今天在调用大数据平台遇到一个问题，有张表的数据超10亿，直接查死，因此就在想有什么方式可以快速定位系统瓶颈，方便优化升级，因此想到分布式调用跟踪
分布式调用跟踪主要场景
1.通过链路跟踪，分析一个请求的逻辑轨迹，快速进行故障定位
2.找到各个环节的评级，有利于优化升级
3.方便调整薄弱的数据请求环节，如加缓存，持久层，提高系统可用性
4.调用链是一个完整的业务日志，可以用于用户行为分析
对分布式调用链架构的要求
1.侵入性低，应用透明。开发人员无需关心
2.埋点进行链路跟踪低损耗
3.抓取存储日志
4.分析和统计调用链数据
5.计算和展示能力
比较成熟的解决方案
Google的Dapper，Twitter的zipkin，淘宝的鹰眼，新浪的Watchman，京东的Hydra等
如何落地
springboot+zipkin
展望
开发阶段既发现类似瓶颈，不会像今天这样措手不及~
可以在未来的大平台中，加入链路跟踪体系~
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本文标题：分布式调用跟踪系统的展望(1.19)
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/hnvraxtx.html
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