跳到主要内容

分布式系统追踪模式

引言​

在微服务架构中，一个用户请求可能跨越多个服务，如何快速定位性能瓶颈或故障点成为关键挑战。分布式追踪通过记录请求在系统中的完整路径，帮助开发者可视化调用链路、分析延迟问题。本文将介绍分布式追踪的核心模式，并结合Jaeger工具进行实战演示。

核心概念​

1. Span（跨度）​

Span是追踪的基本单元，代表一个独立的工作单元（如HTTP请求、数据库调用）。每个Span包含：

  • 操作名称（如GET /api/users）
  • 开始和结束时间戳
  • 键值对形式的标签（Tags）
  • 日志事件（Logs）

2. Trace（追踪）​

Trace是由多个Span组成的有向无环图（DAG），表示一个完整请求的生命周期。例如：

追踪模式详解​

1. 上下文传播（Context Propagation）​

通过HTTP头或消息头将追踪上下文（Trace ID, Span ID）在服务间传递：

go
// Go示例：从HTTP请求头提取上下文
ctx, span := tracer.Start(
    httptrace.Extract(ctx, req.Header),
    "handle_request",
)
defer span.End()

2. 采样策略（Sampling）​

平衡性能与数据完整性的常见策略：

  • 头部采样：在Trace开始时决定是否记录（如1%的请求）
  • 尾部采样：根据Trace结果决定（如只记录错误请求）
yaml
# Jaeger 采样配置示例
sampling:
  strategies:
    - type: probabilistic
      param: 0.1  # 10%采样率

3. 标记与日志（Tagging & Logging）​

通过标签记录关键元数据：

java
// Java示例：添加标签和日志
span.setTag("http.status_code", 200);
span.log(Map.of("event", "cache_hit", "key", "user_123"));

实际案例：电商订单流程​

假设一个订单流程涉及4个服务：

  1. Frontend 接收用户请求
  2. Auth 验证权限
  3. Inventory 检查库存
  4. Payment 处理支付

在Jaeger UI中可以看到：

  • 每个服务的耗时
  • 跨服务调用的层级关系
  • 错误标记（如支付失败）

总结与练习​

关键总结​

  • 分布式追踪通过Span和Trace建模请求链路
  • 上下文传播是实现跨服务追踪的基础
  • 合理采样策略对生产环境至关重要

动手练习​

  1. 使用Jaeger本地实例追踪一个Python Flask应用链
  2. 在Span中添加自定义标签（如user_id）
  3. 配置采样率只记录慢请求（>500ms）

扩展阅读​

小技巧

在开发环境使用const sampler = new ConstSampler(true)启用全量采样，确保不丢失任何追踪数据。