作为一个 开源 项目，一个由数百个贡献者组成的社区不断改进完善着 Jaeger。Jaeger 基于与供应商无关的 OpenTracing API 和工具。
共享出行公司 Uber 在 2015 年开发了开源项目 Jaeger 。2017 年，Jaeger 纳入云原生计算基金会（CNCF）的孵化项目，2019 年，Jaeger 正式毕业。
Jaeger 将执行请求显示为一条条迹线（trace）。迹线代表系统中的数据/执行路径。
一个迹线包含一个或多个跨度（span）。跨度是 Jaeger 中作业的逻辑单元。每个跨度都由作业名称、开始时间和持续时间组成。跨度可以进行嵌套和排序。
Jaeger 内含多个组件，这些组件可以协同工作，一起收集、存储和可视化跨度与迹线。
Jaeger 客户端包括含用于分布式跟踪的 OpenTracing API 的特定语言实施。您可以手动使用这些实施，也可以将其与各种开源框架一起使用。
Jaeger 代理是一个网络守护进程，可侦听通过用户数据报协议发送的跨度。该代理应与所检测的应用放置在同一主机上。这通常是通过 Kubernetes 等容器环境中的 sidecar 实现的。
Jaeger 收集器可接收跨度并将它们放在队列中等待处理。
收集器需要持久的存储后端，因此 Jaeger 还具有可插拔的跨度存储机制。
查询是一项从存储中检索迹线的服务。
Jaeger 控制台是用于直观查看分布式跟踪数据的用户界面。
Span: 跟踪的最小逻辑单位，包括操作名，操作开始时间，和操作耗时。Span间可以是嵌套关系
Trace: 一个Trace是由多个Span组成的有向无环图，代表一次完整的跟踪
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1、服务内同步调用链路
2、服务内异步调用链路
使用参数注入的方式，修改入参值tracer_across_threads_scope_context将span信息传递到函数内
3、服务内其他服务跨到本服务调用链路
使用python的socket模块，在建立socket时选择RAW模式：s = socket(AF_PACKET, SOCK_RAW)
此时，s.send()函数的输入值应包含目的MAC地址，源MAC地址，协议类型，负载。
python能够应用并行计算的模块有多个multiprocessing、pathos等。其中multiprocessing模块应用的较多，但对于数据挖掘场景来说，pathos模块更实用，尤其允许输入多个可变参数非常简单实用。
本文总结整理了常见的并行计算场景，编写parallel.py模块，主要利用pathos模块实现，可以实现单变量并行、多变量并行、并行嵌套等功能。通过tdqm模块增加了进度条，可以显示计算进度等信息，通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结，以适应并行框架。
parallel.py
函数parallel的参数定义顺序需要注意： 必选参数--任意位置参数--默认参数--任意关键字参数 。
定义另一个parallel_main.py模块，用来展示各个场景下并行计算结果。
parallel_main.py
parallel函数使用注意点:
