ThreadLocal是JDK默认提供的本地线程变量，用来存储在整个调用链中都需要访问的数据，并且是线程安全的。由于本文的写作背景是笔者需要在公司落地全链路跟踪平台，一个基本并核心的功能需求是用户的每个操作动作需要在整个调用链中进行埋点传递，线程上下文环境成为解决这个问题最合适的技术。
ThreadLocal是在Thread类之外实现的一个功能（java.lang.ThreadLocal）， 但它会为每个线程分别存储一份唯一的数据。正如它的名字所说的，它为线程提供了本地存储，也就是说你所创建出来变量对每个线程实例来说都是唯一的。和线程 名，线程优先级类似，你可以自定义出一些属性，就好像它们是存储在Thread线程内部一样。
当代的互联网的服务，通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。
Dapper–Google生产环境下的分布式跟踪系统，应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统，它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初，参考了一些其他分布式系统的理念，尤其是Magpie和X-Trace，但是我们之所以能成功应用在生产环境上，还需要一些画龙点睛之笔，例如采样率的使用以及把代码植入限制在一小部分公共库的改造上。
在微服务架构中，调用链是漫长而复杂的，要了解其中的每个环节及其性能，你需要全链路跟踪。 它的原理很简单，你可以在每个请求开始时生成一个唯一的ID，并将其传递到整个调用链。 该ID称为CorrelationID，你可以用它来跟踪整个请求并获得各个调用环节的性能指标。简单来说有两个问题需要解决。第一，如何在应用程序内部传递ID; 第二，当你需要调用另一个微服务时，如何通过网络传递ID。
现在有许多开源的分布式跟踪库可供选择，其中最受欢迎的库可能是Zipkin和Jaeger。 选择哪个是一个令人头疼的问题，因为你现在可以选择最受欢迎的一个，但是如果以后有一个更好的出现呢？OpenTracing可以帮你解决这个问题。它建立了一套跟踪库的通用接口，这样你的程序只需要调用这些接口而不被具体的跟踪库绑定，将来可以切换到不同的跟踪库而无需更改代码。Zipkin和Jaeger都支持OpenTracing。
纵观我们部署在基础设施当中并始终保持运作的全部测量机制，监控系统无疑是重要性最高的机制之一，建立一套坚实的监控系统来针对可能发生的灾难加以警示，我们就有机会迅速启动灾难响应方案或者着手排除复杂的性能故障，这对于任何规模的企业而言都极具巨大的实际价值。
纵观国内，我们常使用的监测技术平台包括开源与商用运维两类（国外商用运维软件太贵，就不考虑了）
一、开源工具介绍
二、商用运维监控系统篇
这里不是讨论这些开源工具或者平台如何如何，这不是重点，这些都是非常成熟化的产品，更重要的是公司发展到一定程度之后，不但对IT运维提出更强需求，越来越多的是对业务监控的需求，以前了解过一些CAT，但很遗憾没有在公司推行起来，整理一下相关资料，也算是对这件事情有个交待。
在微服务横行的时代，服务化思维逐渐成为了程序员的基本思维模式，但是，由于绝大部分项目只是一味地增加服务，并没有对其妥善管理，当接口出现问题时，很难从错综复杂的服务调用网络中找到问题根源，从而错失了止损的黄金时机。
而链路追踪的出现正是为了解决这种问题，它可以在复杂的服务调用中定位问题，还可以在新人加入后台团队之后，让其清楚地知道自己所负责的服务在哪一环。
除此之外，如果某个接口突然耗时增加，也不必再逐个服务查询耗时情况，我们可以直观地分析出服务的性能瓶颈，方便在流量激增的情况下精准合理地扩容。
链路追踪
“链路追踪”一词是在2010年提出的，当时谷歌发布了一篇Dapper论文，介绍了谷歌自研的分布式链路追踪的实现原理，还介绍了他们是怎么低成本实现对应用透明的。
境内度假是一个低频、与节假日典型相关的业务，流量在节假日较平日会上涨五到十几倍，会给生产系统带来非常大的风险。因此，在2018年春节前，我们把整个境内度假业务接入了全链路压测，来系统性地评估容量和发现隐患，最终确保了春节期间系统的稳定。
在整个过程中，我们意识到，全链路压测在整个系统稳定性建设中占有核心重要的位置，也是最有效的方案。结合实际业务节假日的频率（基本平均一个月一次），如果能够把它作为稳定性保障的常规手段，我们的系统质量也能够得到很好的保障。同时，为了解决周期常态化压测过程中人力成本高、多个团队重复工作、压测安全不可控，风险高等痛点，我们提出了全链路压测自动化的设想。
通过对压测实施的具体动作做统一的梳理，在压测各个阶段推进标准化和自动化，尽力提升全流程的执行效率，最终达到常态化的目标，如下图1所示：
