手机定位追踪系统原理框图 微服务追踪平台
我们学习了一下分布式调用链追踪平台的机理和实践，有些读者对其中的推动原理提出了一些问题，所以有了这篇专门写给小白看的微服务追踪平台，相信你们看完对其原理会有更透彻的理解，这里谢谢公号「码农翻身」刘欣老师的指导！
前言
在微服务架构中，一次请求通常涉及到多个模块，多个后面件，多台机器的互相协作才能完成。这一系列调用请求中，有些是串行的手机定位追踪系统原理框图，有些是并行的，那么怎样确认这个请求背后调用了这些服务，哪些组件，哪些节点及调用的先后次序？怎么定位每个组件的性能问题？本文将为你揭晓答案。
微服务架构
这是一个稍微复杂的举例
如果有客户反馈某个页面很慢，我们了解这个页面的请求调用链是A----->C----->B----->D，此时如何定位或许是什么模块引起的难题呢？
更进一步，如果每个服务ServiceA,B,C,D都部署在好几台机器上。怎么清楚某个请求调用了服务的详细哪台机器呢？
可以显著提到，由于未能确切定位每个请求经过的准确路径，在微服务这些架构下有下面几个痛点：
1.排查问题难度大，周期长
2.特定场景难复现
3.系统性能瓶颈分析较难
有没有一种方法可以精确地形成完整的读取链，并且用可视化的方法展现出来呢？
这就必须一个分布式调用链追踪平台。
分布式调用链追踪平台:设计
想想看，如果要我们自己实现一个这种的分布式追踪平台，该如何去设计？
首先，我们需要得区别每个调用链（起个时髦的名称叫Trace），得给它分配一个全局唯一的ID（称为TraceID），并且在调用链上的每天调用都带上这个ID，这样每个子调用都被关联起来了。
其次，我们得记录所有调用的先后顺序和兄弟关系。
假设有以上这种的调用链，如果我们只记录了这四个调用：
A---->B
B---->C
A---->D
D---->E
D---->F
然而我们了解它属于一个调用（TraceID相同），还是能够画出完整的调用拓扑图。
然而需要得记录父子关系：
A---->B是B---->C的父调用
A---->D是D---->E的父调用
A---->D还是D---->F的父调用
如何记录呢？应该给每位调用分配一个ID(称为SpanID)，并且把这个ID传递给子调用，子调用根据ParentSpanID生成自己的SpanID：
用表格展示是这种：
这种根据id间的关系就很容易据此画出调用链了（即可视化视图）
魔法师Agent
后面说得挺容易，但是在分布式的环境下，如何能够恰当地生成TraceID,ParentSpanID,SpanID呢？
微服务是来推动业务的，肯定不能来干这个监控和跟踪的活儿，那样对微服务的侵入性就太强了。
然而需要得有一个独立的模块，在不干扰微服务的状况下，监控微服务之间的读取，把这种ID生成，这个独立的模块就是Agent。
Agent要想施展魔法，需要安装在每个服务所在的机器上：
这个魔法师依照的规则也十分简洁，以上图中服务A上的Agent为例：
1.当Agent监控到有人在调用服务A，但是没有ParentSpanID，它就明白，这是一次全新的调用，应该创建新的TraceID。
2.当Agent监控到A调用了B时,它就可以生成SpanID=1，并且把这个ID当作ParentSpanID传递给B。这样当B调用C的之后，B的Agent就能生成此次调用的SpanID为1.1
3.当Agent监控到A调用D的之后，可以生成SpanID=2，并且把这个ID当作ParentSpanID传递给D
D在调用E和F的之后，就能分别生成SpanID2.1和2.2
你可能注意到了一个难题：微服务都是跨进程调用的，怎么可能把TraceID,ParentSpanID在服务之间传来传去呢？
这就必须Agent来施展“魔法”了，Agent必须理解微服务之间的存储协议，然后把TraceID，ParentSpanID悄悄地“藏”到某个地方，传递给下一个服务。
比如HTTP协议中定义了Header与Body，Header一般放请求的长度手机定位追踪系统原理框图，请求IP等非业务的信息。业务数据通常放在Body中。于是Agent就可以把TraceID，ParentSpanID悄悄地“藏到”Header中，这样既不会对Body中的业务数据产生制约，又可以把跟踪所需的数据传递给下一个服务了。
你的脑海中或许早已想到Agent的实现原理了，这个Agent可以这样来实现：
指定微服务中的“RPC调用的公用程序”（比如Dubbo中的MonitorFilter.invoke方法），然后在运行时，通过动态更改字节码的方法来增强它：
当服务A调用服务B时，Agent就可以做点儿手脚，修改header了：
数据收集
Agent虽然监控、生成了足够多的数据，但是单个Agent无法获取全局视图，我们必须一个全局的收集器来把Agent的数据收集上来，这样就能生成全局的调用链。
数据收集器获取了全局的数据之后，就可以画出好看的调用链的图了，例如这个：
小结
经过一番探索，一个分布式调用链平台的核心部件和推动原理浮出水面，当然，其中也有众多细节必须处理，例如采样的频度，全局唯一ID的生成算法，UI界面之类。市面上有不少开源的分布式跟踪平台，如SkyWalking、Zipkin、Pinpoint等等，感兴趣的可以再次深入探究。