分布式環境下，實現服務端調用鏈，市面上有很多開源的框架供選擇，不過理論模型大多都是借鑒Google Dapper論文，常見的APM（Application Performance Management）組件有：
1.Zipkin
由Twitter公司開源，開放源代碼分布式的跟蹤系統，用于收集服務的定時數據，以解決微服務架構中的延遲問題，包括數據的收集、存儲、查找和展現;
github地址：https://github.com/openzipkin/zipkin
2.Pinpoint
Pinpoint是一款對Java編寫的大規模分布式系統的APM工具，由韓國人開源的分布式跟蹤組件；
github地址：https://github.com/naver/pinpoint
3.SkyWalking
是一款國人主導開發的開源應用性能監控系統，包括指標監控，分布式追蹤，分布式系統性能診斷；
github地址：https://github.com/apache/skywalking
4.CAT
CAT 是基于 Java 開發的實時應用監控平臺，為美團點評提供了全面的實時監控告警服務
github地址：https://github.com/dianping/cat
類似的還有淘寶的EgleEye，京東的Hydra等；
本人之前寫過一篇關于zipkin的快速入門文章，如下所示：
Zipkin快速開始
Zipkin是什么
Zipkin分布式跟蹤系統；它可以幫助收集時間數據，解決在microservice架構下的延遲問題；它管理這些數據的收集和查找；Zipkin的設計是基于谷歌的Google Dapper論文。每個應用程序向Zipkin報告定時數據，Zipkin UI呈現了一個依賴圖表來展示多少跟蹤請求經過了每個應用程序；如果想解決延遲問題，可以過濾或者排序所有的跟蹤請求，并且可以查看每個跟蹤請求占總跟蹤時間的百分比。
為什么使用Zipkin
隨著業務越來越復雜，系統也隨之進行各種拆分，特別是隨著微服務架構和容器技術的興起，看似簡單的一個應用，后臺可能有幾十個甚至幾百個服務在支撐；一個前端的請求可能需要多次的服務調用最后才能完成；當請求變慢或者不可用時，我們無法得知是哪個后臺服務引起的，這時就需要解決如何快速定位服務故障點，Zipkin分布式跟蹤系統就能很好的解決這樣的問題。
Zipkin下載和啟動
官方提供了三種方式來啟動，這里使用第二種方式來啟動;
wget -O zipkin.jar 'https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec'java -jar zipkin.jar首先下載zipkin.jar，然后直接使用-jar命令運行，要求jdk8以上版本；
基于Undertow WEB服務器，提供對外端口：9411，可以打開瀏覽器訪問http://ip:9411
詳細參考：https://zipkin.io/pages/quickstart.html
Zipkin架構跟蹤器(Tracer)位于你的應用程序中，并記錄發生的操作的時間和元數據,提供了相應的類庫，對用戶的使用來說是透明的，收集的跟蹤數據稱為Span;將數據發送到Zipkin的儀器化應用程序中的組件稱為Reporter,Reporter通過幾種傳輸方式之一將追蹤數據發送到Zipkin收集器(collector)，然后將跟蹤數據進行存儲(storage),由API查詢存儲以向UI提供數據。架構圖如下：
1.TraceZipkin使用Trace結構表示對一次請求的跟蹤，一次請求可能由后臺的若干服務負責處理，每個服務的處理是一個Span，Span之間有依賴關系，Trace就是樹結構的Span集合；
2.Span每個服務的處理跟蹤是一個Span，可以理解為一個基本的工作單元，包含了一些描述信息：id，parentId，name，timestamp，duration，annotations等，例如：
traceId：標記一次請求的跟蹤，相關的Spans都有相同的traceId；
id：span id；
name：span的名稱，一般是接口方法的名稱；
parentId：可選的id，當前Span的父Span id，通過parentId來保證Span之間的依賴關系，如果沒有parentId，表示當前Span為根Span；
timestamp：Span創建時的時間戳，使用的單位是微秒（而不是毫秒），所有時間戳都有錯誤，包括主機之間的時鐘偏差以及時間服務重新設置時鐘的可能性，出于這個原因，Span應盡可能記錄其duration；
duration：持續時間使用的單位是微秒（而不是毫秒）；
annotations：注釋用于及時記錄事件；有一組核心注釋用于定義RPC請求的開始和結束；
cs:Client Send，客戶端發起請求；sr:Server Receive，服務器接受請求，開始處理；ss:Server Send，服務器完成處理，給客戶端應答；cr:Client Receive，客戶端接受應答從服務器；binaryAnnotations：二進制注釋，旨在提供有關RPC的額外信息。
3.Transport
收集的Spans必須從被追蹤的服務運輸到Zipkin collector，有三個主要的傳輸方式：HTTP, Kafka和Scribe；
4.Components
有4個組件組成Zipkin：collector，storage，search，web UI
collector：一旦跟蹤數據到達Zipkin collector守護進程，它將被驗證，存儲和索引，以供Zipkin收集器查找；
storage：Zipkin最初數據存儲在Cassandra上，因為Cassandra是可擴展的，具有靈活的模式，并在Twitter中大量使用；但是這個組件可插入，除了Cassandra之外，還支持ElasticSearch和MySQL；
search：一旦數據被存儲和索引，我們需要一種方法來提取它。查詢守護進程提供了一個簡單的JSON API來查找和檢索跟蹤，主要給Web UI使用；
web UI：創建了一個GUI，為查看痕跡提供了一個很好的界面；Web UI提供了一種基于服務，時間和注釋查看跟蹤的方法。
實戰
使用Zipkin和Brave實現http服務調用的跟蹤，Brave 是用來裝備Java程序的類庫，提供了面向標準Servlet、Spring MVC、Http Client、JAX RS、Jersey、Resteasy 和 MySQL 等接口的裝備能力，可以通過編寫簡單的配置和代碼，讓基于這些框架構建的應用可以向 Zipkin 報告數據。同時 Brave 也提供了非常簡單且標準化的接口，在以上封裝無法滿足要求的時候可以方便擴展與定制。
提供四個工程，分別對應四個服務分別是：zipkin1，zipkin2，zipkin3，zipkin4；zipkin1通過httpclient調用zipkin2，然后zipkin2通過httpclient調用zipkin3和zipkin4，形成一個調用鏈；四個服務都是基于spring-boot來實現，對應的端口分別是8081，8082，8083，8084；
1.公共maven依賴庫
2.核心類ZipkinBean提供需要使用的Bean
3.核心類ZipkinController對外接口
分別啟動四個服務，然后瀏覽器訪問：http://localhost:8081/service1，正常調用結果返回：
可以觀察zipkin web ui，查看服務的調用鏈：
