什么是链路追踪

分布式系统必须能够自动绕过故障并将请求路由到最佳服务实例。链路追踪需要具备高度的弹性和容错能力，以确保在系统出现故障时仍能持续运行并提供可靠的跟踪数据。

分布式系统需要检测并自动响应更高的负载，通过水平扩展来应对这些负载的增加。同时，它们还需要检测并尝试在无需操作员输入的情况下自动重启故障。链路追踪必须与这些自动扩展和自我修复功能无缝集成，以确保在动态环境中持续提供准确的跟踪数据。

大规模分布式系统需要强大的包管理、部署系统来管理滚动或蓝绿部署和回滚，以及调度程序来确定在何处部署新服务。链路追踪需要与这些系统紧密集成，以跟踪部署过程并提供关于新版本性能的宝贵见解。

一些链路追踪工具要求开发人员手动检测他们的代码以生成必要的跟踪，这存在编码错误的风险并使跟踪过程复杂化。理想的链路追踪解决方案应该尽可能自动化，减轻开发人员的负担。

链路追踪工具可能仅限于后端分析，阻止开发人员检测和检查前端服务引起的问题。全面的链路追踪解决方案需要能够跨前端和后端服务进行跟踪。

分布式追踪最初是由一家科技公司在 2010 年提出的，旨在解决微服务架构下的可观测性问题。该公司发表了一篇名为 "Dapper，大规模分布式系统的跟踪基础设施" 的论文，阐述了分布式追踪的概念和实现方法。这篇论文成为了后续分布式追踪系统的理论基础。

受到上述论文的启发，一家社交媒体公司于 2012 年开源了分布式追踪系统。该开源社区随后成立，成为分布式追踪领域的先驱。2015 年，一家出行公司工程团队基于该开源系统开发了另一个分布式追踪系统，并于 2017 年将其捐献给一个开源基金会。

2017 年 9 月，该分布式追踪系统成为开源基金会的第 12 个托管项目。经过两年的发展，该系统于 2019 年成为开源基金会的毕业项目，标志着其在分布式追踪领域的地位得到了广泛认可。

随着微服务架构和云原生技术的普及，分布式追踪已成为现代应用程序不可或缺的组件。除了上述系统之外，还有其他开源分布式追踪系统。各大云厂商也纷纷推出了自己的分布式追踪服务，如某云服务商的分布式追踪服务。分布式追踪生态正在不断壮大和完善。

链路追踪需要在应用程序中嵌入代码，以收集跟踪数据。这些数据通常包括跨度 (Span) 信息，如操作名称、开始时间、持续时间、元数据等。收集这些数据时，开发者可以通过手动插装或使用开源库自动收集。

收集到的跟踪数据需要通过某种方式传输到链路追踪系统中进行处理和存储。常见的传输方式包括使用消息队列、远程过程调用或 HTTP 协议。

链路追踪系统需要对收集到的跟踪数据进行处理和存储。处理可能包括数据转换、采样、聚合等操作。存储通常使用分布式存储系统，以支持大规模数据存储和查询。

链路追踪系统通常提供查询和可视化功能，以便用户可以查看和分析跟踪数据。查询功能允许用户根据各种条件（如服务名称、操作名称、时间范围等）检索跟踪数据。可视化功能则以图形化的方式呈现跟踪数据，如时序图、火焰图等，以帮助用户更好地理解系统行为。

除了查询和可视化外，链路追踪系统还可以提供分析和监控功能。分析功能可以从跟踪数据中发现性能瓶颈、异常行为等问题。监控功能则可以基于跟踪数据设置警报，以便及时发现和响应系统异常。