SkyWalking UI 深度探索：Tracing（分布式链路追踪）

SkyWalking 的核心命脉 —— Tracing（分布式链路追踪）。

这是 APM 最关键的能力，也是排查复杂微服务问题的“终极武器”。

下面，我们对 SkyWalking UI 的 Tracing 功能进行深度探索，从“如何查链路”到“如何读 Span”，一步步带你掌握这个根因定位神器的完整使用方法。

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🔍 SkyWalking UI 深度探索：Tracing（分布式链路追踪）

📌 访问路径：UI 首页 → 左侧菜单点击 “Trace”

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一、什么是 Tracing？

Tracing（链路追踪） 是指：
跟踪一个用户请求在多个服务之间的完整调用路径，形成一条 Trace（调用链），每个服务内部的操作称为 Span。

✅ 一句话：
“从用户点击下单，到订单创建、扣库存、发消息，全程每一步都看得见。”

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二、核心目标：解决“为什么慢？”、“哪里错？”的问题

问题	Tracing 如何帮助
❓ 请求超时了，卡在哪一步？	查看各 Span 耗时，定位最慢环节
❓ 接口报错，异常发生在哪？	找到标记为 error 的 Span，查看异常堆栈
❓ 某个参数传错了吗？	查看 Span 的 Tags（标签），确认入参
❓ 日志找不到上下文？	关联日志，通过 traceId 追踪完整流程

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三、如何查询一条调用链？

方法 1：按条件搜索（最常用）

进入 Trace 页面，使用查询条件：

条件	说明
Service Name	指定入口服务（如 gateway）
Trace ID	已知某次请求的 Trace ID（可在日志中获取）
Duration	耗时范围（如 > 1000ms 的慢请求）
Status	是否成功（Success / Error）
Start Time	时间范围（建议先缩小到 5~15 分钟）

✅ 示例：
查找 order-service 在过去 10 分钟内 耗时超过 1.5 秒且失败的请求。

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方法 2：从其他页面跳转

• 从 Dashboard → 点击“Top N Slow Traces”
• 从 Topology → 点击红色边 → “View Traces”
• 从 Logs → 点击带 traceId 的日志 → “View in Trace”

✅ 推荐组合使用：先看拓扑/指标发现问题，再进 Tracing 精确定位。

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四、调用链详情页面解析（核心！）

查询到一条 Trace 后，点击进入详情页，你会看到如下结构：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  📄 Trace ID: abc123-def456-ghi789                           │
│  🕒 Start Time: 2025-04-05 10:23:45.123                      │
│  ⏱️  Total Duration: 2,340 ms                                 │
│  ❌ Error: Yes (1 span failed)                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│  🌐 调用链时间轴（Timeline View）                             │
│                                                              │
│  [gateway] ────┬─────────────────────────────────────────────▶ 10ms
│               │                                                │
│               ▼                                                │
│        [order-service] ─────┬───────────────────────────────▶ 1,200ms
│                            │                                  │
│                            ▼                                  │
│                     [user-service] ────────────────────────▶ 800ms
│                                                              │
│                            ▼                                  │
│                     [mysql] ───────────────────────────────▶ 780ms
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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五、每个 Span 的详细信息解读（重点！）

点击任意一个 Span（如 order-service 的入口方法），会弹出详细信息面板，包含以下关键内容：

1. 🧾 Basic Info（基本信息）

字段	说明
Operation Name	接口名或方法名（如 /order/create）
Span Type	类型： • Entry：入口（如 HTTP 请求） • Exit：出口（如调用下游服务、DB） • Local：本地方法调用
Span Layer	协议层（如 HTTP、MQ、DATABASE）
Start Time / End Time	精确到毫秒
Duration	耗时（关键！）

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2. 🏷️ Tags（标签）—— 业务上下文

Tags 是你排查问题的“线索库”，常见标签：

Tag Key	示例值	用途
http.method	POST	确认请求方式
http.url	/api/order/create	查看完整 URL
http.status_code	500	是否返回错误
spring.mvc.controller.method	OrderController.create()	定位代码位置
db.type	mysql	数据库类型
db.sql	SELECT * FROM users WHERE id=?	SQL 语句（敏感信息可脱敏）

🔐 安全提示：可通过配置屏蔽敏感 SQL 或参数。

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3. 📜 Logs（日志）—— 异常堆栈

如果该 Span 发生了异常，会自动记录日志：

{
  "time": "2025-04-05 10:23:46.123",
  "message": "java.lang.NullPointerException",
  "stack": "at com.example.service.OrderService.create(OrderService.java:45)\n..."
}

✅ 价值：

• 直接看到哪一行代码抛出异常
• 不用再去翻应用日志文件

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4. 🔗 References（引用关系）

• 显示该 Span 是被哪个上游 Span 调用的（Parent）
• 支持跨服务链路追踪（通过 traceId + parentSpanId）

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5. 📎 Events（事件）

某些插件会记录特殊事件，如：

• Connection Acquired（获取数据库连接）
• Statement Execute Start/End

可用于分析数据库连接池等待时间。

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六、实战：如何定位一次“下单失败”问题？

场景：

用户反馈“下单失败”，但无具体错误信息。

排查步骤：

1. 进入 Trace 页面

   • Service: gateway
   • Status: Error
   • Duration: > 1000ms
   • Time Range: 最近 5 分钟

2. 找到一条失败链路

   • 总耗时 2.1s，标记 ❌ error

3. 查看 Span 时间轴

   • gateway: 10ms
   • order-service: 20ms
   • payment-service: 2,050ms ← 明显异常！

4. 点击 payment-service 的 Span

   • Tags: http.status_code=504, url=/pay
   • Logs: java.net.SocketTimeoutException: Read timed out

5. 结论：

   支付服务调用第三方支付接口超时，导致下单失败。

6. 动作：

   • 通知支付团队检查网络或第三方接口
   • 考虑增加重试或降级策略

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七、高级技巧

技巧	说明
🔍 按耗时排序 Span	快速找到性能瓶颈
📊 查看 P50/P95/P99 分布	判断是偶发还是普遍慢
🧩 关联日志	开启 Logging 功能后，可点击“View Logs”查看该 traceId 的所有日志
📥 导出 Trace	支持 JSON 导出，用于离线分析或报告
🕵️ 对比多条 Trace	分析相同接口在不同参数下的性能差异

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✅ 总结：Tracing 使用口诀

“一查 Trace ID，二看时间轴，三点 Span 详情，四读 Tags 与日志”

Tracing 是你的 “请求显微镜”，让你看清每一次调用的来龙去脉。