3步玩转链路追踪，快速排查微服务各种问题！

在现有的微服务体系架构下，一套大型软件系统可能涵盖几十种服务单元，各服务之间的调用错综复杂，可能1个客户请求需要调用N个服务才能形成业务闭环。遇到 bug 时，开发人员不得不对各服务日志一一进行排查，整个过程耗时耗力、效率低下，甚至可能因此导致系统长时间处于不可用状态，直接造成一大笔业务损失。

针对这种现象，谷歌开发了开源 Dapper 链路追踪组件，并且在2010年发表了论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure 大规模分布式系统的基础跟踪设施》。

链接：
https://static.googleusercont...

这篇文章自发表后，一直是业内实现链路追踪的标杆和理论基础，具有非常大的参考价值。像大家熟知的链路追踪组件—— Uber 的 Jeager，Twitter 的 Zipkin，阿里的 Eagleeye（鹰眼），Skywalking 与 ddtrace 等，都是基于这篇论文开发出来的。

简单来说，链路追踪即通过跟踪一个请求从发布到被响应的整个过程，了解到每个请求的详细经过，比如有哪些服务参与，参与顺序是什么，各服务调用了多少次数据库等。如此一来，当出现异常问题，开发就能快速定位问题根源，快速解决问题。

链路追踪优点：

• 服务关系：可以很清晰地展现服务间的依赖或者调用关系；
• 故障定位：在系统出现故障时候可以快速高效定位问题；
• 系统监测：在系统服务性能变差时可以及时发现，提前采取预防措施；
• 系统瓶颈分析与优化：基于全链路分析，很容易找出系统性能瓶颈点并作出优化改进，验证优化措施是否奏效。

链路追踪技术受到市场的热烈欢迎，相关监测产品层出不穷，但由于技术细节的实现各有特点（比如数据编码格式不同( json/protobuf/thrift 等)、数据传输方式不同(http/udp/rpc 等)、相同语言 SDK 的 API 不同等），各产品、各客户端的互操作性很差。为解决这个问题，OpenTracing 出现了。OpenTracing 制定了一套无关平台、无关厂商的链路追踪API规范，只要每个实现链路追踪技术的厂家都遵守规范，当需要从一种技术实现切换到另一种时，并不会产生特别多的额外工作量。开发者只需在初始化部分进行少量配置修改即可。

OpenTracing GitHub 网址：
https://github.com/opentracing

OpenTracing 的出现减少了开发编码方面的工作量，然而随着云计算技术不断发展，企业系统、产品结构不断调整，企业仍然无法摆脱由于数据格式转换、存储方式、前端UI界面风格等不同，而导致的bug难定位、数据难监测的发展困境。

那现在有没有一款产品，既能兼容市面上主流的链路追踪技术，又能多维度分析与展示数据？

3步玩转链路追踪，轻松定位Bug！

来自国内的 DataFlux ——一站式数据监测云平台，不但可以兼容 Jeager、Zipkin、Skywalking 与 ddtrace等主流技术，而且能帮助用户专注于业务开发，更直观、更专业、更高效地展示数据监测分析结果。

在 DataFlux 上我们可以按以下三个步骤进行分布式链路追踪：

• 在 Datakit 开启链路数据采集；
• 开启需要监控的应用(有的需要代码埋点这具体取决于使用何种链路追踪技术)；
• 在 DataFlux 前端页面查看链路数据。

DataKit 开启链路数据采集

在 DataFlux 中有专用于各种数据采集的工具—— DataKit。针对链路数据，它提供了四种类型的采集器分别对应不同技术实现：traceJaeger、traceZipkin、traceSkywalking 和 ddtrace。这里以 ddtrace 为例，其不需要代码埋点，我们介绍下它在 Linux 平台的基本使用。

《3分钟快速安装 DataKit 采集器》
https://help.dataflux.cn/doc/...

安装好 DataKit 后，在 /usr/local/cloudcare/dataflux/datakit/conf.d/ddtrace/ 目录下，复制一份 ddtrace 链路数据采集配置。

$ sudo cp ddtrace.conf.sample ddtrace.conf

编辑 ddtrace.conf：

#[inputs.ddtrace]
#       path = "/v0.4/traces"                # ddtrace 链路数据接收路径，默认与ddtrace官方定义的路径相同
#       [inputs.ddtrace.tags]                # 自定义标签组
#               tag1 = "tag1"                # 自定义标签1
#               tag2 = "tag2"                # 自定义标签2
#               tag3 = "tag3"                # 自定义标签3
#               env  = "your_env_name"       # 设置环境名
#               version  = "your_version"    # 设置版本信息

至此，链路数据采集就配置好了，重新启动一下 DataKit 的即可。
https://help.dataflux.cn/doc/...

开启需要监控的应用

通过 ddtarce 采集数据需要根据当前项目开发语言参考对应帮助文档 Datadog Tracing。

这里以 Python 应用作为示范：

第一步，安装相关依赖包

pip install ddtrace

第二步，在应用初始化时设置上报地址

import os
from ddtrace import tracer

#通过环境变量设置服务名os.environ["DD_SERVICE"] = "your_service_name"

#通过环境变量设置项目名，环境名，版本号
os.environ["DD_TAGS"] = "project:your_project_name,env=test,version=v1"

#设置链路数据datakit接收地址，
tracer.configure(
    # datakit IP 地址` 
    hostname="127.0.0.1",

    # datakit http 服务端口号
    port="9529",
)

第三步，开启应用

ddtrace-run python your_app.py

若通过 gunicorn 运行，需要在应用初始化时进行如下配置，否则会产生相同的 traceID

patch(gevent=True)

其他语言应用与此类似，配置成功后约 1-2 分钟即可在 DataFlux Studio 的 「链路追踪」中查看相关的链路数据。

除了在应用初始化时设置项目名，环境名以及版本号外，还可通过如下两种方式设置：

• 通过环境变量设置

export DD_TAGS="project:your_project_name,env=test,version=v1"

• 通过采集器自定义标签设置

[inputs.ddtrace]
       path = "/v0.4/traces" # ddtrace 链路数据接收路径，默认与ddtrace官方定义的路径相同
       [inputs.ddtrace.tags] # 自定义标签组
               project = "your_project_name" # 设置项目名
               env = "your_env_name" # 设置环境名
               version = "your_version" # 设置版本信息`

查看链路数据采集

接下来，我们就能在 DataFlux 平台看到对应的链路数据了：
每个服务相关统计信息：

某次调用详细信息：

服务之间的调用关系：

随着科技的普及与发展，链路追踪技术将直接对企业或个人的系统异常、业务bug等问题的解决产生重大影响，也将成为越来越多的企业或个人开发者的发展共识。