# 分布式追踪

当我将单体应用拆成多个微服务之后，它们可能分布在上千个服务器、不同的数据中心和可用区中，如何监控服务之间的依赖关系和调用链，以判断应用在哪个服务环节出了问题，哪些地方可以优化？这就需要用到分布式追踪（Distributed Tracing）。

CNCF 提出了分布式追踪的标准 [OpenTracing](https://opentracing.io/)，它提供用厂商中立的 API，并提供 Go、Java、JavaScript、Python、Ruby、PHP、Objective-C、C++ 和 C# 这九种语言的库。

大部分分布式追踪系统都是根据 Google 的 [Dapper 论文](https://bigbully.github.io/Dapper-translation/) 实现的，比如 CNCF 中还有个端到端的支持 OpenTracing API 的分布式追踪项目 [Jaeger](https://www.jaegertracing.io/)。另外 Apache 基金会项目也有个中国开源的应用性能监控工具 [SkyWalking](https://skywalking.apache.org/) 也可以实现分布式追踪。

## 分布式追踪系统要求

我们对分布式追踪系统的要求如下：

1. **对应用程序的消耗足够低**：一是指占用的系统资源要足够低，二是指造成的延迟要足够低。
2. **对应用程序透明**：为了做到 7x24 小时无所不在的部署，在向应用程序中集成分布式追踪系统时，要让程序员对程序的改动尽可能的小，这样才便于大范围低成本接入。
3. **可扩展**：为了将所有服务接入分布式追踪系统，该系统必须是可以承载大规模服务的可扩展的。

另外还有一些其他要求，比如该系统对产生的追踪数据的处理要尽可能的快，可以方便的对追踪结果进行查询和可视化等。

## 参考

* [OpenTracing 官方网站 - opentracing.io](https://opentracing.io/)
* [Jaeger 官方网站 - jeagertracing.io](https://www.jaegertracing.io/)
* [Apache SkyWalking 官方网站](https://skywalking.apache.org/)
* [Dapper，大规模分布式系统的跟踪系统 - bigbully.github.io](https://bigbully.github.io/Dapper-translation/)


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://doc.cncf.vip/kubernetes-handbook/zui-jia-shi-jian/distributed-tracing.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.