前言现代微服务系统中，一套复杂的分布式 Web 系统中，客户端的一次请求操作，可能需要经过系统中多个模块、多个中间件、多台机器的相互协作才能完成，并且这一系列调用请求中，有些是串行处理的，有些是并发执行的，那么如何确定客户端的一次操作背后调用了哪些应用、哪些模块，经过了哪些节点，每个模块的调用先后顺序是怎样的，每个模块的性能问题如何？随着业务系统模型的日趋复杂化，分布式系统中急需一套链路追踪（Trace）系统来解决这些痛点。
分布式服务跟踪是整个分布式系统中跟踪一个用户请求的过程，包括数据采集、数据传输、数据存储、数据分析和数据可视化，捕获此类跟踪让我们构建用户交互背后的整个调用链的视图，这是调试和监控微服务的关键工具。
Google Dapper 就是这样需求下的一套应用于大型分布式系统环境下的链路追踪系统。借助 Dapper 理念，系统开发人员只需将 Trace 组件嵌入到基础通用库中，就可以正常运行，而应用层开发者则不需要关心具体 Trace 组件实现、集成方式，达到以应用层透明的方式嵌入各个模块的目的。
Google Dapper 简介Google Dapper 这一分布式跟踪系统，最初只是作为一个自给自足的监控工具起步的，但最终进化成一个监控平台，并且促生出多种多样的甚至已经不是由 Dapper 团队开发的监控工具，说明分布式追踪系统在当前的分布式环境下是必不可少的工具。
现代互联网服务通常实现为复杂的大规模系统，比如采用流行的微服务架构模式。应用是由一组服务组合起来的，这些服务可能是由不同的团队开发的，而且可能采用不同的编程语言。像 Google 这种级别的公司，应用会跨越多个基础设施的上千台机器，即便是相对较小的云计算用例，推荐的做法也是使用跨地域的 Availability Zone 和 Region 运行服务的多个版本。在这种复杂的系统环境中，分布式追踪系统能够辅助我们理解系统的行为、帮助调试和排查性能问题。
Google 最初开发 Dapper 为了收集更多的复杂分布式系统的行为信息，然后呈现给 Google 的开发者们。这样的分布式系统因那些大规模的低端服务器作为互联网服务的载体，是一个特殊的经济划算的平台。想要在这个上下文中理解分布式系统的行为，就需要监控那些横跨了不同的应用、不同的服务器之间的关联动作。
从众多的分布式系统应用中得出的经验，对于分布式追踪系统需要满足至少两点要求：涵盖面的广度和持续的监控。涵盖广度的重要性不言而喻，因为在使用追踪系统的进行监控时，如果有一小部分没被监控到，那么人们对这个系统是不是值得信任都会产生巨大的质疑。另外，监控应该是 7x24 小时的，毕竟，系统异常或是那些重要的系统行为有可能出现过一次，就很难甚至不太可能重现。那么，根据这两个明确的需求，可以推出如下几个具体的设计目标：
