《后端系统中的分布式日志追踪原理与实现》

随着服务拆分，单次请求可能跨越十几个服务。没有分布式追踪，很难定位性能瓶颈或故障。

1. 分布式追踪的目标

• 记录请求在系统中的全链路轨迹。
• 量化每个服务的耗时。
• 快速定位异常节点。

2. 核心概念

• TraceId：一次完整请求的唯一标识。
• SpanId：单个服务或调用片段的标识。
• ParentId：上游调用方的SpanId。
• 采样率：控制追踪开销，只记录部分请求。

3. 数据模型

每个请求形成一棵调用树：

TraceId=123
 ├── Service A (50ms)
 │    ├── Service B (20ms)
 │    └── Service C (30ms)
 └── Service D (100ms)

4. 常见实现框架

• Zipkin：Spring Cloud Sleuth默认整合方案。
• Jaeger：CNCF 项目，支持多语言。
• SkyWalking：功能全面，适合大规模集群。
• OpenTelemetry：统一标准，兼容多种后端。

5. 实现流程

1. 网关生成 TraceId 并注入请求 Header。
2. 下游服务读取并传递 TraceId。
3. 每个服务记录 Span 数据上报。
4. 收集端聚合成调用链并展示。

6. 实践建议

• 在入口处统一生成 TraceId，防止断链。
• 控制采样率，避免性能开销。
• 日志打印中附带 TraceId，便于排查。

结论：分布式追踪让系统透明可观。理解调用链是优化性能和稳定性的第一步。