一、背景

在微服务化架构中，随着业务的发展，集群中部署的服务越来越多，服务之间的依赖也越来越复杂，对于后端服务的维护、问题的分析定位也越来越具有挑战性。一次用户发起的普通HTTP请求可能在集群内部涉及到数十个微服务之间的相互调用，服务之间调用的合理程度、复杂程度无法有效监控和管理。在复杂的服务之间相互依赖的情况下，我们急迫需要解决以下几个基本的问题：

1. 如何快速发现问题？
2. 如何判断故障影响范围？
3. 如何判断链路中的性能瓶颈？
4. 如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？
5. 如何分析链路性能问题以及实施容量规划？

图1. 服务间调用关系

针对于以上的问题，归根到底其实是需要实现以下两个核心目标：

1、问题定位：在复杂的服务依赖下，能够快速地在日志服务中检索、过滤并准确定位当前请求错误的原因。

2、链路分析：在复杂的服务依赖下，能够方便地查看、监控、分析、统计、优化调用请求的链路情况，如方便地查看链路耗时/超时、以及层级深度情况。

这些，其实就是分布式链路跟踪技术需要解决的问题。

二、方案

分布式链路跟踪（Distributed Tracing）的概念最早是由Google提出来的，发展至今技术已经比较成熟，也是有一些技术标准可以参考，因此我们的技术方案只需按照标准实施即可。目前在Tracing技术这块比较有影响力的是两大开源技术框架：Netflix公司开源的OpenTracing和Google开源的OpenCensus。两大框架都拥有比较高的开发者群体。为形成统一的技术标准，两者经过商议成立了OpenTelemetry项目。具体可以参考：

1. OpenTracing介绍
2. OpenTelemetry介绍

因此，我们的Tracing技术方案以OpenTelemetry为实施标准，相关第三方开源项目：

1. https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-go
2. https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-go-contrib

我们只需要按照标准实施即可，其他第三方的框架和产品也会按照这样的标准来对接OpenTelemetry，使得开发和维护成本大大降低。

三、实施

Tracing的实施属于架构层面的事情，仅仅靠修改一两个组件是无法实现的，而是需要一整套框架联动的事情。涉及到框架支持的核心组件包括：