为了实现多集群的流量治理，我们采用Istio官方提供的多主集群进行Istio的部署，这样就出现一个问题，对于多主集群的Istio治理，如何进行跨集群的流量监控，实现跨集群的服务链路追踪。
提起链路追踪，大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异，但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统，却有着许多相类似的地方。
作者：Java 研发专家-周东科 一、带着疑问看历史 提起链路追踪，大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异，但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统，却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用链路上传播元数据。他们对元数据内容的定义也大同小异，链路唯一的 trace id，关联父链路的 pare
导语 | 腾讯云加社区精品内容栏目《云荐大咖》，特邀行业佼者，聚焦前沿技术的落地与理论实践，持续为您解读云时代热点技术，探秘行业发展新机。 一、带着疑问看历史 提起链路追踪，大部分人都会想起Zipkin、Jaeger、Skywalking这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus这些开源标准。虽然实现各有差异，但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统，却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用
在企业级业务系统日趋复杂的背景下，微服务架构逐渐成为了许多中大型企业的标配，它将庞大的单体应用拆分成多个子系统和公共的组件单元。这一理念带来了许多好处：复杂系统的拆分简化与隔离、公共模块的重用性提升与更合理的资源分配、大大提升了系统变更迭代的速度、更灵活的可扩展性以及在云计算中的适用性，等等。
咱们以前单体应用里面有很多的应用和功能，依赖各个功能之间相互调用，使用公共的代码包等等，排查问题，使用类似于 gdb/dlv 工具或者直接查看代码日志，进行定位和分析
总第523篇 2022年 第040篇 可观测性作为系统高可用的重要保障，已经成为系统建设中不可或缺的一环。然而随着业务逻辑的日益复杂，传统的ELK方案在日志搜集、筛选和分析等方面愈加耗时耗力，而分布式会话跟踪方案虽然基于追踪能力完善了日志的串联，但更聚焦于调用链路，也难以直接应用于高效的业务追踪。 本文介绍了可视化全链路日志追踪的新方案，它以业务链路为载体，通过有效组织业务每次执行的日志，实现了执行现场的可视化还原，支持问题的高效定位。 1. 背景 1.1 业务系统日益复杂 1.2 业务追踪面临挑战 2.
对于微服务实现或云原生架构来说，其中一个非常重要的点就是可观测性，分布式服务的本质决定了需要对它进行有效的度量与观测。
随着微服务架构技术的普及和广泛在企业应用中落地，由于微服务架构本身的特性，架构由一系列相对独立的细粒度的服务组成，一个完整的业务逻辑调用请求的背后可能牵涉后端几个、几十个甚至上百个服务接口，每个服务可能是由不同的团队开发，使用了不同的编程语言，还有可能部署在不同的机器上，分布在不同的数据中心，对于这样的一个逻辑调用关系，如果在调用过程中发生问题，比如说调用失败，或者调用过程响应很慢，如何在这样一个分布式环境下快速定位问题所在、快速分析业务处理中的响应慢的瓶颈在哪？多个微服务之间存在调用关系，如何在系统运行时总览一个系统中微服务间的拓扑关系？如何完整还原一次请求的链路情况？
中间件的聊天记录第二弹来袭了，想看第一弹的在这里：如果把四个消息队列都拉到一个群里，他们会聊些什么
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。
云原生 API 网关是腾讯云基于开源网关推出的一款高性能高可用的云原生 API 网关产品，作为云上流量入口，集成请求分发、API 管理、流量监控、访问限制等功能，是微服务架构和容器架构中的重要组件。
Node.js 应用也不例外，这里将分成两篇文章进行介绍；第一篇介绍 Node.js 应用全链路信息获取， 第二篇介绍 Node.js 应用全链路信息存储展示。
大家好！我是"无敌码农"，最近几个月因为各方面原因公众号没有及时更新，在这里给持续关注本公众号的朋友们表示歉意！2021年我将调整好心态持续给大家输出有价值的技术干货。在接下来的一段时间我所撰写的技术内容将偏向于“云原生”技术相关的内容，主要会涉及Devops、Kubernetes、Service Mesh等内容。而之所以偏向于写这些内容，一方面是自己的兴趣，另一方面也是最近几年以Kubernetes为基础设施的“云原生”技术体系已经成为主流，作为一名研发人员如果只专注于业务代码的研发，而对程序运行的基础环境、架构体系缺乏足够的认识和了解，也是不利于成长和进阶的！
之前在 Golang 上下文 Context 源码解析(1): 值传递 文章中举了一个例子说明讲解 Context 的值传递， 其中说到了 刘备-关羽-张飞 之间使用 Context 传递 曹操军队人数，
使用微服务框架的同学不知道有没有遇到过这样的问题，有业务同学投诉说未收到消息或者系统提示500状态码错误，然后App服务端同学开始根据业务反馈过来的用户信息查询日志，发现当前系统没有问题，然后将下游系统的负责人拉进群里协助排查问题，下游系统的同学又排查发现自己的系统也没问题又会将他的下游系统的同学拉进群，大家重复着这样的循环，群里面的人也越来越多，排查的链路也越来越长，业务同学也很着急催了一次又一次，直到达到循环的终止条件：链路中有一个同学发现系统日志里面抛出了一个异常，终于定位到了问题。
从上周六 7 号到今天的 11 号，我都在医院，小孩因肺炎已经住院了，我白天和晚上的时间需要照顾娃，只能在娃睡觉的时候肝文了。对了，医院没有宽带和 WiFi，我用的手机开的热点~
“呃。。。对这个接口的请求日志好难找啊，这个接口请求很频繁，不知道报错的是哪一条。。”
在分布式服务时代，服务之间的请求域调用不再是简单的直连方式，注册中心的出现，让服务治理更加便利，也对服务之间的链路追踪提出了更高的要求。
“可观测性”这个名词其实是最近几年才从控制理论中借用的舶来概念，不过实际上，计算机科学中关于可观测性的研究内容已经有了很多年的实践积累。通常，人们会把可观测性分解为三个更具体的方向进行研究，分别是：日志收集、链路追踪和聚合度量。
在当今迅速发展的技术世界中，链路追踪技术已经发展多年，尤其在Java生态中表现出色。然而，随着OpenTelemetry的出现和发展，这项技术正变得更加通用和功能完善。在本文中，我们将分析讨论为什么OpenTelemetry是现代化IT系统架构中不可或缺的一部分，以及它如何成为最佳选择。
当业务程序代码在线上运行时，实例A、实例B、实例C，他们直接可能从上到下依次调用，为了能很好的监控程序的调用链路，我们需要对调用链路进行追踪监控。实例的外部可能是通过RPC、HTTP、SOCKET、WEBSERVICE等方式进行调用，内部是方法逻辑依次执行。外部例如http可以通过在头部写入追踪ID进行监控，内部使用threadlocal进行保存上下文关系。｛ThreadLocal变量特殊的地方在于：对变量值的任何操作实际都是对这个变量在线程中的一份copy进行操作，不会影响另外一个线程中同一个ThreadLocal变量的值。｝
微服务架构具有诸多优势，包括增强团队自主性、提高扩展与部署灵活性。但缺点是，系统中的服务越多（一个微服务应用可能包含几十个甚至几百个服务），清晰地了解系统总体运行情况的难度就越大。作为复杂软件系统的编写者和维护者，我们深知掌握系统运行情况的重要性。可观测性工具可帮助我们清晰地了解众多服务和支持基础设施。
1、链路追踪介绍 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。
Spring Cloud 是一站式微服务解决方案。很多公司都在使用 Spring Cloud 组件。我们想要学习 Spring Cloud 微服务架构，就需要学习他们的组件。包含：注册中心、负载均衡、熔断处理、过程调用、网关服务、配置中心、消息总线、调用链路、数据监控等等。
你可以记住以下几个核心要点：事件日志的职责是记录离散事件，通过这些记录事后分析出程序的行为；
上篇文章《亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（上 ）》，初步给大家分析了一下，一个复杂的分布式系统中，数据不一致的问题是怎么产生的。
SkyWalking 是一个开源 APM 系统，包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视、跟踪、诊断功能。核心功能如下：
Skywalking是开源的分布式应用性能监控产品，用于收集、分析、聚合、可视化来自不同服务和本地基础服务的数据，具备链路追踪和APM的能力，更像一个现代的性能管理系统。它功能丰富，具备对Tracing以及Metric的管理能力、性能分析能力，其关注的重点只是“可观察性”，但是从日志、运维监控以及扩展性方面来看，存在一些不足。
李爽 腾讯应用性能观测产品经理，硕士毕业于卡内基梅隆大学。主要负责腾讯云业务层监控相关产品策划，拥有丰富 toB 全栈研发经验，对应用开发、监控、运维、CICD 等方面有深刻理解。 为什么需要采样 随着越来越多的企业步入数字化转型，IT 系统也逐步向分布式、微服务化发展。面对海量和请求和服务间复杂的依赖关系，链路追踪系统通过收集、汇聚、串联、分析请求链路，为我们提供了端到端的业务实时监控能力。 但当业务量级不断增长，链路数据也会随之增多，或早或晚，我们终将面临一个决策：是否还要全量采集调用链？一方面，全量采
SkyWalking 是一个开源 APM 系统，包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视，跟踪，诊断功能。核心功能如下：
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。
在上篇文章使用 opentelemetry 与 jaeger 实现 flask 应用的链路追踪 | 那时难决 (duyixian.cn)中，我们介绍了如何使用 opentelemetry 与 jaeger 对 flask 应用进行链路跟踪。
传统的单体服务通过日志和性能监控为我们的系统提供了良好的观测手段，随着服务之间的交互越来越多，越来越复杂，这种“各自为政”的策略将使我们看不到整体的关联性。为了提高系统的可见性观察，分布式链路追踪被提了出来，并迅速发展。
监控(Metrics),链路(Tracing),日志(Logging) 都是用于监测系统在运行时的情况,在这3个领域中都有着不同的解决方案,同时3点也可能会重合在一起进行使用.
可观测性（Observability）是指系统可以由其外部输出推断其其内部状态的程度。系统的可观察性和可控制性是数学上对偶的概念。
最近公司服务出现了一个bug，问题一直没有查出来在哪里，主要是某个接口调用两个应用的日志输出都没有问题，并且在整个请求链路较长，仅仅定位这个问题就定位了很久，效率奇低，于是'在moon的强烈要求下',准备在各服务接入分布式链路追踪框架了。
本文是上篇文章《Node.js 应用全链路追踪技术——全链路信息获取》的后续。阅读完，再来看本文，效果会更佳哦。
导读：做性能分析听到最多的歪理就是，服务做水平、垂直扩容、分表分库、读写分离、XX中间件、资源静态化等等但是归根到底这些方案都是为了尽可能减少对数据库的访问以及堆栈的释放，提高数据库IO的读写速度和程序的运行效率。
最近做了一些分布式链路追踪有关的东西，写篇文章来梳理一下思路，或许可以帮到想入门的同学。下面我将从原理到demo为大家一一进行讲解，欢迎评论区交流～。
去年夏天应曹老师的邀请，给交大软件工程课的同学们做了一次后端服务器架构的入门分享，从如何设计一个最简单的服务器开始，一步步把如今常见的负载均衡，CDN等等概念一个个引荐给大家，没有涉及任何技术细节，只是想让大家理解为什么会有这些技术，他们分别是为了解决什么问题而出现，那次分享的内容我也想晚点写篇文章记录一下。
服务从单体应用升级到微服务的时候，整个请求的链路会变多，当发生异常、或遇到接口性能瓶颈时。很难将具体的异常日志和具体的请求关联起来，也很难直接定位是哪个调用环节存在性能瓶颈。这个时候就需要一个分布式链路追踪系统来串联调用链，快速定位问题。
在现代的微服务架构中，一个用户请求可能需要跨多个服务才能完全处理。这样的复杂性可能会给诊断问题和性能优化带来挑战。因此，跨服务链路追踪技术的应用越来越受到关注。
来自北溟有鱼QAQ https://www.umdzz.cn
微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
在我们的系统里，已经记录了很多的日志，但是问题是这些日志很鸡肋，当需要定位问题的时候，根本很难区分，哪些日志是一起的，而且因为我们的系统大都是一些耗时的任务，不同请求的任务日志都交叉混在一起，更加加剧了这个问题。因此生产系统上，这些日志很难利用起来。
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