关键词：
一、背景介绍
1、在微服务时代，服务与服务之间的调用关系错综复杂，某一服务出问题可能会导致整条链路雪崩。
2、微服务的请求链路长、涉及服务多、排查问题难，我们如何快速的定位到异常服务，尽快解决生产问题
3、我们保持对业界方案关注的同时，如：zipkin、skywalking、ELK等，如何结合自身项目的特点，搭建一套高可用、可扩展的错误归因系统？
目前的zipkin和ELK也存在一些问题没有解决：
zipkin主要是告诉我们请求报错了，但是并不能发现运行时异常，例如：业务系统捕获了一个Exception，返回了一个异常码，这是上游调用链不会上报错误信息。对于链路平均请求时间没有提供统计功能。
ELK使用于已经知道错误的情况下去查找具体发生了什么？但是对于发生的频率，接口调用次数、错误率没有很直观的展示。另外频繁的在zipkin和ELK之间切换也是很不好的体验。
开始想在zipkin的基础上进行改造，后来发现自己实现更加灵活、更容易扩展。
二、架构图
数据采集：
基本是过滤器和aop思想在请求前后埋点、收集请求信息。
数据传输层：
收集完可以选择发送kafka或打印日志到本地，从日志中收集请求信息类似ELK。
数据过滤与转换：
可采样、去重复、去ELK中查询运行时异常信息等分析。可以自己扩展。处理完可以选择存储方式、包括做一些优化、例如：列储存、每天建立一个索引。
数据存储：
Elasticsearch和mysql等，可以自己扩展。
三、调用链数据(span)
1、调用链本身数据
2、本地服务信息
3、远程服务信息
4、参数、协议等
5、异常信息
"traceId": "cc43026d3e04462fb7fd488fab860891", "id": "i6pmhdzdw6sln8vr", "parentId": "7n01ym82zzvmfquj", "traceType": "http-client" "name": "http://127.0.0.1:8090/doNormal", "duration": 53, "start": 1543034698671, "resultType": "success", "localHost": "172.22.51.117", "localPort": 80, "localServiceName": "sscj-games-server-entrance", "remoteHost": "127.0.0.1", "remotePort": 8090, "remoteServiceName": "sscj-games-server-entrance", "tagMap": "rest.method": "getForObject", "result": "resp_normal", "http.reqHeader": "user-agent=Java/1.8.0_51", "args[1]": "‘java.lang.String‘", "args[0]": "http://127.0.0.1:8090/doNormal", "http.method": "GET", "http.code": "200", "args[2]": "[]" , "exceptionMsg": "", "exceptionType": "",
1、调用树结构
2、调用过程
3、采集校验流程
四、数据过滤和存储
1、数据过滤与存储
过滤器可横向扩展多个、自己实现的过滤器更加灵活；可以根据需求去做统计、分析、预警等。
2、数据查询与展示
由Elasticsearch聚合api做统计分析。
五、效果展示
调用链列表页面：
调用链树：
调用链详情：
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