这段时间可以说睡得踏实，咋回事儿呢？就因为项目上了 SkyWalking，终于把我从分布式的“噩梦”里拯救出来了！
作为程序员，大家应该懂得，分布式系统一旦崩了，就是一道看不见的“十万行代码墙”。
哪边出了问题？谁的锅？真的是绞尽脑汁也难追溯。
自从有了 SkyWalking，这个分布式追踪系统，我真的是一觉睡到天亮，感觉生活都变香了。
分布式让人头秃
SkyWalking 和 OpenTracing
OpenTracing 标准
traceId、spanId、parentId 等。SkyWalking 的原理与架构
span 数据，通过把分布式调用信息汇总成完整的调用链，还原请求在分布式架构中的路径。自动采集 Span 数据的秘密
span 数据的呢？其实说穿了也不复杂，它用的是 Agent 插桩技术。Agent 插桩就是在代码执行时动态“打桩”，去记录我们关心的请求信息。span，并将其汇报给中央服务，完成对调用链的追踪。public class ExampleService {
public void process() {
Tracer tracer = GlobalTracer.get();
Span span = tracer.buildSpan("process").start();
try {
// 执行某些操作
} finally {
span.finish();
}
}
}
span 生成例子，但实际用 SkyWalking 我们根本不用写这些代码，Agent 自动帮我们做完，是不是省事多了？😎如何跨进程传递 Context？traceId 是如何保证唯一的？
traceId 唯一。SkyWalking 在请求发出时会生成 traceId，每个 span 都会附带这个 traceId，并在跨进程调用时，通过 HTTP Header 等方式自动传递给下游服务。traceId 和其他 context 信息。B 服务接收到请求后，从 Header 中提取出 traceId，并生成一个新的 span 关联到这个 traceId 上。这种方式保证了traceId 的唯一性，同时让整个调用链的信息都可以串联起来。请求量大，数据量会不会爆炸？
采样率控制：SkyWalking 支持设置采样率。对于流量特别大的情况，可以选择性采集一部分数据，减少数据采集量。 异步上传：Agent 采集到 span后，不会马上同步发送，而是通过异步方式将数据批量汇报到后端服务，减少对业务代码的干扰。高效存储：SkyWalking 使用了 ElasticSearch 这样的高效存储服务，并有专门的压缩算法来降低存储的空间需求。所以即便请求量很大，也不至于撑爆存储。
我们公司是怎么用 SkyWalking 的
实际架构
针对 SkyWalking 的改造
自定义标签：为了更好地标记每个请求的来源和性质，我们在每个 span上添加了一些自定义标签，如请求来源 IP、用户 ID、订单编号等。这样当问题发生时，我们能迅速锁定是哪个用户、哪个订单出了问题。报警系统：我们把 SkyWalking 和公司的报警系统打通了。一旦追踪系统检测到调用链上有异常（例如某个服务超时或返回错误），就会立刻触发报警通知相关团队，做到快速响应。 数据清理机制：为了节省存储空间，我们还制定了数据清理规则，把超过一定时间的数据自动归档或删除，既节省了存储，又保证了重要数据的留存。
-END-
ok，今天先说到这，老规矩，看完文章记得右下角给何老师点赞，
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