大家好，我叫刘玄，负责云效流水线的开发。程序员在日常工作中经常会遇到一些线上问题需要排查，本文的主人公程序员小张也不例外。但排查的过程却时常令他困扰不已。让我们一起看看他遇到了哪些问题，又是怎么解决的。
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那是一个阳光明媚的上午，小张来到工位，打开电脑，备上咖啡，精神满满的开始了一天的工作。正在小张噼里啪啦的敲着键盘，认真Coding之时，钉钉群里的一个钉，打破了宁静。客服人员反馈，有客户遇到了一个问题，需要开发人员排查。小张排查了线上日志，发现用户的请求比较多，日志也比较多，没有定位到关键信息。小张只能又让客服找用户提供更具体的信息。在和用户反复进行沟通之后，小张最终花了半个多小时才定位到了问题。
忙碌的一天很快结束，正当小张准备下班，筹划着下班之后怎么happy时，电话报警的声音，又把他拉回了现实。小张收到后端服务RT高的告警后，赶紧排查多个后台应用的监控信息和日志。虽然很快从Nginx日志定位到了有问题的请求信息，但小张很难精确的找到这个请求对应的应用日志，所以花费了很长时间才定位到问题：一个第三方服务异常，导致部分功能受影响。定位到原因后，及时采取了降级手段，系统恢复正常。
过完了焦头烂额的一天，小张觉得现在处理问题的效率太低，大把的时间花在了问题定位上。而之所以排查的这么慢，是因为系统采用微服务架构，一个请求会涉及到多个服务，并且每个服务还会调用DB、缓存以及其他第三方服务。大致链路如下：
小张想，应该有成熟的技术方案，能够标识整个请求链路，将异常服务节点清晰标注。小张借助搜索工具，发现有一种解决方案，链路追踪，刚好适合自己的场景。
链路追踪工具可以将一次分布式请求还原成完整的调用链路，将整个请求的调用情况进行展示，比如各个服务上的耗时、各个服务的请求状态、具体调度到各个服务的哪台机器上等信息。
根据前面遇到的两个问题，小张期望：
经过技术选型，小张选择阿里云的产品链路追踪Tracing Analysis作为自己链路追踪的服务端。
阿里云链路追踪Tracing Analysis提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具，可以帮助用户快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，提高微服务时代下的开发诊断效率。
阿里云链路追踪Tracing Analysis支持多种常见的链路追踪工具，例如Zipkin、Skywalking、Jaeper等。小张选择使用Skywalking作为链路追踪数据埋点。
在阿里云上开通完链路追踪Tracing Analysis 产品之后，就可以在集群配置中获取到Skywalking的接入点。更详细的接入指南参考阿里云官方文档。
由于小张的系统是基于spring boot，所以只需要在启动命令中加入以下内容即可。
-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=" -DSW_AGENT_NAME= " -javaagent:skywalking-agent.jar= "
