分佈式追蹤系統調研

       一套大型的完整系統由以百計的分佈式服務系統組成，每個請求路由進來，會通過多個業務系統並留下足跡，併產生對各類DB和cache的訪問，可是這些分散的系統對於排查問題，或是流程優化都有限。對於這類跨進程的場景，彙總收集並分析海量日誌就先到尤其重要。

       要作到追蹤每一個請求的完整調用鏈路，收集調用鏈路上每一個服務的性能數據，計算性能數據和對比性能指標（SLA）,甚至在更遠的將來反饋到服務治理中，那麼這就是服務治理的目標。

       業界中，淘寶的鷹眼和twitter的zipkin就是相似的系統，這些系統都起源於Google的dapper.

       整理一下，Google叫Dapper，淘寶叫鷹眼，Twitter叫ZipKin，京東商城叫Hydra，eBay叫Centralized Activity Logging (CAL)，大衆點評網叫CAT，咱們叫Tracing。

       分佈式調用鏈追蹤系統一般有幾個設計目標:

 1.低入侵性，做爲非業務組件，應該儘量的少的侵入業務系統，對於使用方透明，減小開發人員負擔。

 2.靈活的應用策略，能夠決定所收集數據的範圍和力度。

 3.從數據的收集和產生，到數據計算和處理，再到最終展示，都要儘量的快。

 4.決策支持，這些數據是否在決策支持方面發揮做用，特別是從DevOps的角度。

 5.可視化纔是重中之重。