分布式调用跟踪系统的展望(1.19)

今天在调用大数据平台遇到一个问题，有张表的数据超10亿，直接查死，因此就在想有什么方式可以快速定位系统瓶颈，方便优化升级，因此想到分布式调用跟踪

分布式调用跟踪主要场景

1.通过链路跟踪，分析一个请求的逻辑轨迹，快速进行故障定位

2.找到各个环节的评级，有利于优化升级

3.方便调整薄弱的数据请求环节，如加缓存，持久层，提高系统可用性

4.调用链是一个完整的业务日志，可以用于用户行为分析

对分布式调用链架构的要求

1.侵入性低，应用透明。开发人员无需关心

2.埋点进行链路跟踪低损耗

3.抓取存储日志

4.分析和统计调用链数据

5.计算和展示能力

比较成熟的解决方案

Google的Dapper，Twitter的zipkin，淘宝的鹰眼，新浪的Watchman，京东的Hydra等

如何落地

springboot+zipkin

展望

开发阶段既发现类似瓶颈，不会像今天这样措手不及~

可以在未来的大平台中，加入链路跟踪体系~