1、概述在分布式服务时代 ， 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 。
分布式链路追踪就是将一次分布式请求还原成调用链路，将一次分布式请求的调用情况集中展示，比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等
理论支撑 。目前比较主流的链路追踪产品都是启发于google发表的Dapper ， Dapper阐述了分布式系统 ， 特别是微服务架构中链路追踪的概念、数据表示、埋点、传递、收集、存储与展示等技术细节 。
标准化 。OpenTracing(http://opentracing.io/)是一个分布式跟踪框架 。OpenTracing通过提供平台无关、厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现 。目前OpenTracing正在为全球的分布式追踪，提供统一的概念和数据标准 。
2、追踪理论 - Dapper为了实现链路追踪，dapper提出了trace，span ， annotation的概念 。
Trace的含义比较直观，就是链路 ， 指一个请求经过后端所有服务的路径，每一条链路都用一个全局唯一的traceid来标识 。
span之间存在着父子关系，上游的span是下游的父span，每个span由spanid和parentid来标识，spanid在一条链路中唯一 。
一个span一般由client和server两个部分的信息组成 。按照时间顺序来解释，client节点（或者是调用方）首先发出请求，产生”client send”(cs)事件，紧接着server节点（或者是提供方）收到请求，产生”server receive”(sr)事件，server处理完成之后回复给client，产生”server send”事件，最后client收到回复，产生”client receive”事件 。Client与server两个节点的span信息合并成一次完整的调用，即一个完整的span 。
Dapper中还定义了annotation的概念，用于用户自定义事件 。
3、通用架构分析主流的链路追踪产品架构包含以下四大模块：采样、收集、存储与展示 。
通用架构图
3.1 采样采样包含采集埋点、链路信息的传递以及链路信息上报，目前主流的埋点方式有三种 ， 分别是应用拦截埋点 ， 探针（Java agent）埋点，服务器拦截埋点 。其中应用拦截埋点有代码侵入，需要二次开发 ， 其他二者与服务的耦合度较低 ， 无需侵入 。
由于每一个请求就会生成一个链路，为了减少性能消耗，避免存储资源的浪费，dapper并不会上报所有的span数据 ， 而是使用采样的方式 。通过采集端自适应地调整采样率，控制span上报的数量，可以在发现性能瓶颈的同时，有效减少性能损耗 。
3.2 收集收集端服务接收采集到的链路信息并进行分析，链路信息的传递有两种方，分别是http和grpc，其中http方式简单易用、维护成本低，使用率较高 ， grpc性能突出，但需要客户端代码，维护成本较高 。
3.3 存储分布式链路追踪系统支持海量的数据库存储 。Mysql、Hbase、ElasticSearch等关系型数据库和非关系型数据库均能存储链路信息，主流的存储选择是ElasticSearch，ElasticSearch可以提供高效的数据检索，为数据的应用提供可靠的性能支持 。
3.4 展示目前主流的分布式链路追踪框架大多有自己的链路展示UI，内容主要有服务拓扑、调用链时序图和检索等 。
4、主流的实现方式目前比较典型的分布式链路追踪框架主要有skywalking、istio和zipkin
，三者主要的区别体现在埋点方式的差异上 。
4.1 skywalking
SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统 。
提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案 。
Skywalking采用探针的方式进行埋点 。以java为例 ， Skywalking只需要在java程序启动时指定其为java agent即可，以这种二进制注入的方式，拦截应用程序的流量，截取其中的链路流转信息 。Skywalking支持多语言探针，提供了Java，.NET Core和Node.JS等主流开发语言的探针插件 。
探针埋点示意图
4.1 istio
Istio提供了 Service Mesh 方式服务治理的完整的解决方案，服务运行的监控数据可以动态获取和输出，提供了强大的调用链、监控和调用日志收集输出的能力 ， 通过非侵入的方式提供了服务的连接、控制、保护和观测能力 。
Envoy代理埋点 。在 Istio 中，所有的治理逻辑的执行体都是和业务容器一起部署的 Envoy 这个 Sidecar，拦截所有的流入和流出业务程序的流量，根据收到的规则执行执行各种动作 。
Iptables 脚本通过 Iptables 规则拦截 pod 中流量，并发送到 Envoy 上 。Envoy 拦截到 Inbound 和 Outbound 的流量会分别作不同操作，执行上面配置的操作，另外再把请求往下发，对于 Outbound 就是根据服务发现找到对应的目标服务后端上，对于 Inbound 流量则直接发到本地的服务实例上，Envoy在此进行埋点，截取Inbound和Outbound的链路信息，参照OpenTracing标准生成标准的调用链数据 。
Envoy埋点示意图
4.1 zipkin
Zipkin分为client端和server端，client端需要应用系统代码引入，并可以进行灵活的二次开发，client端实现数据采集，server端负责链路数据的分析入库等 。
框架埋点 。应用系统引入client端代码，应用请求会被Trace框架拦截，将调用链信息添加到Header中，并传递到后续的服务调用中，每次跳转都会传递调用信息 ， 上报trace信息（时间戳、耗时等），server端的Collecter会汇总所有的跳转信息，合并成一条完整的调用链信息 。
框架埋点示意图
4.4 综合对比
综合对比图
5、参考文献1. java agent 详细介绍
https://segmentfault.com/a/1190000015977174
2. Skywalking分析
https://blog.csdn.net/Saphulot/article/details/81739411
3. zipkin的工作原理浅析
https://blog.csdn.net/shida_hu/article/details/89450177
4. Istio 调用链埋点原理剖析—是否真的“零修改”？
https://mp.weixin.qq.com/s?src=https://www.masfls.com/knowledge/11×tamp=1581385567&ver=2151&signature=msOWkdym*Cm-1XIXl6VFAlsjQlTOFmXZB4NjcMuXVnTw1iV*SE3Nbew4rGsKhPCQdxg6vfKZ18jeVA2JoqrFNOnscHI21R3JCcNYK-2jub5DMYeDoW43iM4*Xx5PDBEX&new=1
5. google dapper论文 中文
【蓝印花布的历史由来】 https://blog.csdn.net/yangzishiw/article/details/79402084
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