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isno · Jan 24, 2025 · 3e246f3 · 3e246f3
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diff --git a/Observability/What-is-Observability.md b/Observability/What-is-Observability.md
@@ -11,6 +11,6 @@ Google Cloud 在介绍可观测标准项目 OpenTelemetry 时提到一个概念
 
 “遥测数据”看起来陌生，但你肯定无意间听过。观看火箭发射的直播时，你应该听到过类似的指令：“东风光学 USB 雷达跟踪正常，遥测信号正常” 。随着火箭升空，直播画面还会特意切换到一个看起来“高大上”仪表控制台。
 
-事实上，软件领域的可观测性与火箭发射系统的遥测概念并无本质区别，皆为**全方位收集系统各方面的运行数据（遥测数据），来了解系统内部的运作情况**。因此，可观测性本质上是一门数据收集和分析的科学，帮助人们解决复杂系统中的故障检测、性能优化以及风险预警等问题。
+事实上，软件领域的可观测性与火箭发射系统的遥测概念并无本质区别，皆为**全方位收集系统各方面的运行数据（遥测数据），来了解系统内部的运作情况**。因此，可观测性本质上是一门数据收集、分析的科学，帮助人们解决复杂系统的故障检测、性能优化以及风险预警等问题。
 
 [^1]: 参见 https://cloud.google.com/learn/what-is-opentelemetry
diff --git a/Observability/tracing.md b/Observability/tracing.md
@@ -12,15 +12,14 @@ Uber 是实施微服务架构的先驱，他们曾经撰写博客介绍过它们
 
 Dapper 论文的发布，让治理复杂分布式系统迎来了转机，链路追踪技术开始在业内备受推崇！
 
-## 1. 链路追踪核心概念
+## 1. 链路追踪的基本原理
 
 如今的链路追踪系统大多以 Dapper 为原型设计，因为它们也统一继承了 Dapper 的核心概念：
 
-- **追踪（trace）**：表示一次完整的请求，从客户端发起到收到响应的全过程。请求流转时，第一层服务会生成一个全局唯一的 Trace ID，随后该 ID 会随请求传递至各层服务。通过 Trace ID，可以串联起请求在系统中所有服务的调用链路。
-- **跨度（Span）**：表示一次调用，是链路追踪的基本单元。每个 Trace 可能涉及多个服务调用，且数量和顺序不固定。为记录具体调用的服务、调用顺序、开始时间和执行时长等信息，每次调用服务前需生成一条记录，称为 Span。Span 的数据结构应简单，便于嵌入日志或网络协议报文头；同时要足够完整，至少包括时间戳、起止时间、Trace ID、当前 Span ID、父 Span ID 等信息，以满足追踪需求。
-- **Annotation**：记录业务自定义数据，如请求用户 ID、支付订单 ID 等。
+- **追踪（trace）**：Trace 表示一次完整的分布式请求生命周期，它是一个全局上下文，包含了整个调用链所有经过的服务节点和调用路径。例如，用户发起一个请求，从前端服务到后端数据库的多次跨服务调用构成一个 Trace。
+- **跨度（Span）**：Span 是 Trace 中的一个基本单元，表示一次具体的操作或调用。一个 Trace 由多个 Span 组成，按时间和因果关系连接在一起。Span 内有描述操作的名称 span name、记录操作的开始时间和持续时间、Trace ID、当前 Span ID、父 Span ID（构建调用层级关系）等信息。
 
-总结链路追踪系统的基本原理是，为每个跨度记录一个可读的 span name、span id 和 parent id，一个请求内的跨度共享一个 trace id。通过 trace id，便可重建分布式系统服务间调用的因果关系。换言之，链路追踪（Trace）是由若干具有顺序、层级关系的跨度（Span）组成一棵追踪树（Trace Tree），如图 9-1 所示。
+总结链路追踪系统的基本原理是，为每个操作或调用记录一个跨度，一个请求内的所有跨度共享一个 trace id。通过 trace id，便可重建分布式系统服务间调用的因果关系。换言之，链路追踪（Trace）是由若干具有顺序、层级关系的跨度组成一棵追踪树（Trace Tree），如图 9-1 所示。
 
 :::center
   ![](../assets/Dapper-trace-span.png)<br/>
@@ -33,7 +32,7 @@ Dapper 论文的发布，让治理复杂分布式系统迎来了转机，链路
 
 目前，追踪系统的主流实现有三种，分别是基于日志的追踪（Log-Based Tracing）、基于服务的追踪（Service-Based Tracing）、基于边车代理的追踪（Sidecar-Based Tracing），具体如下：
 
-- 基于日志的追踪：直接将 Trace、Span 等信息输出到应用日志中，然后采集所有节点的日志汇聚到一起，再根据全局日志重建完整的调用链拓扑。这种方式的优点是没有网络开销、应用侵入性小、性能影响低；但其缺点是，业务调用与日志归集不是同时完成的，有可能业务调用已经结束，但日志归集不及时，导致追踪失真。
+- **基于日志的追踪**：直接将 Trace、Span 等信息输出到应用日志中，然后采集所有节点的日志汇聚到一起，再根据全局日志重建完整的调用链拓扑。这种方式的优点是没有网络开销、应用侵入性小、性能影响低；但其缺点是，业务调用与日志归集不是同时完成的，有可能业务调用已经结束，但日志归集不及时，导致追踪失真。
 
  根据图 9-13，总结 Dapper 基于日志实现的追踪如下：
 
@@ -45,15 +44,15 @@ Dapper 论文的发布，让治理复杂分布式系统迎来了转机，链路
   图 9-13 基于日志实现的追踪
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-- 基于服务的追踪：通过某些手段给目标应用注入追踪探针（Probe），然后通过探针收集服务调用信息并发送给链路追踪系统。探针通常被视为一个嵌入目标服务的小型微服务系统，具备服务注册、心跳检测等功能，并使用专用的协议将监控到的调用信息通过独立的 HTTP 或 RPC 请求发送给追踪系统。
+- **基于服务的追踪**：通过某些手段给目标应用注入追踪探针（Probe），然后通过探针收集服务调用信息并发送给链路追踪系统。探针通常被视为一个嵌入目标服务的小型微服务系统，具备服务注册、心跳检测等功能，并使用专用的协议将监控到的调用信息通过独立的 HTTP 或 RPC 请求发送给追踪系统。
 
   以 SkyWalking 的 Java 追踪探针为例，它实现的原理是将需要注入的类文件（追踪逻辑代码）转换成字节码，然后通过拦截器注入到正在运行的应用程序中。比起基于日志实现的追踪，基于服务的追踪在资源消耗和侵入性（但对业务工程师基本无感知）上有所增加，但其精确性和稳定性更高。现在，基于服务的追踪是目前最为常见的实现方式，被 Zipkin、Pinpoint、SkyWalking 等主流链路追踪系统广泛采用。
 
-- 基于边车代理的追踪，这是服务网格中的专属方案，优势如下：
-    - **边车代理对应用完全透明**：有自己独立数据通道，追踪数据通过控制平面上报，不会有任何依赖或干扰；
+- **基于边车代理的追踪**：这是服务网格中的专属方案，基于边车代理的模式无需修改业务代码，也没有额外的开销，是最理想的分布式追踪模型。总结它的特点如下：
+    - **对应用完全透明**：有自己独立数据通道，追踪数据通过控制平面上报，不会有任何依赖或干扰；
     - **与编程语言无关**：无论应用采用什么编程语言，只要它通过网络（如 HTTP 或 gRPC）访问服务，就可以被追踪到。
 
-  基于边车代理的模式无需修改业务代码，也没有额外的开销，是最理想的分布式追踪模型。目前，市场占有率最高 Envoy 就提供了链路追踪数据采集功能，但 Envoy 没有自己的界面端和存储端，需要配合专门的 UI 与存储系统来使用。现在 Zipkin、SkyWalking、Jaeger 和 LightStep Tracing 等等系统都能够接收来自 Envoy 的链路追踪数据，充当其界面和存储端。
+  目前，市场占有率最高的边车代理 Envoy 就提供了链路追踪数据采集功能，但 Envoy 没有自己的界面端和存储端，需要配合专门的 UI 与存储系统来使用。不过，Zipkin、SkyWalking、Jaeger 和 LightStep Tracing 等等系统都能够接收来自 Envoy 的链路追踪数据，充当其界面和存储端。
 
 ## 3. 数据展示