分佈式跟蹤對於通過在服務中跟蹤請求來調試微服務至關重要。它為每個請求分配一個唯一的ID，並記錄跨記錄服務操作和持續(xù)時間的跨度。該方法揭示了哪些服務導致錯誤或延遲，將日誌連接到跨服務，並可視化整個流程。要實現它，請選擇一個工具，例如OpentElemetry，儀器服務，在異步組件中傳播跟蹤ID，以及存儲痕跡以進行可視化。它解決的常見問題包括延遲，錯誤級聯(lián)，失敗的第三方呼叫和重試。

調試微服務可能會令人頭疼，尤其是當請求在完成之前通過數十種服務旅行時。這就是分佈式跟蹤的到來 - 它使您可以了解請求如何在系統(tǒng)中移動，從而幫助您確切地指出問題出現在哪裡（或放慢速度）。

分佈式跟蹤到底是什麼？

分佈式跟蹤是一種用於跟蹤請求的方法，因為它們在分佈式系統(tǒng)中流過多個服務。每個請求都會獲得一個唯一的ID，並且每個處理請求的服務都會添加其自己的“跨度”，這基本上是對其所做的工作以及需要多長時間的日誌。

例如，想像一下用戶在電子商務網站上搜索產品。該請求可能會打入API網關，然後轉到產品服務，定價服務，甚至推薦引擎。沒有追蹤，您只會知道整個事情是否失敗了 - 不是哪個部分拖著腳或墜毀。

為什麼要調試微服務至關重要

微服務非常適合可伸縮性和靈活性，但它們具有成本：複雜性。當出現問題時，您不僅要查看一臺服務器日誌。您有數十個，每種服務都來自其他服務。

分佈式跟蹤將所有這些日誌連接在一個跟蹤ID下，因此您可以看到：

• 哪種服務稱為什麼
• 每個電話都需要多長時間
• 發(fā)生錯誤的地方
• 是否有超時或檢索

這使得比試圖手動分離日誌更快，更準確。

如何開始分佈式跟蹤

如果您使用的是微服務並且尚未添加跟蹤，則可以從以下方法開始：

• 選擇一個跟蹤工具：OpentElemetry很受歡迎且供應商中立。 Jaeger，Zipkin，DataDog或New Relic等其他工具也可以很好地工作。
• 儀器您的服務：大多數現代框架都有庫，它們會自動將跟蹤標頭添加到HTTP調用，數據庫查詢等。
• 添加上下文傳播：確保通過標頭（例如traceparent ），消息隊列或其他通信渠道在服務之間的跟蹤ID流動。
• 存儲和可視化痕跡：使用速度，彈性搜索或託管服務之類的後端來存儲和查看跟蹤。

一個常見的陷阱是忘記在異步組件之間傳播跟蹤ID，例如消息隊列或背景作業(yè)。如果您錯過此步驟，則您的痕跡看起來會破裂或不完整。

常見問題追蹤有助於

以下是一些典型的問題，可以通過分佈式跟蹤更容易：

• 延遲問題：查看哪個服務添加了意外延遲。
• 錯誤級聯(lián)：跟蹤一項服務中的錯誤如何影響他人。
• 失敗的第三方呼叫：確切知道外部API何時何地失敗。
• 超時和檢索：了解重試是否使情況變得更糟。

例如，如果下游服務開始推出時間，您將很快發(fā)現瓶頸，而不是猜測它是網絡問題，代碼問題還是數據庫打ic。

這基本上就是分佈式跟蹤如何幫助調試微服務 - 它將霧濛濛的散落的日誌變成了任何人都可以遵循的清晰時間表。不是魔術，但這些天絕對是必不可少的。

以上是什麼是分佈式跟蹤，它如何幫助調試微服務？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！