Trail:分布式追踪
<p>在又拍云,即使是 <a href="/misc/goto?guid=4959741872965645831" rel="nofollow,noindex">应用层服务</a> 也依赖到其他服务,而那些服务又依赖到了更多服务。当一个接口超时时,定位接口的性能瓶颈是困难的。</p> <p>解决定位服务性能瓶颈和错误原因的问题,是实现 Trail:分布式追踪服务 的初衷。</p> <h2>Trail 做了什么</h2> <p>系统接收到外部的请求后,会在分布式系统内形成复杂的调用关系,</p> <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/a4ae5e59241cbd0e0cf8e017490c32d2.png"></p> <p>Credit: <a href="/misc/goto?guid=4959741873062858688" rel="nofollow,noindex">Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure</a></p> <p>Trail 采集服务(进程)间的调用,记录处理调用数据,并提供分析平台。</p> <h2>工作原理</h2> <p>分布式系统的调用形成树状结构,我们称一次调用形成的调用链为 trace ,每个 trace 有唯一 ID traceId ,构成 trace 的最小元素是 span , trace 下的所有 span 有相同的 traceId 。</p> <p>每个 span 有自己唯一的 ID spanId ,通过在 span 中存储父 span ID parentId 来建立 span 之间的关系。</p> <p><img src="https://simg.open-open.com/show/1ea75a4f21b20239d30d281f56e30bd2.png"></p> <p>Credit: <a href="/misc/goto?guid=4959741873062858688" rel="nofollow,noindex">Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure</a></p> <h3>采集</h3> <p>Trail 记录 span 来记录服务之间的调用,并生成完整的 trace 。它通过在基础通信和调用库中增加采集代码来实现采集功能。</p> <p>以 HTTP 协议举例,在前端 HTTP 服务器进程接收到用户请求后,会 创建一个新的 span ,这是 trace 中的第一个 span ,该 span 初始化过程中除了生成 spanId 外还会 生成 traceId 。</p> <p>当前端服务进程 向后端服务进程发送 HTTP 请求 时, 请求头中被加入了额外信息 ,包括 traceId spanId 。后端进程接收到请求,也会创建 span ,但在创建过程中会直接使用接收到的 traceId ,并设置 parentId 。</p> <p>span 采集的关键是</p> <ol> <li>客户端注入参数</li> <li>传输协议支持并传递参数</li> <li>服务端解析参数</li> </ol> <h3>存储</h3> <p>Trail 目前没有实现完善的存储机制,当 span 采集后,将通过 TCP 请求发送至 Logstash,并被转存至 Elasticsearch。</p> <h3>处理分析</h3> <p>分析程序通过接口读取 Elasticsearch 数据,根据需求组装数据。</p> <p>如,为了展示一次调用完整的调用链,将查询特定 traceId 下的所有 span ,并通过 parentId 构建调用链。</p> <h2>应用场景</h2> <h3>调用链</h3> <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/cd1904447ccf47cf7198e36f36ee4609.png"></p> <h3>服务状态和关系</h3> <p>在组织服务关系过程中,需要节点 node 和关系 link 两个原子数据。节点通过对多条 span 聚合标签获得,关系通过聚合父子 span 的标签(有方向性)获得。在展示服务状态过程时,数据量较小,节点和关系数据可以在浏览器端实时计算。在展示服务关系时,数据量较大,可以通过定时任务在特定时间计算。</p> <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/fcf12a150e44b8d3467a0c66623153ca.png"></p> <h3>性能监控</h3> <p>服务性能数据可以通过 Kibana 和 Elasticsearch 直接生成图表,</p> <p style="text-align: center;">可用性</p> <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/c2f41c1b9bbec46195a6e0e435c3829d.png"></p> <p style="text-align: center;">响应时间</p> <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/f209adbbe8ab7ecf6d7711eece10ec57.png"></p> <p style="text-align: center;">QPS</p> <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/a2fc9b58a704fbfeca4886147929be44.png"></p> <p style="text-align: center;">慢路由</p> <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/89f505aaebe766aa9caf9b5158fe4656.png"></p> <p style="text-align: center;">接口请求量</p> <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/35421a69e87ee25f3e9679b843d932a9.png"></p> <h2>遗留问题</h2> <p>目前 Trail 的采集功能已经完善,然而在存储,处理和分析功能上还有很多遗留问题。</p> <h3>分布式时钟同步</h3> <p>在绘制调用链的过程中,发现子 span 的开始时间可能小于父 span 时间,这个问题是由不同机器之间存在时间差引起的。因为整个 span 的时间非常短(通常只有十几毫秒),机器间细微的时间不同步也会导致这种现象。该问题仍未解决,仅在绘制调用链的过程中补偿时间差。</p> <h3>异步调用</h3> <p>Trail 目前仅支持同步调用,对异步调用(如任务队列)其实也可以从相似的方式处理,</p> <ol> <li>生产者创建任务并附加额外参数</li> <li>任务队列支持任务附加额外参数</li> <li>消费者获取任务并解析参数</li> </ol> <h3>Continuation-Local Storage</h3> <p>对 Node.js 应用代码来说,所有请求都在一个线程中,因而难以区分 <strong>当前执行代码在哪个 trace 上</strong> (Request-Local)。</p> <p>continuation-local-storage <a href="/misc/goto?guid=4959741873158582878" rel="nofollow,noindex">部分解决</a> 了这个问题,它通过 绑定回调函数的上下文 来区分请求。然而这增加了埋点代码的复杂度,在为基础库实现采集代码时,需要 非常小心的实现 和完备的测试用例,才能保证不出问题。</p> <h2>附录</h2> <p>span 的完整数据结构</p> <pre> type Span { operationName: String startTime: Number duration: Number tags: [Object] logs: [Array] traceId: Long spanId: Long parentId: String sampled: Boolean baggage: Object }</pre> <p>span 示例</p> <pre> { "type": "trail", "operationName": "upyun.account.get", "startTime": 1475035067586, "duration": 3, "tags": { "type": "ServerReceive", "service": "surume", "address": "10.0.5.58", "host": "10.0.5.58", "port": "8888", "protocol": "upyun.dendenmushi", "status": 0 }, "traceId": "5638971931279564310", "spanId": "1171987629847622065", "parentId": "17243618903848623758", "sampled": true, "baggage": {} } </pre> <p>span 生命周期</p> <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/38f28809d3572f3dcb4461ffd65aada1.png"></p> <p> </p> <p> </p> <p>来自:https://cattail.me/tech/2017/03/15/distributed-tracing.html</p> <p> </p>
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