随着互联网技术的高速发展，以往单应用的服务架构已经很难处理如山洪般增长的信息数据，随着云计算技术的大规模应用，以微服务、RESTful 为代表的各种软件架构广泛应用，跨团队、跨编程语言的大规模分布式系统也越来越多。相对而言，现在要理解系统行为，追踪诊断性能问题会复杂得多。
随着微服务架构的流行，系统变得越来越复杂，单体的系统被拆成很多个模块，各个模块通过轻量级的通信协议进行通讯，相互协作，共同实现系统功能。
APM (Application Performance Management) 即应用性能管理（应用性能监控）
在基于微服务的云原生架构中，客户端的一次服务调用，会产生包括服务和中间件在内的众多调用关系。对这些大量复杂的调用过程进行追踪，对于微服务的安全性分析、故障定位、以及性能提升等，有着重要的作用。
作为一种架构风格，微服务因其极高的灵活性，越来越受欢迎。应用程序在功能上分解为一组松散耦合的协作服务，通过定义良好的（REST）API进行交互。通过采用这些设计原则，开发团队可以以极其快节奏的方式独立开发独立的微服务。已知使用这种开发模式的组织将其部署从每天 50到300次更新......。
随着业务发展，系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成，当整个请求变慢或不可用时，我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的，这时就需要解决如何快读定位服务故障点，以对症下药。于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生。 现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，使用最为广泛的开源实现是 Twitter 的 Z
作为一种灵活性极强的构架风格，时下微服务在各种开发项目中日益普及。在这种架构中，应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务，它们通过REST APIs相互协作。通过这个设计原则，开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务。同时，基于这些特性，很多机构可以数倍地提升自己的部署能力。 然而凡事都有两面性，当开发者从微服务架构获得敏捷时，观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。如图1所示，多个服务工作联合对用户请求产生响应；在生产环境中，应用程序执行过程中端到端的视图对快速诊断并解决性能退化问题至关重要的，而应用中多
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，所以分了两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践，实践部分也没给出特别详细的步骤，因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。 1. 问题背景 微服务架构下，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可
随着互联网架构的扩张，分布式系统变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用，这些组件共同构成了繁杂的分布式网络，那现在
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，打算分两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践，实践部分也没给出特别详细的步骤，因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。
在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成 系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建 在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实 现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问 题：
鄞劭涵，携程框架架构研发部高级软件工程师，爱丁堡大学高性能计算专业硕士。目前主要从事应用监控系统以及消息队列相关基础框架的研发。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。
微服务，通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。微服务构建在不同的软件模块上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 API网关Ocelot 作为微服务的一个重要组件，出现在系统边界上的一个面向API的、串行集中式的强管控服务，这里的边界是企业IT系统的边界，主要起到隔离外部访问与内部系统的作用。通过API网关对外发布的通常是OpenAPI,在它的后面有众多的分
Tracing 是在上世纪 90 年代就已出现的技术，但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇 Dapper 论文。分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但无论哪种组件，其核心步骤一般有 3 步：代码埋点、数据存储和查询展示，如下图所示为链路追踪组件的组成。
小时光茶社 传说中天机阁里有一台掌控世间一切的机器，万物运行由此产生。本文的“天机阁”是一个基于链路跟踪的监控系统，后台开发人员能够通过“天机阁”洞察“天机”，快速解决问题。 摘要 为了支撑日益增长的庞大业务量，业界大量使用微服务架构。服务按照不同的维度进行拆分，互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，分布式系统变得日趋复杂。 如何快速进行故障定位？如何准确进行容量评估？如何动态展示服务的链路？如
经过调研，我们发现 SkyWalking 这一款用于微服务（Docker, Kubernetes, Mesos）框架下的分布式应用行为监控工具刚好能满足我们的需求。
腾讯云中间件 - 微服务团队产品2021年2月简报： 腾讯云微服务引擎 TSE 邀您内测 消息队列 CKafka 支持跨可用区部署；支持实例升配展示进度；专业版全面放开公网路由接入；专业版现已加入免费试用序列邀您开通体验 腾讯微服务观测台 TSW 新版本发布邀您内测，新增接口、实例维度的监控、统计、异常分析能力；新增 SQL/NoSQL 分析能力；新增服务依赖拓扑清爽过滤能力；支持调用链详情展示堆栈 整理 by 中间件小Q妹 产品最新动态 01 腾讯云微服务引擎 TSE ■ 什么是 TSE
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