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导 读
散布式追踪系列文章来了！
本周推送为该系列的上篇，关键引见了散布式追踪系统的原理、“可观察性” 的三大支柱、OpenTracing，同时对以后干流的开源散布式追踪系统启动便捷对比。
图片起源: Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure随着运行容器化和微服务的兴起，借由 Docker 和 Kubernetes 等工具，服务的极速开发和成为或许，构建微服务运行变得越来越便捷。然而随着大型单体运行拆分为微服务，服务之间的依赖和调用变得极为复杂，这些服务或许是团队开发的，或许基于的言语，微服务之间或许是应用 RPC、RESTful API，也或许是经过信息队列成功调用或通信。如何理清服务依赖调用相关、如何在这样的环境下极速 debug、追踪服务解决耗时、查找服务功能瓶颈、正当对服务的容量评价都一个辣手的事情。
可观察性(Observability)及其三大支柱
为了应答这些疑问，可观察性(Observability) 这个概念被引入软件畛域。传统的监控和报警关键关注系统的意外状况和失败起因，可观察性更关注的是从系统自身登程，去展现系统的运转状况，更像是一种对系统的自我扫视。一个可观察的系统中更关注运行的形态，而不是所处的机器或许网络这样的直接证据。咱们宿愿直接失掉运行以后的吞吐和提早信息，为了这个目标，咱们就要求正当被动更多运行运转信息。在以后的运行开发环境下，面对复杂系统咱们的关注将逐渐由点到点线面体的联合，这能让咱们更好的了解系统，知道What，更能回答Why。
可观察性目前关键以下三大支柱：
日志(Logging):Logging 关键记载一些团圆的事情，运行往往经过将定义好格局的日志信息输入到文件，而后用日志搜集搜集起来用于剖析和聚合。目前曾经有 ELK 这样的成熟打算, 相比之下日志记载的信息最为片面和丰盛，占用的存储资源反常状况下也最多，只管可以用期间将一切日志点事情串联起来，然而却很难展现完整的调用相关门路；度量(Metrics)Metric 往往是一些聚合的信息，相比 Logging 丢失了一些详细信息，然而占用的空间要比完整日志小的多，可以用于监控和报警，在这方面 Prometheus 曾经基本上成为了理想上的；散布式追踪(Tracing)Tracing 介于 Logging 和 Metric 之间， 以恳求的维度，串联服务间的调用相关并记载调用耗时，即了的信息，又将扩散的日志事情经过 Span 串联，咱们更好的了解系统的行为、辅佐调试和排查功能疑问，也是本文接上去引见的重点。Logging，Metrics 和 Tracing 既各自有其专一的，也有相互堆叠的。
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