选型目的
随着公司业务的与日俱增，各个系统也越来越复杂，服务间的调用，服务的依赖，以及分析服务的性能问题也越棘手，因此引入服务追踪系统尤为重要。现有的服务追踪体系，基本都是参考Google的Dapper的体系来做的。通过跟踪请求的处理过程，来对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗进行跟踪（每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据），方便工程师能够快速定位问题。
主要选型技术
Zipkin
Pinpoint
一，Zipkin
简介
twitter开源出来的，参考Dapper的体系实现，为分布式链路调用监控系统，聚合各业务系统调用延迟数据，达到链路调用监控跟踪的目的。实现
Zipkin的一个叫Brave的组件来实现对应用内部的性能分析数据采集，通过实现一系列的java拦截器，来做到对http/servlet请求、数据库访问的调用过程跟踪。然后通过在spring之类的配置文件里加入这些拦截器，完成对java应用的性能数据采集。二，Pinpoint
简介
pinpoint是开源在github上的一款APM监控工具，它是用Java编写的，用于大规模分布式系统监控。它对性能的影响最小（只增加约3％资源利用率），安装agent是无侵入式的。实现
通过JavaAgent的机制来做字节码代码植入，实现加入traceid和抓取性能数据的目的。三，对比
侵入性
pinPoint采用的是Java Agent向节点应用指定的函数前注入before和after逻辑，向服务器发送消息，因此基本不用修改代码，只需简单修改一下配置；--零侵入zipKin采用的是布点等方式，需要修改程序源码进行预埋点，相对麻烦一点；
dubbo实现Filter、http新增拦截器等方式进行布点。 ---侵入、更灵活
性能
Pinpoint 采用二进制格式、异步、UDP的方式进行采样，zipkin异步传输。扩展性
pinPoint原理是Java Agent，因此支持的模块不多，如下：• Tomcat 6/7/8, Jetty 8/9
• Spring, Spring Boot
• Apache HTTP Client 3.x/4.x, JDK HttpConnector, GoogleHttpClient, OkHttpClient, NingAsyncHttpClient
• Thrift Client, Thrift Service
• MySQL, Oracle, MSSQL, CUBRID, DBCP, POSTGRESQL
• Arcus, Memcached, Redis
• iBATIS, MyBatis
• gson, Jackson, Json Lib
• log4j, Logback
zipKin基本可以支持所有的应用、所有的语言，并接提供了各种客户端，例如java的brave客户端，js的zipkin-js客户端
数据展示
zipKin提供最简单的展示界面，只是简单的展示链路所用时间；
pinPoint的展示界面要丰富的多，并且提供各种统计方式；
相关部署手册：