微服务架构作为一种大型复杂应用的新型软件架构风格,正逐渐被广泛接受和推广应用。采用微服务架构的应用系统（下文简称为微服务系统）具有去中心化和组件化特点。但是随着微服务系统规模逐渐增大,系统构成变化日益频繁,系统复杂度越来越高,导致微服务系统得不到可靠性的保障,在性能优化和运维管理等方面出现了诸多新的问题,如故障定位、排查困难,服务间关联关系不清晰等。服务调用链路监控分析系统正是为应对上述问题而提出的一类微服务基础支撑系统,它可以用来记录微服务系统的所有请求及请求背后涉及的一系列微服务调用信息（即微服务调用链路数据）,以及提供基于该类数据的分析功能以支持微服务系统的管理和运维。然而,由于微服务调用链路数据的实时、分布、冗余度高、关联复杂等特征,使得在微服务调用链路数据采集和关联分析这两个服务调用链路监控分析系统核心功能方面存在较大的困难和挑战。为此,本文围绕上述挑战,在现有服务调用链路监控系统及相关工作的调研分析基础上,对微服务调用链路数据动态采集和关联关系挖掘等内容和关键技术进行研究,具体从以下三个方面展开:1.提出了一种基于事件驱动和流水线采样的微服务调用链路数据动态采集方法,该方法首先对不同节点符合预定义事件特征的链路数据进行流水线采样,即数据采集服务端只在某节点产生事件定义的数据时对所有节点采集同一链路数据;同时,针对不同节点的数据产生速率不一致问题,采用基于时间窗口的多线程流式数据处理和数据同步技术,实现不同节点的数据采集和传递;最后,针对到达服务端先后顺序不一的各节点链路数据,通过时序对齐方式进行全链路数据的同步和汇总。实验表明,相对于全量采集和采样采集方法,所提方法对于包含异常、慢响应等特定事件的链路数据具有采集准确性高、效率好的效果。2.提出一种基于调用链路数据的服务依赖挖掘算法,该算法业务过程一共分为四步:数据聚合,服务依赖集聚合计数,服务部分依赖挖掘,组合依赖挖掘。首先利用大数据技术对分布在不同节点的链路日志进行聚合,对服务依赖进行聚合,通过计算支持度,找出服务部分依赖,设计基于频繁项集计算和候选集生成相结合的方法,实现了非连续的服务组合依赖关系抽取。实验表明,该方法能在较短时间内完成上述服务依赖挖掘过程,且根据该算法挖掘到组合依赖进行服务部署,服务调用链路的总耗时降低,产生的异常链路数量明显减少。3.设计并实现一个集设计调用链路、埋点、采集、监控与分析一体的微服务调用链路监控与关联分析系统。系统基于Istio作为微服务底层架构,Zikpin作为埋点采集工具,并对链路监控分析提供了清晰的可视化界面和准确的指标,从而保证链路分析的可靠性。