为什么要做调用链监控
随着互联网技术的发展，微服务架构已经成为每个互联网公司的标配。伴随着服务粒度的细化，服务应用数量极速上涨。与此同时，服务与服务之间的调用也变得错综复杂。伴随着调用链路的复杂化，我们也会碰到各种难题，例如：
加班加点的做了功能，上线发布后，如何确认服务一切正常？客户端收到了错误的提示，但是到底是哪个服务抛出的这个错误？程序性能有问题，但是具体是哪个环节成了性能的瓶颈？接口响应很慢，到底是网络问题还是代码问题？服务调用链路长，每个环节都可能是一个出问题的风险点？做技术优化，如何丈量我们的服务质量呢？如果面对这些问题，你一脸茫然。那么我想说，是时候将调用链监控引入你的项目了。
调用链监控原理
说起调用链监控，不得不提Google在年发表的Dapper论文。它可以算是调用链的鼻祖了，在该论文发布后，大量的调用链监控产品依据该论文阐述的原理进行了实现。让我们来一起看看调用链监控中的几个重要概念：
Trace一次分布式调用的链路Span一次本地或者远程方法的调用Annotation附加在Span上的日志信息Sampling采样率（客户端按照比例将埋点信息提交给服务端）上面四个术语为调用链中的核心概念，这么说还是有点抽象，我们用图来具体展示一下：
如上我们图示了一次分布式调用的全过程，图中有三个分布式服务ServiceA、ServiceB、ServiceB，每个方法的调用链信息中涉及到如下三个标记：
tid：tid即为traceid，代表该次调用的唯一ID，在一次分布式调用中，所有方法的tid都相同。如上图中的Tid:1。sid：sid即为spanid，代表的是一个本地/远程方法调用的唯一ID。如上图中每个绿色框代表的是一次方法调用，每次调用都有自己的sid。pid：pid其实也是一个spanid，但是它代表的是当前方法的父级方法的spanid。如上图中第一方法调用由客户端发起，是没有pid的。在上图中所示的调用链中总共包含了7个方法（本地/远程）调用，依次如下：
用客户端发起调用请求后，首先请求进入到A服务。此时会产生调用链信息tid:1,sid:1。接着发生了一次远程调用Tid:1,pid:1,sid:2，pid为1代表父级方法的spanid为1即为sid=1的方法，同理本次redis远程调用的spanid为2。Redis远程调用结束后发生了对ServiceB的远程调用Tid:1,pid:1,sid:3，与方法2类似，不同的是本次方法调用的spanid为3。在ServiceB中，首先是一个本地方法调用Tid:1,pid:3,sid:4，从pid=3可以得出它的父级方法正是方法3。接着发生了一次对Mysql的远程调用Tid:1,pid:4,sid:5，pid=4代表父级方法为方法4，spanid为5。Mysql远程调用结束后，ServiceB对ServiceC进行了一次远程调用Tid:1,pid:4,sid:6，同样通过pid和tid我们可以将本次方法调用与整个调用链关联起来。最后是ServiceC的一个本地方法调用Tid:1,pid:6,sid:7，至此整个调用链到达最远端，这是本次分布式调用链最深处的一个方法。如上我们对GoogleDapper论文中几个核心概念进行了讲解，相信你已经大致了解了调用链的实现原理。如果觉得还不够过瘾的同学可以通过链接继续阅读，如果你的英语不是很好，也可参考GitHub上的这份中文翻译版本Dapper，大规模分布式系统的跟踪系统。说到这里，我想问问大家，市场上的调用链产品都是基于GoogleDapper来实现的吗？其实不是的，接下来我们一起来看看调用链的发展历史。
调用链监控的前世今生
年GoogleDapper问世，其实早在年eBay已经有了自己的调用链监控产品，它叫CAL（CentralApplicationLogging）。当时eBay中国研发中心的一位资深工程师作为CAL的核心维护人员，对CAL的方方面面都非常熟悉。
后来他去了美团点评，在年的时候，他带领团队研发出了CAT（CentralApplicationTracing），CAT继承了CAL的优点，也增加了很多自己的特色功能，并且它已经在GitHub开源，也在美团点评经受了大流量，高并发应用的检验，是目前业界应用比较广泛和成熟的生产级别调用链监控产品。
随后由于GoogleDapper论文的发布，也伴随着互联网产品的迅速发展，各个大厂依据Dapper纷纷实现了自己的调用链监控产品。在年就诞生了3款产品，携程的CTrace，韩国公司Naver的PinPoint，Twitter的Zipkin。
随后在年，阿里研发了Eagleye，京东研发了Hydra。接着诞生了调用链监控的标准规范OpenTracing，面对各大厂的调用链监控产品，他们使用不兼容的API来实现各自的应用需求。尽管这些分布式追踪系统有着相似的API语法，但各种语言的开发人员依然很难将他们各自的系统（使用不同的语言和技术）和特定的分布式追踪系统进行整合，OpenTracing希望可以解决这个问题，因此颁布了这套标准。于此也诞生了Uber的Jaeger，国人吴晟做的SkyWalking（现在已经捐赠给了Apache）均实现了OpenTracing标准，对OpenTracing感兴趣的可以去