一、技术产生的背景
1.1 背景
先来了解一下分布式链路追踪技术产生的背景。
在现在这个发达的互联网世界，互联网的规模越来越大，比如 google 的搜索，Netflix 的视频流直播，淘宝的购物等。
像这种大规模的应用，我们每点击一下鼠标，搜索一个关键字，背后可能会有几百台服务器上的N个服务来为我们提供服务。
我们用谷歌搜索：分布式 3 个字，搜索一些文章来学习分布式的知识。假如，查询时结果返回耗时 5 秒之多。
作为用户的你，等待这么长时间才返回结果，心里肯定不满意。
那作为一项服务来说，公司为了更好的服务用户，让用户满意，就必须要缩短用户等待返回查询结果的时间，要尽可能快的返回结果。
这样用户使用时才会感觉满意。
当然，这个优化任务就落在了产品技术研发人身上了。- -！
作为开发服务的产品技术人员，要怎么样做，才能让用户搜索时返回结果很快呢？
这时，产品研发人就思考在思考：
用户的一次搜索背后可能有几百个后端服务来提供服务。比如现在流行的微服务架构。
如果后端有一条服务比较慢，那么就可能会拖慢这整个搜索结果。
在这么多的服务中，要怎么样做，才能找出慢的服务呢？怎么找出是哪一条后端服务比较慢呢？
产品技术研发研究人员为了解决这个问题，慢慢想出了分布式链路追踪的技术，在到具体的技术实践，这是一个漫长的过程。
他们把研究成果汇聚在了 dapper 论文里。
当然它也借鉴了前人的研究成果 ，尤其是 Magpie 和 X-Trace，还有 Pinpoint。
在 [dapper](https://research.google/pubs/pub36356/) 论文开头有这样一段描述：
1.2 一个请求的链路图示
Dapper 论文里的一张图，表示一个请求可能经过的路径节点：
(图 1：这个路径由user用户的RequestX发起请求，穿过一个简单的服务系统。用字母标识的节点代表分布式系统中的不同处理过程,
来自：https://research.google/pubs/pub36356/)
上图的调用链经过了不同的系统，这个系统可能是不同团队维护，并且使用不同的语言开发。如果服务中出现了问题，比如请求异常，请求超时，那么怎么定位是哪个系统的哪一步出现了问题呢？
还有，对系统的监控是 7x24 小时不间断的。持续的对系统进行监控。
二、Dapper 的分布式追踪
2.1 怎么定义图1链路信息
对于上面图 1 的一个请求响应路径，怎么定义、怎么能实现分布式追踪呢？
从入口开始发起 Request 的请求者（图 1 中的 RequestX），与这个请求者相关的信息都要关联上，并记录下来分析链路关系，有什么好的方案呢？
2 种方案：黑盒（black-box）和基于标注（annotation-based）的监控方案。
黑盒方案：
基于标注方案：
2种方案的比较：
黑盒方案比标注方案跟轻便，但是它需要更多的数据，以获得足够的精度，因为他们依赖于统计推论。
标注方案最主要缺点，需要代码植入。
Google的选择：
在 google 的生产环境中，所有的应用程序都使用相同的线程模型，控制流和RPC系统，他们可以把代码植入限制在一个很小的通用组件库中，从而实现了监测系统的应用对开发人员是有效且透明。
dapper 的追踪架构是内嵌在 RPC 调用链的属性结构里。当然这个调用链路监控，还可以追踪其他行为，比如外界的 HTTP 请求，Gmail的 SMTP 会话和外部对 SQL 服务器查询等。
2.2 Dapper 数据结构模型
1、树形结构，追踪树
2、Span 以及 Annotation
（图 2：来自dapper论文：https://research.google/pubs/pub36356/）
（图3：表示一个单独的 span 结构信息图，来自 dapper 论文）
// 伪码表示结构
struct span {
id // 当前 span 的 id
parent_id // 父 id，上一层 span id
name // 当前 span 的 name
trace_id // 标识一次完整请求的 trace_id
Annotations []annotation // 表示 span 中的其它相关信息
}
struct annotation {
star_time // 此次 span 开始时间戳
end_time // 此次 span 结束时间戳
client_send_info // 客户端发送信息
client_recv_info // 客户端接收信息
server_send_info // 服务端发送信息
.. ...
}
2.3 怎么把追踪代码值入相关程序中
dapper 里面叫植入点。
怎么把相关追踪代码放入到程序中？并且能比较少的改动代码，又能达到下面三个设计目标。
dapper 里提了 3 个设计目标：
- 低损耗
- 对应用程序透明
- 扩展性
对于上面 3 点中最重要的一点就是追踪系统对**应用程序透明**。
那怎么做才能对应用程序透明？
当然 dapper 也允许应用开发人员给链路追踪系统添加额外的信息，以监控更高级别的系统行为，或帮助调试问题。它允许用户通过一个简单的 API 定义带时间戳的 Annotation。
2.4 采样率和追踪信息的收集
低损耗是 dapper 的一个设计目标，所以 dapper 对系统链路信息收集工作对基本组件性能损耗要尽可能的小。还有就是遇到大量请求时只记录其中一小部分。
(图4：dapper 收集管道总览，来自 dapper 论文)
dapper 追踪系统记录和收集信息过程分为三个阶段（如上图4）：
看上面图4：一次追踪信息被存储为 bigtable 的一行，每一列相当于一个 span。
引用参考
dapper 论文：https://research.google/pubs/pub36356/，
作者：Benjamin H. Sigelman, Luiz Andr´e Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver, Saul Jaspan, Chandan Shanbhag
- https://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 中文翻译版，bigbully
X-Trace 论文：https://www.usenix.org/legacy/event/nsdi07/tech/full_papers/fonseca/fonseca_html/index.html，
作者：Rodrigo Fonseca George Porter Randy H. Katz Scott Shenker Ion Stoica
Magpie 论文：https://www.usenix.org/legacy/publications/library/proceedings/hotos03/tech/full_papers/barham/barham_html/paper.html，作者：Paul Barham, Rebecca Isaacs, Richard Mortier, and Dushyanth Narayanan
Microsoft Research Ltd., Cambridge, UK.Pinpoint 论文：http://roc.cs.berkeley.edu/papers/roc-pinpoint-ipds.pdf，
作者：Mike Y. Chen, Emre Kıcıman, Eugene Fratkin, Armando Fox*, Eric Brewer
(Computer Science Division, University of California, Berkeley)
(*Computer Science Department, Stanford University)