微服務系統追蹤微服務呼叫，跟蹤記錄一次使用者請求經過哪些呼叫，經過哪些服務處理，並且記錄每一次呼叫所設計的服務的詳細資訊。如果發生呼叫失敗，可以根據日誌快速定位出現問題的環節。
一、作用
1.優化系統瓶頸
通過記錄呼叫經過的每一條鏈路上的耗時，快速定位系統中的瓶頸點。
2.優化鏈路呼叫
通過服務追鍾可以分析呼叫所經過的路徑，然後評估是否合理，通過對呼叫鏈路進行分析，可以跨資料中心的服務呼叫，從而進行優化，盡量規避這種情況。
3.生成網路拓撲
通過服務追蹤系統中記錄的鏈路資訊，可以生成一張系統的網路呼叫拓撲圖，它可以反映系統都依賴了哪些服務，以及服務之間的呼叫關係是什麼樣的，在網路拓撲圖上還可以把服務呼叫的詳細資訊也標出來，也能起到服務監控的作用。
4.透明傳輸資料
二、原理
核心原理就是呼叫鏈，通過乙個全域性唯一的id將分布在各個服務節點上的同一次請求串聯起來，從而還原原有的呼叫關係，可以追鍾系統問題、分析呼叫資料並統計各個系統指標。
traceid 是用於串聯某一次請求在系統中經過的所有路徑，spanid 是用於區分系統不同服務之間呼叫的先後關係，而 annotation 是用於業務自定義一些自己感興趣的資料，在上傳 traceid 和 spanid 這些基本資訊之外，新增一些自己感興趣的資訊。
三、實現
資料處理得需求分為兩類：實時計算需求和離線計算需求，實時計算需求對計算效率要求比較高，一般要求對收集的鏈路資料能夠在秒級別完成聚合計算，以供實時查詢。而離線計算需求對計算效率要求就沒那麼高了，一般能在小時級別完成鏈路資料的聚合計算即可，一般用作資料匯**計。
實時資料處理：
針對實時資料處理，一般採用 storm 或者 spark streaming 來對鏈路資料進行實時聚合加工，儲存一般使用 oltp 資料倉儲，比如 hbase，使用 traceid 作為 rowkey，能天然地把一整條呼叫鏈聚合在一起，提高查詢效率。
離線資料處理：
針對離線資料處理，一般通過執行 mapreduce 或者 spark 批處理程式來對鏈路資料進行離線計算，儲存一般使用 hive。
主要展示兩種圖形：呼叫鏈路圖和呼叫拓撲圖
微服務學習筆記 如何監控微服務呼叫
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