遊客、收費站與交通局，原來這就是鏈路追蹤（Tracing）？

狹義上的鏈路追蹤（Tracing），是指跟蹤請求在分散式系統中的流轉路徑與狀態，協助開發運維人員進行故障診斷、容量預估、效能瓶頸分析與呼叫鏈路梳理等工作。技術實現上包含了資料埋點、採集、儲存、分析、視覺化等環節，形成了一套完整的技術體系。

而更廣義的鏈路追蹤，則涵蓋了由資料透傳能力衍生出的生態系統，比如全鏈路壓測、場景鏈路、業務全息排查等。我們可以為呼叫鏈路賦予業務語義，也可以將一次呼叫生命週期內的所有資料進行關聯整合，而不再侷限於鏈路資料本身。

由此可見，鏈路追蹤的應用場景廣闊，潛力巨大，它的核心屬性就是“關聯”。然而，鏈路追蹤（Tracing）相對於統計指標（Metrics）和應用日誌（Logging）更難理解，不容易運用，更難用好。因此，本文旨在透過生動形象的案例，一層層地揭開鏈路追蹤的神秘面紗，對它的本質與應用擁有整體的理解與把握。下面，先讓我們來看一個高速公路的例子。

一輛汽車飛馳在高速公路上

小明、小紅、小王計劃在“五一”期間去自駕遊，他們的旅遊路線各不相同。如果我們想追蹤他們的行程軌跡與時間該如何實現？

可能你會建議在每輛車上安裝一個追蹤器，確實，這是一種行之有效的方法。但是，當出行車輛擴充套件到全國數以十億計的規模，安裝追蹤器的成本就會很高。此時，讓我們換個角度思考一下，高速公路的路線是固定的，每隔一段距離就會一個收費站，如果我們在每個收費站上安裝監控，記錄車輛在每個收費站的軌跡與時間，就可以很經濟的實現車輛軌跡與行駛時間的追蹤。最終，我們得到了如下所示的行程記錄：

如果我們將每個遊客替換為服務請求，收費站替換為應用節點，那我們就可以得到每次呼叫的路由軌跡與狀態，這就是鏈路追蹤的含義。兩者的對映關係如下表所示：

遊客、收費站和交通局

鏈路追蹤有多種應用場景，我們還是以上面的高速公路為例，不同的角色對行程追蹤的訴求與目的各不相同。

遊客，只關心自身的行程路線，需要途徑哪些收費站點？行駛時間有多長？沿途是否有擁堵或危險路段等。

收費站，只關心自身站點的狀態，比如站點吞吐量、平均過閘時間等，以便於提前安排檢票口值班人數。

交通局，會將所有的出行記錄彙總，提前估算整個高速公路網的出行流量、易擁堵路段、事故多發路段等，以便於提前疏通或加固問題路段，並給出合理的建議出行路線，有時還需要提前制定車輛限流策略等。

鏈路追蹤的應用和行程軌跡追蹤類似，遊客角色類似於單鏈路的查詢，收費站類似應用節點的統計監控，旅遊局類似全域性鏈路拓撲梳理。

單鏈路查詢

單鏈路查詢是 Tracing 最基礎的功能，它記錄了一次呼叫經過的所有節點以及對應的節點狀態資訊（服務名、耗時、狀態碼等），這就好比記錄了遊客自駕遊時經過的所有收費站，以及沿途的路況與行駛時間等資訊。單鏈路查詢是診斷特定請求異常/超時原因的有效手段，可以快速定位異常節點（擁堵的收費站）。

相對成熟的 Tracing 產品（比如阿里雲的 ARMS ）除了基礎的鏈路資料外，還會記錄請求出入參、本地方法棧、關聯 SQL 與異常堆疊等資訊。這些細節資訊就好比車輛的型號大小、駕駛員駕齡、是否醉酒、沿途每一路段的詳細路況等，當呼叫不符合預期（行程異常）時，就可以精確的定位根因，如下圖所示：

應用監控

假如你是收費站的站長，你會關注哪些資訊？收費站的車輛吞吐量？平均的過閘時間？車輛的來源與去向？同理，每一個應用節點，將途徑的所有呼叫資訊彙總後，就可以得到當前節點的吞吐量、耗時、應用或服務來源與去向等統計指標。這些指標可以幫助我們快速的識別當前應用的健康狀態。在實際生產系統中，通常還需要結合告警功能，實現風險的快速識別與處理，降低業務損失。

鏈路拓撲

假如你是交通局的局長，你可能會關注全國高速公路網的整體執行狀態，有哪些易擁堵或事故多發路段與站點，如何確保核心道路執行通暢，不會出現重大交通癱瘓事件等等。此時，你需要對所有的車輛行程軌跡進行彙總分析。

同理，鏈路拓撲就是將全域性或某一入口服務的所有呼叫鏈路進行彙總，聚合為鏈路拓撲大圖，進而分析當前鏈路的效能瓶頸點、易故障點等，提前進行效能最佳化或風險防控，還可以根據歷史流量來指導未來的容量評估。

初窺門徑

本文介紹了鏈路追蹤（Tracing）的基礎概念與應用，如果你仔細閱讀了上文，應該能夠感受到鏈路追蹤其實並不難理解，它的核心思路就跟我們平時開車導航，做路線規劃，值班安排的思路基本一致。它不是一個新的概念，而是一個已有概念在新場景的創新性應用。當然，如果我們將思維延展開，能夠發現它還有許多值得探索的場景，衍生出了非常豐富的生態體系，可以應用在容量規劃、測試迴歸、故障診斷、業務分析等方方面面。這些內容將在本系列的後續章節逐一講解，期待下次的交流。