介紹 在大型系統開發調試中，跨系統之間聯調開始變得不好使了。莫名其妙一個錯誤爆出來了，日志雖然有記錄，但到底是哪里出問題了呢？ 是Ios端參數傳的不對？還是A系統或B系統提供的接口導致？相信有不少人遇到這種情況，大多數問題往往不大，但排查起來比較費勁。 下面介紹下怎么通過上下文跟蹤的方法 ...

首先要明白一點，為什么要使用鏈路跟蹤？ 當我們微服務之間調用的時候可能會出錯，但是我們不知道是哪個服務的問題，這時候就可以通過日志鏈路跟蹤發現哪個服務出錯。 它還有一個好處：當我們在企業中，可能每個人都負責一個服務，我們可以通過日志來檢查自己所負責的服務不會出錯，當調用其它服務時，這時候出現 ...

微服務，通常都是用復雜的、大規模分布式集群來實現的。微服務構建在不同的軟件模塊上，這些軟件模塊，有可能是由不同的團隊開發、可能使用不同的編程語言來實現、有可能布在了幾千台服務器，橫跨多個不同的數據中心。因此，就需要一些可以幫助理解系統行為、用於分析性能問題的工具。 API網關Ocelot ...

；調用鏈上調用每個服務的時間；各個服務之間的拓撲關系…… 我們把這種行為稱為“分布式服務跟蹤”。 背景 ...

一、背景 開發排查系統問題用得最多的手段就是查看系統日志，在分布式環境中一般使用ELK來統一收集日志，但是在並發大時使用日志定位問題還是比較麻煩，由於大量的其他用戶/其他線程的日志也一起輸出穿行其中導致很難篩選出指定請求的全部相關日志，以及下游線程/服務對應的日志。 二、解決思路 ...

Java項目分布式/集群部署，接口請求日志流程跟蹤 由於公司的項目使用了SpringCloud微服務，並且各個模塊都是集群部署，日志分布在不同的服務器，當線上請求出現問題，日志查詢和跟蹤是一個很麻煩的事情，大量日志輸出導致很難篩出指定請求的全部相關日志，以及下游服務調用對應的日志 ...

背景 公司業務由數以百計的分布式服務溝通，每一個請求路由過來后，會經過多個業務系統並留下足跡，並產生對各種緩存或者DB的訪問，但是這些分散的數據對於問題排查，或者流程優化比較有限。對於一個跨進程的場景，匯總收集並分析海量日志就顯得尤為重要。在這種架構下，跨進程的業務流會經過很多個微服務的處理 ...

　　業界大部分的應用分布式追蹤的原理源自 Google 的一篇 Dapper 系統的論文。Dapper是谷歌內部使用的分布式鏈路追蹤系統，雖然沒有開源，但是Google在其2010年發布的一篇論文中對其進行了詳細的介紹。可以說，Dapper是鏈路追蹤領域的始祖，其提出的概念和理念一致影響着后來所有 ...