转载一篇对漱skywalking中traceid的实现方案
SkyWalking 中 Trace 的相关概念以及实现类与 OpenTracing 中的概念基本类似，像 Trace、Span、Tags、Logs 等核心概念，在 SkyWalking Agent 中都有对应实现，只是在细微实现上略有区别的，其中最重要的是： SkyWalking 的设计在 Trace 级别和 Span 级别之间加了一个 Segment 概念，用于表示一个服务实例内的 Span 集合。
在分布式链路追踪系统中，用户请求的处理过程会形成一条 Trace 。Trace ID 作为 Trace 数据的唯一标识，在面对海量请求的时候，需要保证其唯一性。与此同时，还要保证生成 Trace ID 不会带来过多开销，所以在业务场景中依赖数据库（自增键或是类似 Meituan-Dianping/Leaf 的 ID 生成方式）都不适合 Trace 的场景。
这种要求快速、高性能生成唯一 ID 的需求场景，一般会将 snowflake 算法与实际的场景集合进行改造
注：snowflake 算法是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法 。snowflake 算法的核心思想是将一个 ID（long类型）的 64 个 bit 进行切分，其中使用 41 个 bit 作为毫秒数，10 个 bit 作为机器的 ID（ 5 个 bit 记录数据中心的 ID，5 个 bit 记录机器的 ID ），12 bit 作为毫秒内的自增 ID，还有一个 bit 位永远是 0。
算法优势：snowflake 算法的好处是 ID 可以直接靠算法在内存中产生，内存内的锁控制并发，不需依赖 MySQL 这样的外部依赖，无维护成本。缺点就是每个机器节点在每毫秒内只可以产生 4096 个 ID，超出这个范围就会溢出。另外，如果机器回拨了时间，就会生成重复的 ID
SkyWalking 中使用 DistributedTraceId 类来抽象 Trace ID，其中封装了一个 ID 类型的字段。DistributedTraceId 有两个实现类，如下图所示：
其中，NewDistirbutedTraceId 负责生成新 Trace ID，请求刚刚进入系统时，会创建 NewDistirbutedTraceId 对象，其构造方法内部会调用 GlobalIdGenerator.generate() 方法生成 ID 对象。
PropagatedTraceId 负责处理 Trace 传播过程中的 TraceId。PropagatedTraceId 的构造方法接收一个 String 类型参数（也就是在跨进程传播时序列化后的 Trace ID），解析之后得到 ID 对象。
在后面的介绍中还会涉及另一个与 Trace ID 相关的类 —— DistributedTraceIds，它表示多个 Trace ID 的集合，其底层封装了一个 LinkedList<DistributedTraceId> 集合，用于记录相关的 Trace ID。
在 SkyWalking 中，TraceSegment 是一个介于 Trace 与 Span 之间的概念，它是一条 Trace 的一段，可以包含多个 Span。在微服务架构中，一个请求基本都会涉及跨进程（以及跨线程）的操作，例如， RPC 调用、通过 MQ 异步执行、HTTP 请求远端资源等，处理一个请求就需要涉及到多个服务的多个线程。TraceSegment 记录了一个请求在一个线程中的执行流程（即 Trace 信息）。将该请求关联的 TraceSegment 串联起来，就能得到该请求对应的完整 Trace。
TraceSegment 是由多个 Span 构成的，AbstractSpan 抽象类是 SkyWalking 对 Span 概念的抽象，下图是 Span 的继承关系：
注：更深层次的了解，个人这边暂时还未去了解，只能暂时先了解这些。
