什么是链路追踪？分布式系统如何实现链路追踪？( 二 ) _链路追踪

理解了这三个概念，接下来我们就看看分布式追踪系统是如何采集图中的微服务调用链。

文章插图
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：

文章插图
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：

文章插图
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

接下来，我们来看看链路追踪系统 SkyWalking 是如何解决以上四个问题的。
链路追踪系统SkyWalking的原理1、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。如下图所示：

文章插图
2、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，如图所示：

文章插图
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。

文章插图
3、traceId 如何保证全局唯一
要保证全局唯一，我们可以采用分布式或者本地生成的 ID 。使用分布式的话，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。

文章插图
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。

文章插图
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唯一性校验。对于技术方案的选型，一定要避免过度设计，过犹不及。
4、请求量这么多，全部采集会不会影响性能?
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，如图所示：