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：
