这个章节将会更加深入探讨技术细节,我们如何实施分布式追踪系统的。我们的方案分为两大部分:所有服务集成到追踪库中,分配一个内存块来存储与查看追踪数据。我们选择Zipkin,在Twitter开发的一个可扩展的开源追踪框架,用于存储与查看追踪数据。Zipkin通常以Finagle对的形式出现,但是,像上一节提及的一样,我们排除了与我们现有基础设施冲突的并发症。Knewton构建追踪库,称为TDist,从地面起,开始作为公司“黑客日”的实验。就我们的方案而言,我们选择使用Zipkin来匹配数据模型,轮流从Dapper大量借入。一个追踪树由一系列的跨度组成。跨度代表一个特殊的呼叫从服务器接收开始,到服务