分布式追踪系统原理及实践( 二 )

2022-04-21 分布式

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

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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的原理及架构设计怎么自动采集 span 数据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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