前言
进入云原生时代后，依托于容器技术与分布式技术的发展，为适应高并发，高压力，快速迭代场景，微服务架构成为了更多企业的必然选择。微服务架构为互联网时代的软件开发带来了巨大优势，如增加了服务的可扩展性，增强了易维护性，减少了语言相关性等等。
但同时，从单体架构到微服务架构的转变，应用监控层面提出了前所未有的挑战。服务的拆分使应用及服务间相互调用关系成几何级增长。从用户端发起的一个请求，可能会在微服务及各中间件之间相互调用，最终形成一篇复杂的调用关系网。
一个用户请求发出后，完整的调用链示意图如下：
此时，传统的基于单机业务的监控系统对新的关系网络监控显得力不从心。因此，在微服务架构体系下，亟需建立一种全新的监控机制，能够及时监控及反馈应用及系统的运行状况，在系统运行异常时能够辅助研发人员定位问题，同时为系统性能调优提供充足的数据支持。
1、全链路监控的目标是什么？
微服务架构使应用及中间件之间的调用链路变得更加复杂。同时，云原生及混合云的兴起对全链路监控的实现提出了更高要求。
为提升混合云模式下的微服务架构应用的健壮性及稳定性，通常来说，我们对全链路监控提出的3个核心诉求如下：
1. 系统间依赖梳理：能够完整绘制系统及服务间的调用关系，以帮助开发及运维评判上下游依赖关系，确定故障影响范围等；
2. 关键性能指标展示：能够展示每一个环节对应的关键性能指标，可为研发人员给出性能优化方向，且可帮助运维人员对系统资源的合理分配给出建议；
3. 端到端问题诊断：当系统出现故障或异常时，能够第一时间发出报警，协助运维人员发现并快速定位和解决问题。
全链路监控就在为解决这些问题的背景下产生。
全链路监控是一套用来针对跨语言、跨应用、跨服务器、跨数据中心的分布式系统服务，通过添加探针等方式，采样并收集应用及系统等性能指标，以调用链为主要方式展示监控数据，用于帮助开发及运维人员分析性能问题，定位异常问题的分布式监控系统。
一些平台也将全链路监控称为全链路追踪。可以说全链路监控是一套覆盖全部相关联的IT系统，是一套能够完整记录用户行为，存储日志，展示各系统之间调用路径与状态的最佳实践方案。
在全链路监控体系下，调用链是一个核心概念。其意指从请求源头，经过微服务调用，到底层各中间件之间的所有中间调用环节。
全链路监控的关键价值在于“关联”，即由终端用户、后台微服务应用、云端中间件组件等共同构建编织的关系网。理论上，这张关系网能够覆盖的范围越大，收集的关键指标越多，那么全链路监控能够发挥的价值也就越大。
2、实现全链路监控的难点是什么？
混合云模式下的各个微服务应用可能由不同的研发团队开发，且需要部署在多台服务器中以实现水平扩展功能，甚至可能同时部署在云端及自建机房的数据中心中，各类型的中间件部署及调用方式也是千差万别。
在此背景下，实现全链路监控所要面临的挑战很多，总结起来有如下几点：
1. 支持大规模混合云场景：当数以千计的微服务应用部署在公有云及混合云的情况下，如何快速及时的采集应用运行状态信息，同时采集日志至日志中心。如何采集并将第三方中间件间纳入监控系统，均是全链路监控研发人员需要面对的最严峻问题。
2. 降低对业务的影响：如果全链路监控抓取数据的SDK或探针在运行时，占用过多系统资源，或对应用性能产生过大影响，则会降低系统整体的抗压能力，甚至可能会对业务造成后果严重的不可预知的故障。
3. 监控体系丰富完备：一般而言，Java语言编写的应用较为容易获取其运行态监控数据，但其他类型应用由于生态相对不够完备，难以从底层架构层面进行全面支持。针对其他语言编写的应用，及对通过多种渠道部署的中间件进行完备的指标采集，是研发人员需要考虑的问题。
4. 维护工作简单可行：除部署在客户端的SDK或探针以外，一套完整的全链路监控在服务端由接收模块、计算模块、存储模块、展示模块等部分组成。运维人员需要对每一个探针及模块进行维护。因此，全链路监控系统在研发时必须考虑自身的易维护性，否则在大规模体系下，运维工作将成为一场灾难。
5. 保障自身高可用性：全链路监控系统必须能够保障自身具有一定的高可用性，否则可能当某个模块或组件出现异常时，对整体业务系统失去正常监控功能。极端情况下，甚至会引起蝴蝶效应，而引起整个系统的雪崩出现。
我们说全链路监控的价值与其可覆盖的监控范围成正比，而它的挑战也同样与监控范围成正比。因此，全链路监控研发人员在实现功能时，必须同时考虑并克服这五条难点。
3、全链路监控的规范是什么？
十几年前，在《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》这篇业内著名论文中，谷歌详细阐述了如何在一个大规模的系统上，建立一套具有低损耗、应用级透明、可大范围部署属性的分布式系统链路追踪服务。
在Dapper论文中，谷歌披露了分布式系统链路跟踪的实现技术细节，包括数据表示、埋点、传输、采集、存储和显示，并提出了跟踪树、Trace、Span、和Annotation等重要概念，为全链路监控的实现提供了理论依据。
受Dapper的启发，业界研发了许多用于分布式链接跟踪的开源组件。由于需要记录链路中每一个环节的信息，这些信息不仅局限在某一个环节内，更需要跨越不同的应用和分布式中间件传播，因此必须制定一套统一的标准规范。全链路中的各个环节必须遵守此规范及标准，才能实现完整信息的描述、跟踪及传输功能。这套标准被称为OpenTracing。
可以这样说，OpenTracing是独立于编程语言和业务逻辑之外，抽象出的一套接口，可以统一管理链路跟踪领域中的各个元素，从而实现完整的全链路监控。
Span
Span是全链路监控中的基本单元，微服务及中间件之间每次调用创建一个Span。这个调用既可以是RPC调用，也可以是数据库访问等。Span由一个64位ID标识。UUID较为方便，是生成Span ID的首选。一个Span中记录了包括名称、调用时间、键值对形式的标签数据、父调用ID等信息。
值得强调的是，Dapper通过记录每个Span的父ID，来跟踪一次完整的链路请求。即每级Span只记录调用发起方的ID，同时一次完整的调用具有相同的trace id。如果一个Span没有父ID，则其称为Root Span。读取记录时，根据Trace ID获取全部的Span，根据父ID将各个Span连接起来，即可绘制一次请求的完整调用链路。
Trace
Trace用于标记一次请求从发起开始，经过各个微服务应用和中间件，直到服务返回结束为止。Trace是有向树结构的Span集合。
图中，每种颜色的标签表示一个Span，一条访问链路通过唯一的Trace ID标识。整个架构以树结构表示，树中的每个节点是一个Span。树中节点之间的连线表示Span和它的父Span之间的调用关系。
Annotation
Annotation为注解，用来记录与某一事件相关的信息，比如发生时间等。一个Span中可以由多个Annotation来描述。
Dapper采集数据过程
如图所示，Dapper daemon采集业务日志，并将日志信息存入log file中，Dapper Collectors 定时请求拉取日志，存放到Central Bigtable中。
由于日志量过大，Dapper在采集日志时使用采样率模式。如设置采样率为1/1024，则意为每产生1024份日志采集一次。