4、分布式追踪的仪器化策略与上下文传播

分布式追踪的仪器化策略与上下文传播

在分布式系统中，为了更好地理解和监控服务的运行情况，我们需要借助各种仪器化策略和上下文传播机制。本文将详细介绍白盒与黑盒仪器化、应用与系统仪器化、基于代理与基于库的仪器化，以及上下文传播的相关内容。

白盒与黑盒仪器化

白盒仪器化允许我们将内部事务视为更大事务的子追踪，而不必将其看作一个单一的逻辑整体。但在某些情况下，我们无法使用白盒仪器化。例如，在大型工程团队维护大量遗留软件时，一个现代 API 前端可能由遗留大型机应用程序支持。即使能够修改遗留服务的源代码（这并非总是可行），我们可能也不愿意这么做。在这种情况下，我们可以通过黑盒仪器化来表示遗留组件所执行的工作。需要注意的是，我们不一定要从运行服务的系统创建黑盒跨度，常见的做法是使用具有白盒仪器化的调用服务为黑盒过程创建一个单独的跨度。

应用与系统仪器化

传统上，应用程序操作员和服务器操作员关注的重点不同。系统操作员关心磁盘驱动器的健康状况、服务器的可用内存等系统指标；而应用程序操作员则更关心应用程序是否响应请求以及性能是否可接受。在分布式追踪的背景下，我们主要关注的是由哪个组件生成追踪信息，即我们是在应用程序代码中生成跨度，还是由运行应用程序代码的某个服务或子系统来完成。

所有服务都可以独立进行追踪仪器化，当单个请求通过它们时会发出跨度。但应用程序往往对其直接上下文之外的情况一无所知，因此我们不仅要关注运行的服务，还要考虑它们所处的底层系统，这就是系统仪器化发挥作用的地方。

系统可以是各种令人兴奋的事物，如 Kubernetes 等容器编排系统或 DC/OS 等托管平台。我们可以使用这些系统以跨度或上下文行李的形式生成追踪数据，