撸了几天的sofa-tracer之后，我悟了！

什么是分布式链路跟踪

简而言之，在分布式系统下，用于跟踪链路而衍生出的一项技术。

应用场景如下：

应用A,B,C,D,E 以一个层级关系依赖， 当用户向 应用A 发起请求，但是返回了个异常，为了排查这个问题，我们可能要一台台服务器去排查。在分布式架构下，每个应用又部署了几十上百台服务器， 那一天下来，可能多没找到问题的触发点。

通过分布式链路跟踪，结合 如 鹰眼 等平台的 链路分析，我们可以很快定位到 问题发生机器地址。

那为什么我们可以很快速定位到哪台机器？

• TraceId 日志收集，收集异常日志，快速发现异常原因
• TraceId 埋入机器IP，快速定位异常机器

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基本概念

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一条 trace 链路是由多个与之关联的 span 组成，一条链路整体可以看做是一张有向无环图，各个 span之间的边缘关系被称之为References。

• traceId: 每条链路只有唯一的 traceId
• spanId : 每个节点为一个 span ,存在层级关系

如何自己实现一套 Tracer

引用 SOFATracer 链路透传原理：

• 跨进程的透传，即如何将链路数据从一个进程传递到下游进程中
• 线程中的透传
  • 当前请求跨进程调用结束之后，当前如何恢复 tracer 上下文信息
  • 如何实现跨线程的透传，如在当前线程中起一个异步线程的场景

TracerId & SpanId 生成规则

TraceId 生成规则：

 服务器 IP + 产生 ID 时候的时间 + 自增序列 + 当前进程号

0ad1348f1403169275002100356696

SpanId 生成规则：

root 节点为0，后续以 . 分割，不断分层延续

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跨进程透传 TracerId

以 SOFATracer 为例 描述一下，一个 Http 请求是如何跨进程间进行传输的.

SofaTracer 源码地址：

https://github.com/sofastack-guides/sofa-tracer-guides/tree/master/tracer-sample-with-springmvc

在一个 Http 请求中， 当请求经过 Filter ，SOFATracer 做的主要就是判断当前请求的header中是否存在 traceId, spanId

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从依赖包中，我们可以看到，只有一个filter

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Header存在 Tracer 信息

将上下文信息，存放到 ThreadLocal 中

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Header 不存在 Tracer 信息

创建一个新的 上下文， 生成 traceId 和 spanId ，然后存放到 ThreadLocal 中

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跨线程透传 TracerId

通过深拷贝，创建一个新的上线文信息， 将 SofaTracerSpanContext 传递到子线程中

public SofaTracerSpanContext cloneInstance() {
  // 重新构建一个 SofaTracerSpanContext 对象实例
  // 这里会以当前父线程中的 tracerId,spanId,parentId以及采样信息 作为构建构建参数
  SofaTracerSpanContext spanContext = new SofaTracerSpanContext(this.traceId, this.spanId,
  this.parentId, this.isSampled);
  // 系统透传数据
  spanContext.addSysBaggage(this.sysBaggage);
  // 业务透传数据
  spanContext.addBizBaggage(this.bizBaggage);
  spanContext.childContextIndex = this.childContextIndex;
  return spanContext;
}

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手撸一个 DEMO

MyFilter

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总结

原理看着挺简单，但是实际使用上，还要考虑很多方面的问题， 如果日志收集，日志分析，traceId 生成规则等等，感兴趣的大伙可以去看一下源码： 传送门

感谢大家的阅读，希望对大家有所帮助，我是 九灵 ,有需要交流的童鞋可以 加我wx，Jayce-K,最近致力于帮助更多小伙伴加入大厂，欢迎来撩～