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。

全链路监控组件就在这样的问题背景下产生了。最出名的是谷歌公开的论文提到的 Google Dapper。想要在这个上下文中理解分布式系统的行为，就需要监控那些横跨了不同的应用、不同的服务器之间的关联动作。

所以，在复杂的微服务架构系统中，几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路。一个请求完整调用链可能如下图所示：

                                                    一个请求完整调用链

那么在业务规模不断增大、服务不断增多以及频繁变更的情况下，面对复杂的调用链路就带来一系列问题：

1. 如何快速发现问题？

2. 如何判断故障影响范围？

3. 如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？

4. 如何分析链路性能问题以及实时容量规划？

同时我们会关注在请求处理期间各个调用的各项性能指标，比如：吞吐量（TPS）、响应时间及错误记录等。

1. 吞吐量，根据拓扑可计算相应组件、平台、物理设备的实时吞吐量。

2. 响应时间，包括整体调用的响应时间和各个服务的响应时间等。

3. 错误记录，根据服务返回统计单位时间异常次数。

全链路性能监控 从整体维度到局部维度展示各项指标，将跨应用的所有调用链性能信息集中展现，可方便度量整体和局部性能，并且方便找到故障产生的源头，生产上可极大缩短故障排除时间。

有了全链路监控工具，我们能够达到：

1. 请求链路追踪，故障快速定位：可以通过调用链结合业务日志快速定位错误信息。

2. 可视化：各个阶段耗时，进行性能分析。

3. 依赖优化：各个调用环节的可用性、梳理服务依赖关系以及优化。

4. 数据分析，优化链路：可以得到用户的行为路径，汇总分析应用在很多业务场景。

如上所述，那么我们选择全链路监控组件有哪些目标要求呢？Google Dapper中也提到了，总结如下：

· 探针的性能消耗

·代码的侵入性

·可扩展性

·数据的分析

一般的全链路监控系统，大致可分为四大功能模块：

·埋点与生成日志

·收集和存储日志

·分析和统计调用链路数据，以及时效性

·展现以及决策支持

1、 Span

基本工作单元，一次链路调用（可以是RPC，DB等没有特定的限制）创建一个span，通过一个64位ID标识它，uuid较为方便，span中还有其他的数据，例如描述信息，时间戳，key-value对的（Annotation）tag信息，parent_id等,其中parent-id可以表示span调用链路来源。



上图说明了span在一次大的跟踪过程中是什么样的。Dapper记录了span名称，以及每个span的ID和父ID，以重建在一次追踪过程中不同span之间的关系。如果一个span没有父ID被称为root span。所有span都挂在一个特定的跟踪上，也共用一个跟踪id。

Span数据结构：

type Span struct {