在微服務架構下，由於進行了服務拆分，一次請求往往需要涉及多個服務，每個服務可能是由不同的團隊開發，使用了不同的編程語言，還有可能部署在不同的機器上，分佈在不同的數據中心。

下面這張圖描述了用戶訪問微博首頁，一次請求所涉及的服務（這張圖僅作為示意，實際上可能遠遠比這張圖還要複雜），你可以想象如果這次請求失敗了，要想查清楚到底是哪個應用導致，會是多麼複雜的一件事情。

如果有一個系統，可以跟蹤記錄一次用戶請求都發起了哪些調用，經過哪些服務處理，並且記錄每一次調用所涉及的服務的詳細信息，這時候如果發生調用失敗，你就可以通過這個日誌快速定位是在哪個環節出了問題，這個系統就是今天我要講解的服務追蹤系統。

服務追蹤的作用

在介紹追蹤原理與實現之前，我們先來看看服務追蹤的作用。除了剛才說的能夠快速定位請求失敗的原因以外，我這裡再列出四點，它們可以幫你在微服務改造過程中解決不少問題。

第一，優化系統瓶頸。

通過記錄調用經過的每一條鏈路上的耗時，我們能快速定位整個系統的瓶頸點在哪裡。比如你訪問微博首頁發現很慢，肯定是由於某種原因造成的，有可能是運營商網絡延遲，有可能是網關係統異常，有可能是某個服務異常，還有可能是緩存或者數據庫異常。通過服務追蹤，可以從全局視角上去觀察，找出整個系統的瓶頸點所在，然後做出針對性的優化。

第二，優化鏈路調用。

通過服務追蹤可以分析調用所經過的路徑，然後評估是否合理。比如一個服務調用下游依賴了多個服務，通過調用鏈分析，可以評估是否每個依賴都是必要的，是否可以通過業務優化來減少服務依賴。

還有就是，一般業務都會在多個數據中心都部署服務，以實現異地容災，這個時候經常會出現一種狀況就是服務 A 調用了另外一個數據中心的服務 B，而沒有調用同處於一個數據中心的服務 B。

根據我的經驗，跨數據中心的調用視距離遠近都會有一定的網絡延遲，像北京和廣州這種幾千公里距離的網絡延遲可能達到 30ms 以上，這對於有些業務幾乎是不可接受的。通過對調用鏈路進行分析，可以找出跨數據中心的服務調用，從而進行優化，儘量規避這種情況出現。

第三，生成網絡拓撲。

通過服務追蹤系統中記錄的鏈路信息，可以生成一張系統的網絡調用拓撲圖，它可以反映系統都依賴了哪些服務，以及服務之間的調用關係是什麼樣的，可以一目瞭然。除此之外，在網絡拓撲圖上還可以把服務調用的詳細信息也標出來，也能起到服務監控的作用。

第四，透明傳輸數據。

除了服務追蹤，業務上經常有一種需求，期望能把一些用戶數據，從調用的開始一直往下傳遞，以便系統中的各個服務都能獲取到這個信息。比如業務想做一些 A/B 測試，這時候就想通過服務追蹤系統，把 A/B 測試的開關邏輯一直往下傳遞，經過的每一層服務都能獲取到這個開關值，就能夠統一進行 A/B 測試。

服務追蹤系統原理

講到這裡，你一定很好奇，服務追蹤有這麼多好處，那它是怎麼做到的呢？

這就不得不提到服務追蹤系統的鼻祖：Google 發佈的一篇的論文Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure，裡面詳細講解了服務追蹤系統的實現原理。它的核心理念就是調用鏈：通過一個全局唯一的 ID 將分佈在各個服務節點上的同一次請求串聯起來，從而還原原有的調用關係，可以追蹤系統問題、分析調用數據並統計各種系統指標。

可以說後面的誕生各種服務追蹤系統都是基於 Dapper 衍生出來的，比較有名的有 Twitter 的Zipkin、阿里的鷹眼、美團的MTrace等。

要理解服務追蹤的原理，首先必須搞懂一些基本概念：traceId、spanId、annonation 等。Dapper 這篇論文講得比較清楚，但對初學者來說理解起來可能有點困難，美團的 MTrace 的原理介紹理解起來相對容易一些，下面我就以 MTrace 為例，給你詳細講述服務追蹤系統的實現原理。雖然原理有些晦澀，但卻是你必須掌握的，只有理解了服務追蹤的基本概念，才能更好地將其實現出來。

首先看下面這張圖，我來給你講解下服務追蹤系統中幾個最基本概念。

traceId，用於標識某一次具體的請求 ID。當用戶的請求進入系統後，會在 RPC 調用網絡的第一層生成一個全局唯一的 traceId，並且會隨著每一層的 RPC 調用，不斷往後傳遞，這樣的話通過 traceId 就可以把一次用戶請求在系統中調用的路徑串聯起來。
spanId，用於標識一次 RPC 調用在分佈式請求中的位置。當用戶的請求進入系統後，處在 RPC 調用網絡的第一層 A 時 spanId 初始值是 0，進入下一層 RPC 調用 B 的時候 spanId 是 0.1，繼續進入下一層 RPC 調用 C 時 spanId 是 0.1.1，而與 B 處在同一層的 RPC 調用 E 的 spanId 是 0.2，這樣的話通過 spanId 就可以定位某一次 RPC 請求在系統調用中所處的位置，以及它的上下游依賴分別是誰。
annotation，用於業務自定義埋點數據，可以是業務感興趣的想上傳到後端的數據，比如一次請求的用戶 UID。

上面這三段內容我用通俗語言再給你小結一下，traceId 是用於串聯某一次請求在系統中經過的所有路徑，spanId 是用於區分系統不同服務之間調用的先後關係，而 annotation 是用於業務自定義一些自己感興趣的數據，在上傳 traceId 和 spanId 這些基本信息之外，添加一些自己感興趣的信息。

服務追蹤系統實現

講到這裡，你應該已經理解服務追蹤系統裡最重要的概念和原理了，我們先來看看服務追蹤系統的架構，讓你瞭解一下系統全貌。

上面是服務追蹤系統架構圖，你可以看到一個服務追蹤系統可以分為三層。

數據採集層，負責數據埋點並上報。
數據處理層，負責數據的存儲與計算。
數據展示層，負責數據的圖形化展示。

下面來看看具體每一層的實現方式是什麼樣的。

1. 數據採集層

數據採集層的作用就是在系統的各個不同模塊中進行埋點，採集數據並上報給數據處理層進行處理。

那麼該如何進行數據埋點呢？結合下面這張圖來了解一下數據埋點的流程。

以紅色方框裡圈出的 A 調用 B 的過程為例，一次 RPC 請求可以分為四個階段。

CS（Client Send）階段 : 客戶端發起請求，並生成調用的上下文。
SR（Server Recieve）階段 : 服務端接收請求，並生成上下文。
SS（Server Send）階段 : 服務端返回請求，這個階段會將服務端上下文數據上報，下面這張圖可以說明上報的數據有：traceId=123456，spanId=0.1，appKey=B，method=B.method，start=103，duration=38。
CR（Client Recieve）階段 : 客戶端接收返回結果，這個階段會將客戶端上下文數據上報，上報的數據有：traceid=123456，spanId=0.1，appKey=A，method=B.method，start=103，duration=38。