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Trace
指一个请求经过所有服务的路径，每一条局部链路都用一个全局唯一的traceid来标识。
Span
为了表达父子调用关系，引入了span
同一层级parent id相同，span id不同，span id从小到大表示请求的顺序。
总结：通过事先在日志中埋点，找出相同traceId的日志，再加上parent id和span id就可以将一条完整的请求调用链串联起来。
Annotations
Dapper中还定义了annotation的概念，用于用户自定义事件，用来辅助定位问题。
通常包含以下四个Annotaion注解信息，分别对应客户端和服务端相应事件
采样和存储
为了减少性能消耗，避免存储资源的浪费，dapper并不会上报所有的span数据，而是使用采样的方式。举个例子，每秒有1000个请求访问系统，如果设置采样率为1/1000，那么只会上报一个请求到存储端。
链路中的span数据经过收集和上报后会集中存储在一个地方，Dapper使用了BigTable数据仓库，常用的存储还有ElasticSearch, HBase, In-memory DB等。
微服务的监控主要包含一下三个方面：
- 通过收集日志，对系统和各个服务的运行状态进行监控
- 通过收集量度（Metrics），对系统和各个服务的性能进行监控
- 通过分布式追踪，追踪服务请求是如何在各个分布的组件中进行处理的细节
对于是日志和量度的收集和监控，大家会比较熟悉。常见的日志收集架构包含利用Fluentd对系统日志进行收集，然后利用ELK或者Splunk进行日志分析。而对于性能监控，Prometheus是常见的流行的选择。
分布式链路跟踪主要功能：
- 故障快速定位：可以通过调用链结合业务日志快速定位错误信息。
- 链路性能可视化：各个阶段链路耗时、服务依赖关系可以通过可视化界面展现出来。
- 链路分析：通过分析链路耗时、服务依赖关系可以得到用户的行为路径，汇总分析应用在很多业务场景。
