概述

随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。

全链路监控组件就在这样的问题背景下产生了。最出名的是谷歌公开的论文提到的 Google Dapper。想要在这个上下文中理解分布式系统的行为，就需要监控那些横跨了不同的应用、不同的服务器之间的关联动作。

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分布式服务调用链路

在复杂的微服务架构系统中，几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路。一个请求完整调用链可能如下图所示：

一个请求完整调用链

那么在业务规模不断增大、服务不断增多以及频繁变更的情况下，面对复杂的调用链路就带来一系列问题：

• 如何快速发现问题？
• 如何判断故障影响范围？
• 如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？
• 如何分析链路性能问题以及实时容量规划？

同时需要关注在请求处理期间各个调用的各项性能指标，比如：吞吐量（TPS）、响应时间及错误记录等。

• 吞吐量，根据拓扑可计算相应组件、平台、物理设备的实时吞吐量。
• 响应时间，包括整体调用的响应时间和各个服务的响应时间等。
• 错误记录，根据服务返回统计单位时间异常次数。

全链路性能监控 从整体维度到局部维度展示各项指标，将跨应用的所有调用链性能信息集中展现，可方便度量整体和局部性能，并且方便找到故障产生的源头，生产上可极大缩短故障排除时间。

有了全链路监控工具，能够达到：

• 请求链路追踪，故障快速定位：可以通过调用链结合业务日志快速定位错误信息。
• 可视化： 各个阶段耗时，进行性能分析。
• 依赖优化：各个调用环节的可用性、梳理服务依赖关系以及优化。
• 数据分析，优化链路：可以得到用户的行为路径，汇总分析应用在很多业务场景。

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1、全链路监控目标

如上所述，那么我们选择全链路监控组件有哪些目标要求呢？Google Dapper中也提到了，总结如下：

1. 探针的性能消耗
2. APM组件服务的影响应该做到足够小。服务调用埋点本身会带来性能损耗，这就需要调用跟踪的低损耗，实际中还会通过配置采样率的方式，选择一部分请求去分析请求路径。在一些高度优化过的服务，即使一点点损耗也会很容易察觉到，而且有可能迫使在线服务的部署团队不得不将跟踪系统关停。
3. 代码的侵入性
4. 即也作为业务组件，应当尽可能少入侵或者无入侵其他业务系统，对于使用方透明，减少开发人员的负担。
5. 对于应用的程序员来说，是不需要知道有跟踪系统这回事的。如果一个跟踪系统想生效，就必须需要依赖应用的开发者主动配合，那么这个跟踪系统也太脆弱了，往往由于跟踪系统在应用中植入代码的bug或疏忽导致应用出问题，这样才是无法满足对跟踪系统“无所不在的部署”这个需求。
6. 可扩展性
7. 一个优秀的调用跟踪系统必须支持分布式部署，具备良好的可扩展性。能够支持的组件越多当然越好。或者提供便捷的插件开发API，对于一些没有监控到的组件，应用开发者也可以自行扩展。
8. 数据的分析
9. 数据的分析要快 ，分析的维度尽可能多。跟踪系统能提供足够快的信息反馈，就可以对生产环境下的异常状况做出快速反应。分析的全面，能够避免二次开发。

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2、全链路监控功能模块

一般的全链路监控系统，大致可分为四大功能模块：

1、埋点与生成日志

埋点即系统在当前节点的上下文信息，可以分为 客户端埋点、服务端埋点，以及客户端和服务端双向型埋点。埋点日志通常要包含以下内容traceId、spanId、调用的开始时间，协议类型、调用方ip和端口，请求的服务名、调用耗时，调用结果，异常信息等，同时预留可扩展字段，为下一步扩展做准备；

2、收集和存储日志

主要支持分布式日志采集的方案，同时增加MQ作为缓冲；

• 每个机器上有一个 deamon 做日志收集，业务进程把自己的Trace发到daemon，daemon把收集Trace往上一级发送；
• 多级的collector，类似pub/sub架构，可以负载均衡；
• 对聚合的数据进行 实时分析和离线存储；
• 离线分析 需要将同一条调用链的日志汇总在一起；

3、分析和统计调用链路数据，以及时效性

调用链跟踪分析：把同一TraceID的Span收集起来，按时间排序就是timeline。把ParentID串起来就是调用栈。

抛异常或者超时，在日志里打印TraceID。利用TraceID查询调用链情况，定位问题。

依赖度量：

• 强依赖：调用失败会直接中断主流程
• 高度依赖：一次链路中调用某个依赖的几率高
• 频繁依赖：一次链路调用同一个依赖的次数多

离线分析：按TraceID汇总，通过Span的ID和ParentID还原调用关系，分析链路形态。

实时分析：对单条日志直接分析，不做汇总，重组。得到当前QPS，延迟。

4、展现以及决策支持

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3、Google Dapper

3.1 Span

基本工作单元，一次链路调用（可以是RPC，DB等没有特定的限制）创建一个span，通过一个64位ID标识它，uuid较为方便，span中还有其他的数据，例如描述信息，时间戳，key-value对的（Annotation）tag信息，parent_id等,其中parent-id可以表示span调用链路来源。

Span

上图说明了span在一次大的跟踪过程中是什么样的。Dapper记录了span名称，以及每个span的ID和父ID，以重建在一次追踪过程中不同span之间的关系。如果一个span没有父ID被称为root span。所有span都挂在一个特定的跟踪上，也共用一个跟踪id。

3.2 TRACE

类似于 树结构的Span集合，表示一次完整的跟踪，从请求到服务器开始，服务器返回response结束，跟踪每次rpc调用的耗时，存在唯一标识trace_id。比如：你运行的分布式大数据存储一次Trace就由你的一次请求组成。

Trace

每种颜色的note标注了一个span，一条链路通过TraceId唯一标识，Span标识发起的请求信息。树节点是整个架构的基本单元，而每一个节点又是对span的引用。节点之间的连线表示的span和它的父span直接的关系。虽然span在日志文件中只是简单的代表span的开始和结束时间，他们在整个树形结构中却是相对独立的。

3.3 Annotation

注解，用来记录请求特定事件相关信息（例如时间），一个span中会有多个annotation注解描述。通常包含四个注解信息：

(1) cs：Client Start，表示客户端发起请求

(2) sr：Server Receive，表示服务端收到请求

(3) ss：Server Send，表示服务端完成处理，并将结果发送给客户端

(4) cr：Client Received，表示客户端获取到服务端返回信息

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4、 方案比较

市面上的全链路监控理论模型大多都是借鉴Google Dapper论文，主要是以下三种APM组件：

• Zipkin：由Twitter公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括：数据的收集、存储、查找和展现。
• Pinpoint：一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具，由韩国人开源的分布式跟踪组件。
• Skywalking：国产的优秀APM组件，是一个对JAVA分布式应用程序集群的业务运行情况进行追踪、告警和分析的系统。

相比之下，Pinpoint 具有压倒性的优势：无需对项目代码进行任何改动就可以部署探针、追踪数据细粒化到方法调用级别、功能强大的用户界面以及几乎比较全面的 Java 框架支持。

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