关键词语：
全链路追踪Zipkin，Brave、Dapper等
分布式traceId的组成： MDC
spring cloud sleuth
探针 ，Java agent
traceId ，span
ELK 、 Prometheus，skywalking ，Arthas
可观测特征
1.日志 2.追踪 3.度量
数据收集的方式
1.基于日志的追踪 Sleuth ,依赖日志的完整性，不够精确
2.基于服务的追踪 注入追踪探针 JAVA AGENT ，会有额外的http或者rpc发送调用信息 。
侵入性高，性能损耗 ， 但是精确度高
zipkin ,skywalking ,Pinpoint
3.基于边车代理的追踪， 在服务网格场景下使用， 只能实现服务调用层面的追踪 Envoy
MDC( 映射调试上下文 )原理：
保证不同g的现场间的变量隔壁 ， 保证线程上下文共享变量数据 原理是ThreadLocal
如果涉及父子线程 ，需要使用 InheritableThreadLocal
Java Agent :
通过启动时对执行方法字节码的修改，来执行一些前置或者后置修改的操作
sleuth zipkin学习：
zipkin通过每次调用各个服务实例的spanId,组成Trace树，来存储一次完整调用链路 ，对应一个TraceId
sleuth 来收集调用信息， 发送给zipkin
zipkin来做调用信息的存储统计展示
arthas：
动态追踪技术
思考：
三个维度
日志 + 度量 + 追踪
日志收集通过业务代码 代理 或者 Java agent 或者 服务调用抓包或者主动上报收集
追踪： spaceId + trace ， 可视化图标展示 或者链路展示
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分布式链路话术 ：
APM 性能监控
1.JVM 通过jvm打印日志实现
2.全链路追踪 - 可观测性
三要素 日志+度量+追踪
日志业务代码代理输出， Java Agent 字节码打桩的方式
分布式链路追踪关键结构 trace + span
涉及的技术 从小到大
服务内： MDC ，ThreadLocal ，java agent
中间件: Sleuth + Zipkin + ELK + skywalking + 普罗米修斯等
