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随着系统设计变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如微服务、分布式数据库、分布式缓存等，使得后台服务构成了一种复杂的分布式网络。往往前端的一个请求需要经过多个微服务、跨越多个数据中心才能最终获取到结果，如下图 并且随着业务的不断扩张，服
随着互联网业务快速扩展，软件架构也日益变得复杂，为了适应海量用户高并发请求，系统中越来越多的组件开始走向分布式化，如单体架构拆分为微服务、服务内缓存变为分布式缓存、服务组件通信变为分布式消息，这些组件共同构成了繁杂的分布式网络。 在大型系统的微
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在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果，每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。 在分布式与微服务场景下，
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在微服务架构中，一次请求往往涉及到多个模块，多个中间件，多台机器的相互协作才能完成。这一系列调用请求中，有些是串行的，有些是并行的，那么如何确定这个请求背后调用了哪些应用，哪些模块，哪些节点及调用的先后顺序？如何定位每个模块的性能问题？本
实际生产中，面对几十个、甚至成百上千个的微服务实例，如果一旦某个实例发生宕机，如果不能快速定位、提交预警，对实际生产造成的损失无疑是巨大的。所以，要对微服务进行监控、预警，对微服务的调用链路进行监控，迅速定位问题 SkyWalking下载 SkyWalking官网 elastic
