关于java:撸了几天的sofatracer之后我悟了

什么是分布式链路跟踪

简而言之，在分布式系统下，用于跟踪链路而衍生出的一项技术。

利用场景如下：

利用 A,B,C,D,E 以一个层级关系依赖，当用户向 利用 A 发动申请，然而返回了个异样，为了排查这个问题，咱们可能要一台台服务器去排查。在分布式架构下，每个利用又部署了几十上百台服务器，那一天下来，可能多没找到问题的触发点。

通过分布式链路跟踪，联合 如 鹰眼 等平台的 链路剖析，咱们能够很快定位到 问题产生机器地址。

那为什么咱们能够很疾速定位到哪台机器？

• TraceId 日志收集，收集异样日志，疾速发现异常起因
• TraceId 埋入机器 IP，疾速定位异样机器

基本概念

一条 trace 链路是由多个与之关联的 span 组成，一条链路整体能够看做是一张 有向无环图 ，各个 span 之间的边缘关系被称之为References。

• traceId: 每条链路只有惟一的 traceId
• spanId : 每个节点为一个 span , 存在层级关系

如何本人实现一套 Tracer

援用 SOFATracer 链路透传原理：

• 跨过程的透传，即如何将链路数据从一个过程传递到上游过程中

• 线程中的透传

  • 以后申请跨过程调用完结之后，以后如何复原 tracer 上下文信息
  • 如何实现跨线程的透传，如在以后线程中起一个异步线程的场景

TracerId & SpanId 生成规定

TraceId 生成规定：

 服务器 IP + 产生 ID 时候的工夫 + 自增序列 + 以后过程号

0ad1348f1403169275002100356696

SpanId 生成规定：

root 节点为 0，后续以 . 宰割，一直分层连续

​

跨过程透传 TracerId

以 SOFATracer 为例 形容一下，一个 Http 申请是如何跨过程间进行传输的.

SofaTracer 源码地址：

https://github.com/sofastack-guides/sofa-tracer-guides/tree/master/tracer-sample-with-springmvc

在一个 Http 申请中，当申请通过 Filter，SOFATracer 做的次要就是判断以后申请的 header 中是否存在 traceId, spanId

从依赖包中，咱们能够看到，只有一个 filter

Header 存在 Tracer 信息

将上下文信息，寄存到 ThreadLocal 中

Header 不存在 Tracer 信息

创立一个新的 上下文，生成 traceId 和 spanId，而后寄存到 ThreadLocal 中

跨线程透传 TracerId

通过深拷贝，创立一个新的上线文信息，将 SofaTracerSpanContext 传递到子线程中

public SofaTracerSpanContext cloneInstance() {
  // 从新构建一个 SofaTracerSpanContext 对象实例
  // 这里会以以后父线程中的 tracerId,spanId,parentId 以及采样信息 作为构建构建参数
  SofaTracerSpanContext spanContext = new SofaTracerSpanContext(this.traceId, this.spanId,
  this.parentId, this.isSampled);
  // 零碎透传数据
  spanContext.addSysBaggage(this.sysBaggage);
  // 业务透传数据
  spanContext.addBizBaggage(this.bizBaggage);
  spanContext.childContextIndex = this.childContextIndex;
  return spanContext;
}

手撸一个 DEMO

MyFilter

总结

原理看着挺简略，然而理论应用上，还要思考很多方面的问题，如果日志收集，日志剖析，traceId 生成规定等等，感兴趣的大伙能够去看一下源码：传送门

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