最新这些图让你看懂分布式追踪系统原理及实践，springmvc面试题阿里-优快云博客

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总结

一般像这样的大企业都有好几轮面试，所以自己一定要花点时间去收集整理一下公司的背景，公司的企业文化，俗话说「知己知彼百战不殆」，不要盲目的去面试，还有很多人关心怎么去跟HR谈薪资。

这边给大家一个建议，如果你的理想薪资是30K，你完全可以跟HR谈33~35K，而不是一下子就把自己的底牌暴露了出来，不过肯定不能说的这么直接，比如原来你的公司是25K，你可以跟HR讲原来的薪资是多少，你们这边能给到我的是多少？你说我这边希望可以有一个20%涨薪。

最后再说几句关于招聘平台的，总之，简历投递给公司之前，请确认下这家公司到底咋样，先去百度了解下，别被坑了，每个平台都有一些居心不良的广告党等着你上钩，千万别上当！！！

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在单体架构中由于所有的服务，组件都在一台机器上，所以相对来说这些监控指标比较容易实现，不过随着业务的快速发展，单体架构必然会朝微服务架构发展，如下

40张图看懂分布式追踪系统原理及实践

如图示：一个稍微复杂的微服务架构

如果有用户反馈某个页面很慢，我们知道这个页面的请求调用链是 A -----> C -----> B -----> D，此时如何定位可能是哪个模块引起的问题。每个服务 Service A,B,C,D 都有好几台机器。怎么知道某个请求调用了服务的具体哪台机器呢？

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可以明显看到，由于无法准确定位每个请求经过的确切路径，在微服务这种架构下有以下几个痛点

排查问题难度大，周期长
特定场景难复现
系统性能瓶颈分析较难

分布式调用链就是为了解决以上几个问题而生，它主要的作用如下

自动采取数据
分析数据产生完整调用链：有了请求的完整调用链，问题有很大概率可复现
数据可视化：每个组件的性能可视化，能帮助我们很好地定位系统的瓶颈，及时找出问题所在

通过分布式追踪系统能很好地定位如下请求的每条具体请求链路，从而轻易地实现请求链路追踪，每个模块的性能瓶颈定位与分析。

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分布式调用链标准 - OpenTracing

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知道了分布式调用链的作用，那我们来看下如何实现分布式调用链的实现及原理，首先为了解决不同的分布式追踪系统 API 不兼容的问题，诞生了 OpenTracing 规范，OpenTracing 是一个轻量级的标准化层，它位于应用程序/类库和追踪或日志分析程序之间。

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这样 OpenTracing 通过提供平台无关，厂商无关的 API，使得开发人员能够方便地添加追踪系统的实现。

说到这大家是否想过 Java 中类似的实现？还记得 JDBC 吧，通过提供一套标准的接口让各个厂商去实现，程序员即可面对接口编程，不用关心具体的实现。这里的接口其实就是标准，所以制定一套标准非常重要，可以实现组件的可插拔。

40张图看懂分布式追踪系统原理及实践

接下来我们来看 OpenTracing 的数据模型，主要有以下三个

Trace：一个完整请求链路
Span：一次调用过程(需要有开始时间和结束时间)
SpanContext：Trace 的全局上下文信息, 如里面有traceId

理解这三个概念非常重要，为了让大家更好地理解这三个概念，我特意画了一张图

40张图看懂分布式追踪系统原理及实践

如图示，一次下单的完整请求完整就是一个 Trace, 显然对于这个请求来说，必须要有一个全局标识来标识这一个请求，每一次调用就称为一个 Span，每一次调用都要带上全局的 TraceId, 这样才可把全局 TraceId 与每个调用关联起来，这个 TraceId 就是通过 SpanContext 传输的，既然要传输显然都要遵循协议来调用。如图示，我们把传输协议比作车，把 SpanContext 比作货，把 Span 比作路应该会更好理解一些。

理解了这三个概念，接下来我看看分布式追踪系统如何采集统一图中的微服务调用链

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我们可以看到底层有一个 Collector 一直在默默无闻地收集数据，那么每一次调用 Collector 会收集哪些信息呢。

全局 trace_id：这是显然的，这样才能把每一个子调用与最初的请求关联起来
span_id: 图中的 0，1，1.1，2,这样就能标识是哪一个调用
parent_span_id：比如 b 调用 d 的 span_id 是 1.1，那么它的 parent_span_id 即为 a 调用 b 的 span_id 即 1，这样才能把两个紧邻的调用关联起来。

有了这些信息，Collector 收集的每次调用的信息如下

40张图看懂分布式追踪系统原理及实践

根据这些图表信息显然可以据此来画出调用链的可视化视图如下

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于是一个完整的分布式追踪系统就实现了。

以上实现看起来确实简单，但有以下几个问题需要我们仔细思考一下

怎么自动采集 span 数据：自动采集，对业务代码无侵入
如何跨进程传递 context
traceId 如何保证全局唯一
请求量这么多采集会不会影响性能

接下我来看看 SkyWalking 是如何解决以上四个问题的

SkyWalking的原理及架构设计

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怎么自动采集 span 数据

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SkyWalking 采用了插件化 + javaagent 的形式来实现了 span 数据的自动采集，这样可以做到对代码的 无侵入性，插件化意味着可插拔，扩展性好（后文会介绍如何定义自己的插件）

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如何跨进程传递 context

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我们知道数据一般分为 header 和 body, 就像 http 有 header 和 body, RocketMQ 也有 MessageHeader，Message Body, body 一般放着业务数据，所以不宜在 body 中传递 context，应该在 header 中传递 context，如图示

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dubbo 中的 attachment 就相当于 header ,所以我们把 context 放在 attachment 中，这样就解决了 context 的传递问题。

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小提示：这里的传递 context 流程均是在 dubbo plugin 处理的，业务无感知，这个 plugin 是怎么实现的呢，下文会分析

traceId 如何保证全局唯一

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要保证全局唯一，我们可以采用分布式或者本地生成的 ID，使用分布式话需要有一个发号器，每次请求都要先请求一下发号器，会有一次网络调用的开销，所以 SkyWalking 最终采用了本地生成 ID 的方式，它采用了大名鼎鼎的 snowflow 算法，性能很高。

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图示: snowflake 算法生成的 id

不过 snowflake 算法有一个众所周知的问题：时间回拨，这个问题可能会导致生成的 id 重复。那么 SkyWalking 是如何解决时间回拨问题的呢。

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每生成一个 id，都会记录一下生成 id 的时间（lastTimestamp），如果发现当前时间比上一次生成 id 的时间（lastTimestamp）还小，那说明发生了时间回拨，此时会生成一个随机数来作为 traceId。这里可能就有同学要较真了，可能会觉得生成的这个随机数也会和已生成的全局 id 重复，是否再加一层校验会好点。

这里要说一下系统设计上的方案取舍问题了，首先如果针对产生的这个随机数作唯一性校验无疑会多一层调用，会有一定的性能损耗，但其实时间回拨发生的概率很小（发生之后由于机器时间紊乱，业务会受到很大影响，所以机器时间的调整必然要慎之又慎），再加上生成的随机数重合的概率也很小，综合考虑这里确实没有必要再加一层全局惟一性校验。对于技术方案的选型，一定要避免过度设计，过犹不及。

请求量这么多，全部采集会不会影响性能?

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如果对每个请求调用都采集，那毫无疑问数据量会非常大，但反过来想一下，是否真的有必要对每个请求都采集呢，其实没有必要，我们可以设置采样频率，只采样部分数据，SkyWalking 默认设置了 3 秒采样 3 次，其余请求不采样,如图示

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这样的采样频率其实足够我们分析组件的性能了，按 3 秒采样 3 次这样的频率来采样数据会有啥问题呢。理想情况下，每个服务调用都在同一个时间点（如下图示）这样的话每次都在同一时间点采样确实没问题

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但在生产上，每次服务调用基本不可能都在同一时间点调用，因为期间有网络调用延时等，实际调用情况很可能是下图这样

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这样的话就会导致某些调用在服务 A 上被采样了，在服务 B，C 上不被采样，也就没法分析调用链的性能，那么 SkyWalking 是如何解决的呢。

它是这样解决的：如果上游有携带 Context 过来（说明上游采样了），则下游强制采集数据。这样可以保证链路完整。

SkyWalking 的基础架构

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SkyWalking 的基础如下架构，可以说几乎所有的的分布式调用都是由以下几个组件组成的

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首先当然是节点数据的定时采样，采样后将数据定时上报，将其存储到 ES, MySQL 等持久化层，有了数据自然而然可根据数据做可视化分析。

SkyWalking 的性能如何

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接下来大家肯定比较关心 SkyWalking 的性能，那我们来看下官方的测评数据

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图中蓝色代表未使用 SkyWalking 的表现，橙色代表使用了 SkyWalking 的表现，以上是在 TPS 为 5000 的情况下测出的数据，可以看出，不论是 CPU，内存，还是响应时间，使用 SkyWalking 带来的性能损耗几乎可以忽略不计。

接下来我们再来看 SkyWalking 与另一款业界比较知名的分布式追踪工具 Zipkin, Pinpoint 的对比（在采样率为 1 秒 1 个，线程数 500，请求总数为 5000 的情况下做的对比）,可以看到在关键的响应时间上， Zipkin（117ms）,PinPoint（201ms）远逊色于 SkyWalking（22ms）!

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从性能损耗这个指标上看，SkyWalking 完胜！

再看下另一个指标：对代码的侵入性如何，ZipKin 是需要在应用程序中埋点的，对代码的侵入强，而 SkyWalking 采用 javaagent + 插件化这种修改字节码的方式可以做到对代码无任何侵入，除了性能和对代码的侵入性上 SkyWaking 表现不错外，它还有以下优势几个优势

对多语言的支持，组件丰富：目前其支持 Java, .Net Core, PHP, NodeJS, Golang, LUA 语言，组件上也支持dubbo, mysql 等常见组件，大部分能满足我们的需求。
扩展性：对于不满足的插件，我们按照 SkyWalking 的规则手动写一个即可，新实现的插件对代码无入侵。

我司在分布式调用链上的实践

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SkyWalking 在我司的应用架构

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由上文可知 SkyWalking 有很多优点，那么是不是我们用了它的全部组件了呢，其实不然，来看下其在我司的应用架构

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从图中可以看出我们只采用了 SkyWalking 的 agent 来进行采样，放弃了另外的「数据上报及分析」，「数据存储」，「数据可视化」三大组件，那为啥不直接采用 SkyWalking 的整套解决方案呢，因为在接入 SkyWalking 之前我们的 Marvin 监控生态体系已经相对比较完善了，如果把其整个替换成 SkyWalking，一来没有必要，Marvin 在大多数场景下都能满足我们的需求，二来系统替换成本高，三来如果重新接入用户学习成本很高。

这也给我们一个启示：任何产品抢占先机很重要，后续产品的替换成本会很高，抢占先机，也就是抢占了用户的心智，这就像微信虽然 UI，功能上制作精良，但在国外照样干不过 Whatsapp 一样，因为先机已经没了。