Dapper，大规模分布式系统的跟踪系统
作者：Benjamin H. Sigelman, Luiz Andr´e Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver, Saul Jaspan, Chandan Shanbhag
概述
当代的互联网的服务，通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。
Dapper–Google生产环境下的分布式跟踪系统，应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统，它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初，参考了一些其他分布式系统的理念，尤其是Magpie和X-Trace，但是我们之所以能成功应用在生产环境上，还需要一些画龙点睛之笔，例如采样率的使用以及把代码植入限制在一小部分公共库的改造上。
自从Dapper发展成为一流的监控系统之后，给其他应用的开发者和运维团队帮了大忙，所以我们今天才发表这篇论文，来汇报一下这两年来，Dapper是怎么构建和部署的。Dapper最初只是作为一个自给自足的监控工具起步的，但最终进化成一个监控平台，这个监控平台促生出多种多样的监控工具，有些甚至已经不是由Dapper团队开发的了。下面我们会介绍一些使用Dapper搭建的分析工具，分享一下这些工具在google内部使用的统计数据，展现一些使用场景，最后会讨论一下我们迄今为止从Dapper收获了些什么。
