Appdash是基於basictracer-go擴充套件實現的，在此基礎上豐富了的Collector和Storage。以及增加了dashboard UI 一些簡單的查詢統計功能。

Appdash中的Trace和Span struct與basictracer-go中的traceImpl和spanImpl struct的關係，後面再看。 ::TODO

trace

basictracer-go的擴充套件實現中，雖然是形成了完整的呼叫鏈，但是如果想要通過dashboard去進行繪圖這條呼叫鏈, 則只能通過SpanRecorder的[]RawSpan，去通過演算法找到一條完整的鏈路，可能這個操作還非常耗時。

所以Appdash針對Dashboard的業務場景，定義了基於Trace的顯式鏈路結構：

// Appdash的Trace結構設計：採用了廣度遍歷思想，層次樹儲存。
// ChildOf和FollowsFrom理解：Sub列表為FollowsFrom關係，Trace和Sub列表為ChildOf關係
type Trace struct {
    Span // 根部span
    Sub []*Trace // child node
}

type Span struct {
    ID SpanID // SpanID= {TraceID, SpanID, ParentID}
    // Annotations攜帶了Span的所有資訊；
    // 包括Tags，Baggage，Logs，OperationName等；

    // 其中span.Log進行分類，Appdash自身已定義了：五種Log
    // SpanNameEvent, logEvent, msgEvent, timespanEvent和Timespan
    // 型別分別是：name, log, msg, timespan和TimeSpan
    // 其中後兩者的不同後面再理解 ::TODO
    // 對於Event也可以進行自定義實現， 但是Annotations不是直接的分類，需要對Annotations與Event進行資料轉換儲存才行
    Annotations // []{key:values}
}

// 對於span.Logs的型別定義，在Appdash中可以擴充套件，只需要實現Event interface， 並通過RegisterEvent方法註冊自定義span logs事件
// Schema方法的返回值，作為Log的key型別值
// 需要說明的一點是：內部的五種型別Log，具有一定的標識字首：
// SchemaPrefix = "_schema:"
type Event interface {
    Schema() string
}

func (t *Trace) String() string {
    ... // 序列化Trace資料
}

func (t *Trace) TreeString() string {
    ... // 列印樹資料，以樹結構的形式輸出。
}

// 從根節點開始遍歷遞迴查詢SpanID，返回Trace
// 可能大家有個疑問：為何返回Trace，而不是Span？
// 因為Trace型別是層次樹結構，所以每個節點都可以看成樹節點，等同看的話，這就是Trace。實際上是Span節點，但是我們通過任意的子節點，可以獲取到TraceID等呼叫鏈的全域性資訊。
func (t *Trace) FindSpan(spanID ID) *Trace {
    ... 
}

func (t *Trace) TimespanEvent() (TimespanEvent, error) {
    ... // 它是在當前呼叫鏈的span節點上，找到span logs中五類的TimespanEvent事件並返回
    // 這個過程在下節會詳細介紹
}

在Appdash span logs的分類與Span的Annotations的資料轉換與儲存比較複雜，我會單獨一節講解span log內部五類，並對資料轉換與儲存進行詳細介紹。

span

span作為呼叫鏈樹中的子節點，它的儲存結構如下（Span攜帶的annotations下節再詳細介紹）：

type Span struct {
    // SpanID在序列化時String，變成了"TraceID/SpanID/ParentID"
    ID SpanID

    Annotations
}

// 對span進行序列化，資訊包括：TraceID/SpanID/ParentID，以及span的所有攜帶資訊：Tags、Baggages、Sampled、OperationName和Logs等
func (s *Span) String() string {
    ... // 通過json序列化
}

// 返回Span的OperationName，它是通過Annotations的key為"Name"獲取。
func (s *Span) Name() string {
    ...
}

// SpanID管轄Span本身的資訊，與basictracer-go的設計雷同。表現在：
//   basictracer-go中RawSpan包括了SpanContext，它並沒有把SpanID，TraceID、Sampled資訊放在Baggage中，而是單獨拎出來。
// 這裡的Appdash Span設計把TraceID、SpanID和ParentSpanID沒有放在Annotations資訊中獲取，也是單獨拎出來，更加清晰直觀，這個資訊是必須的，非攜帶資訊，而是Span自身資訊。
type SpanID struct {
    Trace ID
    Span ID
    Parent ID
}

func (id SpanID) string {
    ... // 序列化SpanID為"TraceID/SpanID/ParentSpanID"
    // 後面提到的tracesByIDSpan排序，則可以做到全域性Span排序，且這個排序結果是有層次的
    // 做到TraceID有序，SpanID有序，且都是連續的，例如：
    // TraceID_01/SpanID_01/0
    // TraceID_01/SpanID_02/SpanID_01
    // TraceID_01/SpanID_03/SpanID_02
    // TraceID_02/SpanID_01/0
    // TraceID_02/SpanID_02/SpanID_01
    // ...
    // 我們可以看到前面三個為一個整體Trace呼叫鏈，後面兩個為一個整體呼叫鏈，且全域性有序，trace中的Span有序，這個設計很棒！
}

// 這個猜測是用來序列化span資訊的，包括攜帶資訊Annotations
for (id SpanID) Format(s string, args ...interface{}) string{
    args = append([]interface{}{id.String()}, args...)
    return fmt.Sprintf(s, args...)
}

func (id SpanID) IsRoot() bool {
    return id.Parent == 0 // 校驗該span是否為根節點
}

// 封裝SpanID，通過protobuffer協議網路傳輸資料流
func (id SpanID) wire() *wire.CollectPacket_SpanID {
    return &wire.CollectPacket_SpanID {
        Trace: (*uint64)(&id.Trace),
        Span: (*uint64)(&id.Span),
        Parent: (*uint64)(&id.Parent),
    }
}

// 把protobuffer協議網路流轉換成SpanID資料
func spanIDFromWire(w *wire.CollectPacket_SpanID) SpanID {
    return SpanID{
        Trace: ID(*w.Trace),
        Span: ID(*w.Span),
        Parent: ID(*w.Parent),
    }
}

// 生成根節點的SpanID資訊
func NewRootSpanID() SpanID {
    return SpanID{
        Trace: generateID(),
        Span: generateID(),
    }
}

// 生成子節點的SpanID資訊
func NewSpanID(parent SpanID) SpanID {
    return SpanID {
        Trace: parent.Trace,
        Span:  generateID(),
        Parent: parent.Span,
    }
}

---

// 如果這個樹型別結構是這樣的，大家怎麼看呢？
// ::TODO 後面再理解
type Span struct {
    ParentID SpanID
    SpanID SpanID
    TraceID TraceID
    Annotations []{key-values}
    Sub []*Span
}

在trace程式碼中有個sort.Interface的介面實現型別, 內部是快排演算法。

// 排序演算法：只需要滿足三點，即可實現
// 1. 比較；2. 交換；3. 參與排序的元素數量。
type Interface interface {
    Len() int
    Less(i, j int) bool
    Swap(i, j int)
}

type tracesByIDSpan []*Trace
// 這個型別是對Span列表進行ID排序，從小到大排列。這個意義後面再看，因為Trace樹層次本身就是按時間排序的，看看這個ID uint64型別值的生成演算法. 
// ::TODO