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云原生分布式追踪

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白日放歌须纵酒，青春作伴好还乡。这篇文章主要讲述云原生分布式追踪相关的知识，希望能为你提供帮助。
分布式追踪是实现应用链路追踪的一种重要技术手段，同时也是实现云原生可观测性的重要组成部分，其主要用于应用程序性能管理（APM，ApplicationPerformance Management）和故障定位等。常见的分布式追踪工具包括 Dapper、Zipkin、Jaeger、SkyWalking、Canopy、鹰眼、Hydra、Pinpoint 等，其中常用的开源分布式追踪工具为 Zipkin、Jaeger、SkyWalking 和 Pinpoint。这些分布式追踪工具大致可分为以下三类。
1）基于 SDK 的分布式追踪工具。以 Jaeger 为例，Jaeger 提供了大量可供追踪使用的 API，通过侵入微服务业务的软件系统，在系统源代码中添加追踪模块以实现分布式追踪。此类工具可以最大限度地抓取业务系统中的有效数据，提供了足够多的可参考指标；但其通用性较差，需要针对每个服务进行重新实现，部署成本较高，工作量较大。
2）基于探针的分布式追踪工具。以 SkyWalking java 探针为例，在使用 SkyWalking Java 探针时，需将探针文件打包到容器镜像中，并在镜像启动程序中添加-javaagent agent.jar 命令以实现探针的启动，并完成 SkyWalking 在微服务业务上的部署。SkyWalking 的 Java 探针实现原理为字节码注入，将需要注入的类文件转换成 byte 数组，通过设置好的拦截器注入到正在运行的程序中。这种探针通过控制 JVM 中类加载器的行为，侵入运行时环境以实现分布式追踪。此类工具无须修改业务系统的源代码，相对 SDK 有更好的通用性，但其可获取的有效数据相对 SDK 类工具较少。
3）基于代理实现。Sidecar 作为服务代理，为其所管理的容器实现服务发现、流量管理、负载均衡和路由等功能。在流量管理过程中，Sidecar 可以抓取进出容器的网络请求与响应数据，这些数据可以记录该服务所完成的一次单个操作，可与追踪中的跨度信息对应，因此可将 Sidecar 视为一种基于数据收集的分布式追踪工具。Sidecar 无须修改业务系统代码，也不会引入额外的系统的开销。但由于 Sidecar 所抓取的跨度不包含追踪链路上下文，要将 Sidecar 所抓取的跨度数据串联成追踪链路是很困难的。
若要对一个微服务业务系统进行分布式追踪，会产生两个基本问题。第一，业务系统运行时可能会产生很多脏数据或发生数据丢失，需要在这种环境下准确地生成追踪数据。第二，面对成百上千的服务所生成的追踪数据，需要设计合适的收集与存储方案。追踪链路是以跨度为根节点的树形数据结构，在微服务中，从客户端发起一次 API 调用，往往后面会产生多次服务间的 API 调用，因此追踪链路代表一次完整操作，其中包含了很多子操作。
【云原生分布式追踪】虽然分布式追踪技术在应用方面已经取得了一些进展，但其仍然存在着一定的局限性。当前的分布式追踪工具或者需要侵入微服务软件系统的源代码，或者需要侵入业务系统的镜像与运行环境，或者在生成的跨度信息与追踪链路的准确性与完整性上仍有缺失。

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