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# 背景
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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。
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# 概览
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* kratos内部的trace基于opentracing语义
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* 使用protobuf协议描述trace结构
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* 全链路支持（gRPC/HTTP/MySQL/Redis/Memcached等）
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## 参考文档
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[opentracing](https://github.com/opentracing-contrib/opentracing-specification-zh/blob/master/specification.md)
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[dapper](https://bigbully.github.io/Dapper-translation/)
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# 使用
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kratos本身不提供整套`trace`数据方案，但在`net/trace/report.go`内声明了`repoter`接口，可以简单的集成现有开源系统，比如：`zipkin`和`jaeger`。
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### zipkin使用
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可以看[zipkin](https://github.com/go-kratos/kratos/tree/master/pkg/net/trace/zipkin)的协议上报实现，具体使用方式如下：
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1. 前提是需要有一套自己搭建的`zipkin`集群
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2. 在业务代码的`main`函数内进行初始化，代码如下：
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```go
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// 忽略其他代码
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import "github.com/go-kratos/kratos/pkg/net/trace/zipkin"
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// 忽略其他代码
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func main(){
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// 忽略其他代码
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zipkin.Init(&zipkin.Config{
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Endpoint: "http://localhost:9411/api/v2/spans",
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})
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// 忽略其他代码
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}
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```
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### zipkin效果图
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