随着业务发展,系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成,当整个请求变慢或不可用时,我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的,这时就需要解决如何快读定位服务故障点,以对症下药.于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生. 现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文<Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure>,使用最为广泛的开源实现是 Twit…
原文:http://www.cnblogs.com/ityouknow/p/8403388.html 随着业务发展,系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成,当整个请求变慢或不可用时,我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的,这时就需要解决如何快读定位服务故障点,以对症下药.于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生. 现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文<Dapper, a Large-Scale Distributed…
随着业务发展,系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成,当整个请求变慢或不可用时,我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的,这时就需要解决如何快读定位服务故障点,以对症下药.于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生. 现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文<Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure>,使用最为广泛的开源实现是 Twit…
Spring Cloud(十二):分布式链路跟踪 Sleuth 与 Zipkin[Finchley 版] 发表于 2018-04-24 | 随着业务发展,系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成,当整个请求变慢或不可用时,我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的,这时就需要解决如何快读定位服务故障点,以对症下药.于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生. 现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文<Dapper, a La…