摘要：跨服务请求跟踪（通常称为分布式追踪）是微服务架构中非常重要的一部分，它帮助开发者和运维团队理解一个请求在多个服务之间是如何流转的，以及各个服务的执行情况。实现跨服务请求跟踪通常涉及以下几个步骤和技术：
跨服务请求跟踪（通常称为分布式追踪）是微服务架构中非常重要的一部分，它帮助开发者和运维团队理解一个请求在多个服务之间是如何流转的，以及各个服务的执行情况。实现跨服务请求跟踪通常涉及以下几个步骤和技术：
跨服务请求跟踪的核心是通过唯一的请求标识（通常是“追踪 ID”或“请求 ID”）来标识每个请求。每次请求进入系统时，都需要为它生成一个全局唯一的追踪 ID，并在后续的所有服务调用中传递这个 ID，直到请求最终响应给用户。
每个微服务在收到请求时，都需要解析请求中的追踪信息，通常是通过 HTTP 请求头来传递。例如，你可以在 HTTP 请求头中添加一个自定义字段（如 X-Trace-ID）。这样当一个服务调用另一个服务时，追踪信息会随请求一起传递。
传递追踪信息：在服务 A 向服务 B 发起请求时，服务 A 会将追踪 ID 作为请求头的一部分发送给服务 B。服务 B 在接收到请求后，会继续使用这个追踪 ID，确保整个请求链路的跟踪一致。每个服务在处理请求时，应该记录与追踪相关的数据。包括但不限于：
①服务开始时间：请求到达服务时的时间戳。
②服务结束时间：请求完成时的时间戳。
③调用的服务：当前请求涉及的其他微服务。
④延时信息：各个服务间的调用时间、处理时间等。
这些信息一般由追踪系统收集并进行汇总，方便后续分析。
为了有效地收集和分析这些追踪数据，通常会使用分布式追踪系统。常见的分布式追踪系统包括：
Jaeger：由Uber开源的分布式追踪系统，支持微服务架构中的分布式请求跟踪。Zipkin：由Twitter开发的分布式追踪系统，提供端到端的追踪解决方案。OpenTelemetry：一个开放的跨平台标准，支持收集、处理和导出分布式追踪数据，常与Jaeger或Zipkin结合使用。这些工具会自动生成跟踪信息，并将其发送到中央服务器进行存储和分析。开发者可以通过这些工具提供的 UI 界面来查看请求的流转情况。
在服务中集成分布式追踪一般有以下几种方式：
①自动化集成：许多微服务框架和 API 网关（如 Spring Cloud、Kubernetes、Istio）支持自动集成分布式追踪。例如，Spring Cloud 提供了 spring-cloud-sleuth 库，支持自动生成和传递追踪 ID。
②手动集成：对于更复杂的需求，开发者可以使用 Jaeger 或 Zipkin 提供的 SDK 直接在代码中集成追踪功能，手动添加和传递追踪信息。
通过分布式追踪系统，你可以查看请求在不同服务间的流转路径，包括：
①服务链路：查看一个请求从一个服务流转到另一个服务的过程。
②延时分析：分析服务间的延迟，帮助发现瓶颈和优化点。
③错误追踪：发现哪个服务在请求处理中出现错误，并定位到具体的调用步骤。
W3C Trace Context：W3C（万维网联盟）提出的分布式追踪标准，规定了跨服务请求传递追踪信息的标准格式。这个标准包括 traceparent 和 tracestate 两个 HTTP 请求头字段。
假设你有一个由三个微服务组成的系统：服务 A、服务 B 和服务 C。
①用户请求到达服务 A，服务 A 为请求生成一个全局唯一的追踪 ID。
②服务 A 将追踪 ID 作为 HTTP 请求头（X-Trace-ID）传递给服务 B。
③服务 B 接收到请求后，读取追踪 ID，并继续传递给服务 C。
④每个服务在处理过程中都会记录自己的开始时间、结束时间、调用的其他服务等信息，并将这些信息发送到分布式追踪系统（如 Jaeger 或 Zipkin）。
⑤用户可以通过 Jaeger 或 Zipkin 的 UI 查看整个请求链条的执行过程、服务调用顺序、每个服务的处理时长等信息。
跨服务请求跟踪的核心目标是确保系统中各个服务的调用过程透明可见。通过传递统一的追踪 ID 和使用分布式追踪系统，开发者和运维人员能够更好地监控系统的健康状况、优化服务性能并快速定位问题。
来源：小何科技讲堂
