，从链路数据生成到最后的可视化，中小企业可以快速搭建并享受到分布式链路追踪技术的价值，大幅降低了 Tracing 的前期建设成本和接入门槛。
+* **链路采样 + 边缘计算：** 链路采样策略，例如固定比例采样、限流采样、错慢全采、自定义标签采样等，可以大幅降低链路数据的传输、处理、存储成本；结合用户网络内的指标聚合，长文本编码/压缩等边缘计算技术，可以合理控制分布式链路追踪的数据成本，保障链路系统持续健康运转。
+* **关联分析 + 立体化可观测：** 单条链路的价值难以凸显，但是基于成千上万条链路的聚合/关联分析却能快速定位，导致系统异常的关键因素，比如版本、地域、用户类型等。同时，结合业务、容器、基础设施等其他层面的可观测数据，建立一套端到端、立体化的可观测体系，能够更加有效地释放分布式链路追踪的技术价值。
+* **开源标准趋向统一：** 自从 2019 年 OpenTelemetry 开源立项，得到了两大主流开源实现 OpenTracing 和 OpenCensus 的大力支持，开启了可观测性的新时代。虽然，目前 OpenTelemetry 仅在 Tracing 领域拥有比较完善的技术标准，Metrics 和 Logging 仍在探索阶段，但是可观测性“三驾马车”融合一统的趋势已经势不可挡。未来基于统一完善的可观测数据标准，分布式链路追踪的“确定性关联”将得到更加广泛的应用。
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+## 现阶段能力限制
+分布式链路追踪现有的模型设计与实现，可以有效满足许多经典场景的分布式诊断诉求。但是，仍然有大量场景超出了现阶段分布式链路追踪的能力范畴，需要我们去探索更好的方案。
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+### 树形 YES！图形 NO！
+本章第2小节介绍了分布式链路追踪是通过 ParentSpanId 和 SpanId 来标识依赖关系，从而准确还原链路层级与顺序。但是，每个 Span 有且仅有一个 ParentSpanId，这就限制了所有链路形态只能是单个父节点的树形结构，而不能是多个父节点的图形结构。
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+某些系统为了提供重复调用的效率，会将多次 RPC 调用打包成一次 RPC 调用合并发送，这种入度大于1的图形结构，就无法通过调用链真实还原调用状态，而是会被拆成多条调用链，如下图所示：
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+![image](image2/链路挑战_1.png)
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+### 人工插桩 YES！智能插桩 NO！
+无论是 SDK 或是 Agent 模式，目前工业界的链路插桩主要是依赖人工发现插桩点并实现插桩过程，很难通过算法自适应的实现插桩点的智能发现。然而，学术界在这方面已经进行了一些有意思的探索，虽然在性能开销、安全等方面还不够成熟，但是值得关注。
+
+2019 年波士顿大学发表了一篇研究智能插桩的文章，他们实现的 Pythia 原型系统针对性能退化问题，可以自动发现更有价值的内部插桩点。例如，我们在请求一个存储系统时，可能会直接命中缓存快速返回结果，也可能未命中缓存导致加载磁盘花费了较多时间。我们仅在 RPC 层面进行插桩，只能看到请求耗时高低起伏，呈现一种双峰式的分布，但无法确认根因是什么。Pythia 通过比对分析不同的链路数据，会自动发现影响性能的潜在插桩点，比如慢请求可能会额外调用一次 fetchFromDisk 方法，从而更清晰的解释影响请求耗时的根因，如下图所示。
+
+![image](image2/链路挑战_2.png)
+
+![image](image2/链路挑战_3.png)
+
+
+分布式链路追踪的能力限制远不止以上两种场景，在离线分析、机器学习等多个领域也等待我们去探索攻克。我们既要充分发挥现有的分布式链路追踪技术价值，解决当下的企业运维困难；同时也要把视野放宽，在未来更多的领域中去拓展分布式链路追踪的边界。
+
+
+## 推荐阅读
+《链路追踪（Tracing）其实很简单》系列文章
+
+- 1 什么是分布式链路追踪
+	- [1.1 分布式链路追踪的起源](./链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的起源.md)
+	- [1.2 分布式链路追踪的诞生](./链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的诞生.md)
+	- [1.3 分布式链路追踪的应用与兴起](./链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的应用与兴起.md)
+	- [1.4 分布式链路追踪的挑战与限制](./链路追踪其实很简单——分布式链路追踪的挑战与限制.md)
+- 2 分布式链路追踪的基础用法
+	- [2.1 请求轨迹回溯](./链路追踪其实很简单——请求轨迹回溯.md)
+	- [2.2 多维链路筛选](./链路追踪其实很简单——多维链路筛选.md)
+	- 2.3 链路实时分析、监控与告警
+	- 2.4 链路拓扑
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+
+## 推荐产品
+- [阿里云 ARMS 可观测](https://help.aliyun.com/product/34364.html)
+- [阿里云链路追踪](https://help.aliyun.com/document_detail/196681.html)
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+## 推荐社区
+【稳定大于一切】打造国内稳定性领域知识库，**让无法解决的问题少一点点，让世界的确定性多一点点。**
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