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Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


分布式链路追踪

2022年04月09日

简介

得物云原生全链路追踪Trace2.0架构实践 未读。

分布式链路跟踪中的traceid和spanid代表什么？在分布式链路跟踪中有两个重要的概念：跟踪（trace）和 跨度（ span）。从客户端发起请求抵达系统的边界开始，记录请求流经的每一个服务，直到向客户端返回响应为止，这整个过程就叫做一次Trace。由于每次 Trace 都可能会调用数量不定、坐标不定的多个服务，那么为了能够记录具体调用了哪些服务，以及调用的顺序、开始时点、执行时长等信息，每次开始调用服务前，系统都要先埋入一个调用记录，这个记录就叫做一个Span。

  1. 在整个请求的调用链中，请求会一直携带 traceid（由客户端或网关生成） 往下游服务传递，每个服务内部也会生成自己的 spanid 用于生成自己的内部调用视图，并和traceid一起传递给下游服务。traceid 在请求的整个调用链中始终保持不变，所以在日志中可以通过 traceid 查询到整个请求期间系统记录下来的所有日志。
  2. 请求到达每个服务后，服务都会为请求生成spanid，而随请求一起从上游传过来的上游服务的 spanid 会被记录成parent-spanid或者叫 pspanid。当前服务生成的 spanid 随着请求一起再传到下游服务时，这个spanid 又会被下游服务当做 pspanid 记录。

在 A->B->C->D 的情况下，在整个调用链中，正常情况下会产生 3 个 Span，分别是 Span1（A->B）、Span2（B->C）、Span3（C->D），这时 Span3 的父 Span 就是 Span2，而 Span2 的父 Span 就是 Span1。

Span 的数据结构应该足够简单，以便于能放在日志或者网络协议的报文头里；也应该足够完备，起码要含有时间戳、起止时间、Trace 的 ID、当前 Span 的 ID、父 Span 的 ID 等能够满足追踪需要的信息。

分布式追踪的特征

  1. 从目标来看，链路追踪的目的是为排查故障和分析性能提供数据支持，系统在对外提供服务的过程中，持续地接受请求并处理响应，同时持续地生成 Trace，按次序整理好 Trace 中每一个 Span 所记录的调用关系，就能绘制出一幅系统的服务调用拓扑图了。这样，根据拓扑图中 Span 记录的时间信息和响应结果（正常或异常返回），我们就可以定位到缓慢或者出错的服务；然后，将 Trace 与历史记录进行对比统计，就可以从系统整体层面分析服务性能，定位性能优化的目标。
  2. 从实现来看，为每次服务调用记录 Trace 和 Span，并以此构成追踪树结构，看起来好像也不是很复杂。然而考虑到实际情况，追踪系统在功能性和非功能性上都有不小的挑战。
    1. 功能上的挑战来源于服务的异构性，各个服务可能会采用不同的程序语言，服务间的交互也可能会采用不同的网络协议，每兼容一种场景，都会增加功能实现方面的工作量。
    2. 非功能性的挑战，具体就来源于以下这四个方面：
      1. 低性能损耗：分布式追踪不能对服务本身产生明显的性能负担。
      2. 对应用透明：追踪系统通常是运维期才事后加入的系统，所以应该尽量以非侵入或者少侵入的方式来实现追踪，对开发人员做到透明化。
      3. 随应用扩缩：现代的分布式服务集群都有根据流量压力自动扩缩的能力，这就要求当业务系统扩缩时，追踪系统也能自动跟随，不需要运维人员人工参与。
      4. 持续的监控：即要求追踪系统必须能够 7x24 小时工作，否则就难以定位到系统偶尔抖动的行为。

数据收集

数据收集的三种主流实现方式

  1. 基于日志的追踪，思路是将 Trace、Span 等信息直接输出到应用日志中，然后随着所有节点的日志归集过程汇聚到一起，再从全局日志信息中反推出完整的调用链拓扑关系。
  2. 基于服务的追踪，通过某些手段给目标应用注入追踪探针（Probe），比如针对 Java 应用，一般就是通过 Java Agent 注入的。
  3. 基于边车代理的追踪

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数据分析

AIOps 智能运维：有没有比专家经验更优雅的错/慢Trace分析工具？ 未读

业务观测

B站内容生产全链路业务观测体系建设一个稿件从无到有，需要经历大概几十个子流程，跨越多个业务领域，多个子系统。我们经常被一些问题困扰：

  1. 平台每天生产的稿件中，优质、大V、党央媒、商单稿件的生产效率如何？有没有被block？
  2. 下游转码、审核、开放等抖动，对大盘影响多少？绝对值多少？又有多少重点稿件受到影响？
  3. 某个大V的稿件迟迟没开放，知道卡在哪个环节了吗？如何主动发现？
  4. 所有开放的稿件，是否全部进行过安全审核？有没有漏审？ 上述这些问题正是缺乏有效的业务观测能力导致，我们需要实现一种可以zoom-out+zoom-in的业务观测能力。zoom-out 可以看到生产效率的分位统计，各种原因被block的稿件，耗时大于xxx的稿件或流程。zoom-in 可以快速拉取某一个稿件的全部生产事件，并且能看到每一个事件的当时相关信息。（全链路event sourcing审计能力）

其它

分布式系统关键路径延迟分析实践 以推荐服务的一个实际线上问题举例，某天监控系统发现系统出口耗时突破监控阈值，关键路径延迟分析平台自动通过服务关键路径定位到是某个服务B出了问题，然后通过观察服务B的节点关键路径发现是节点X有问题，然而节点X下游请求的是多个下游，这时通过平铺节点类型发现平时耗时比较低的队列Y延时突增，核心占比和贡献度都异常高，通知下游负责的owner进行定位，发现确实是服务本身异常，整个定位过程全自动化，无需人工按个模块排查。

字节跳动开源 Kelemetry：面向 Kubernetes 控制面的全局追踪系统