Database of tracing systems

项目背景

AP 在 2014 年建立了网站 dbdb.io，即 Database of Databases，从一些固定的维度来分析市面上琳琅满目的数据库系统。受它启发，我们是否也可以找到一些相对固定的维度，来分析市面上的调用链追踪系统，从而获得更加系统化的理解，并将分析调研的结果沉淀下来？

在调研的过程中，恰好阅读到 So, you want to trace your distributed system? 这篇论文，文章中介绍了调用链追踪系统的四个重要设计维度：因果关系、追踪方式、采样策略 以及 数据可视化，我们不妨就以它为起点，来尝试解构实践中的调用链追踪系统，将它们收录到这个数据库中来。

分析维度

针对每个现存的解决方案，我们通过「事实维度」 和 「设计维度」 来分别考量。

事实维度

• 基本信息
• 项目历史
• 使用场景

设计维度

• 基本架构
• 调用链数据模型
• 元数据结构
• 因果关系
• 采样策略
• 数据可视化

由于各个维度之间并不正交，而是存在一定的关联关系，每个案例分析根据实际情况有选择性地介绍部分设计维度即可。

案例分析

• Canopy
• Jaeger

注：按字母顺序排列

视频

• 微服务时代的调用链追踪系统设计 | InfoQ 公开课

文章

• 调用链追踪系统在伴鱼：理论篇 (调用链追踪系统的设计维度)
• 调用链追踪系统在伴鱼：实践篇

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