微服务-如何解决链路追踪问题

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共 12086字,需浏览 25分钟

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2020-11-12 15:48

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  作者 |  王泽宾

来源 |  urlify.cn/6jaMbq

66套java从入门到精通实战课程分享

一、链路追踪

微服务架构是将单个应用程序被划分成各种小而连接的服务,每一个服务完成一个单一的业务功能,相互之间保持独立和解耦,每个服务都可以独立演进。相对于传统的单体服务,微服务具有隔离性、技术异构性、可扩展性以及简化部署等优点。

同样的,微服务架构在带来诸多益处的同时,也为系统增加了不少复杂性。它作为一种分布式服务,通常部署于由不同的数据中心、不同的服务器组成的集群上。而且,同一个微服务系统可能是由不同的团队、不同的语言开发而成。通常一个应用由多个微服务组成,微服务之间的数据交互需要通过远过程调用的方式完成,所以在一个由众多微服务构成的系统中,请求需要在各服务之间流转,调用链路错综复杂,一旦出现问题,是很难进行问题定位和追查异常的。

链路追踪系统就是为解决上述问题而产生的,它用来追踪每一个请求的完整调用链路,记录从请求开始到请求结束期间调用的任务名称、耗时、标签数据以及日志信息,并通过可视化的界面进行分析和展示,来帮助技术人员准确地定位异常服务、发现性能瓶颈、梳理调用链路以及预估系统容量。

链路追踪系统的理论模型几乎都借鉴了 Google 的一篇论文”Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”,典型产品有Uber jaeger、Twitter zipkin、淘宝鹰眼等。这些产品的实现方式虽然不尽相同,但核心步骤一般都有三个:数据采集、数据存储和查询展示

链路追踪系统第一步,也是最基本的工作就是数据采集。在这个过程中,链路追踪系统需要侵入用户代码进行埋点,用于收集追踪数据。但是由于不同的链路追踪系统的API互不兼容,所以埋点代码写法各异,导致用户在切换不同链路追踪产品时需要做很大的改动。为了解决这类问题,于是诞生了OpenTracing规范,旨在统一链路追踪系统的API。

二、OpenTracing规范

OpenTracing 是一套分布式追踪协议,与平台和语言无关,具有统一的接口规范,方便接入不同的分布式追踪系统。

OpenTracing语义规范详见:https://github.com/opentracing/specification/blob/master/specification.md

2.1 数据模型(Data Model)

OpenTracing语义规范中定义的数据模型有 Trace、Sapn以及Reference。

2.1.1 Trace

Trace表示一条完整的追踪链路,例如:一个事务或者一个流程的执行过程。一个 Trace 是由一个或者多个 Span 组成的有向无环图(DAG)。

下图表示一个由8个Span组成的Trace:

        [Span A]  ←←←(the root span)
|
+------+------+
| |
[Span B] [Span C] ←←←(Span C is a `ChildOf` Span A)
| |
[Span D] +---+-------+
| |
[Span E] [Span F] >>> [Span G] >>> [Span H]



(Span G `FollowsFrom` Span F)

按照时间轴方式更为直观地展现该Trace:

––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–> time

[Span A···················································]
[Span B··············································]
[Span D··········································]
[Span C········································]
[Span E·······] [Span F··] [Span G··] [Span H··]
2.1.2 Span

Span表示一个独立的工作单元,它是一条追踪链路的基本组成要素。例如:一次RPC调用、一次函数调用或者一次Http请求。

每个Span封装了如下状态:

  • 操作名称

    用于表示该Span的任务名称。例如:一个 RPC方法名, 一个函数名,或者大型任务中的子任务名称。

  • 开始时间戳

    任务开始时间。

  • 结束时间戳。

    任务结束时间。通过Span的结束时间戳和开始时间戳,就能够计算出该Span的整体耗时。

  • 一组Span标签

    每一个Span标签是一个键值对。键必须是字符串,值可以是字符串、布尔或数值类型。常见标签键可参考:https://github.com/opentracing/specification/blob/master/semantic_conventions.md

  • 一组Span日志

    每一条Span日志由一个键值对和一个相应的时间戳组成。键必须是字符串,值可以是任何类型。常见日志键参考:https://github.com/opentracing/specification/blob/master/semantic_conventions.md

2.1.3 Reference

一个Span可以与一个或者多个Span存在因果关系,这种关系称为Reference。OpenTracing目前定义了两种关系:ChildOf(父子)关系 和 FollowsFrom(跟随)关系。

  • ChildOf关系

    父Span的执行依赖子Span的执行结果,此时子Span对父Span的Reference关系是ChildOf。比如对于一次RPC调用,服务端的Span(子Span)与客户端调用的Span(父Span)就是ChildOf关系。

  • FollowsFrom关系

    父Span的执行不依赖子Span的执行结果,此时子Span对父Span的Reference关系是FollowFrom。FollowFrom常用于表示异步调用,例如消息队列中Consumer Span与Producer Span之间的关系。

2.2 应用接口(API)

2.2.1 Tracer

Tracer接口用于创建Span、跨进程注入数据和提取数据。通常具有以下功能:

  • Start a new span
    创建并启动一个新的Span。

  • Inject
    将SpanContext注入载体(Carrier)。

  • Extract
    从载体(Carrier)中提取SpanContext。

2.2.2 Span
  • Retrieve a SpanContext
    返回Span对应的SpanContext。

  • Overwrite the operation name
    更新操作名称。

  • Set a span tag
    设置Span标签数据。

  • Log structured data
    记录结构化数据。

  • Set a baggage item
    baggage item是字符串型的键值对,它对应于某个 Span,随Trace一起传播。由于每个键值都会被拷贝到每一个本地及远程的子Span,这可能导致巨大的网络和CPU开销。

  • Get a baggage item
    获取baggage item的值。

  • Finish
    结束一个Span。

2.2.3 Span Context

用于携带跨越服务边界的数据,包括trace ID、Span ID以及需要传播到下游Span的baggage数据。在OpenTracing中,强制要求SpanContext实例不可变,以避免在Span完成和引用时出现复杂的生命周期问题。

2.2.4 NoopTracer

所有对OpenTracing API的实现,必须提供某种形式的NoopTracer,用于标记控制OpenTracing或注入对测试无害的东西。

三、Jaeger

Jaeger是Uber开源的分布式追踪系统,它的应用接口完全遵循OpenTracing规范。jaeger本身采用go语言编写,具有跨平台跨语言的特性,提供了各种语言的客户端调用接口,例如c++、java、go、python、ruby、php、nodejs等。项目地址:https://github.com/jaegertracing

3.1 Jaeger组件

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-miLIEWHv-1604561903414)(https://i.loli.net/2020/04/13/bvTxdUkBRuawY1F.png)]

  • jaeger-client

    jaeger的客户端代码库,它实现了OpenTracing协议。当我们的应用程序将其装配后,负责收集数据,并发送到jaeger-agent。这是我们唯一需要编写代码的地方

  • jaeger-agent

    负责接收从jaeger-client发来的Trace/Span信息,并批量上传到jaeger-collector。

  • jaeger-collector

    负责接收从jaeger-agent发来的Trace/Span信息,并经过校验、索引等处理,然后写入到后端存储。

  • data store

    负责数据存储。Jaeger的数据存储是一个可插拔的组件,目前支持Cassandra、ElasticSearch和Kafka。

  • jaeger-query & ui

    负责数据查询,并通过前端界面展示查询结果。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ogkrm3Hb-1604561903417)(https://i.loli.net/2020/04/13/UMoHYtlX1ydsx5Q.jpg)]

3.2 快速入门

Jaeger官方提供了all-in-one镜像,方便快速进行测试:

# 拉取镜像
$docker pull jaegertracing/all-in-one:latest

# 运行镜像
$docker run -d --name jaeger \
  -e COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 \
  -p 5775:5775/udp \
  -p 6831:6831/udp \
  -p 6832:6832/udp \
  -p 5778:5778 \
  -p 14268:14268 \
  -p 9411:9411 \
  -p 16686:16686 \
  jaegertracing/all-in-one:latest

通过all-in-one镜像启动,我们发现Jaeger占据了很多端口。以下是端口使用说明:

端口协议所属模块功能
5775UDPagent接收压缩格式的Zipkin thrift数据
6831UDPagent接收压缩格式的Jaeger thrift数据
6832UDPagent接收二进制格式的Jaeger thrift数据
5778HTTPagent服务配置、采样策略端口
14268HTTPcollector接收由客户端直接发送的Jaeger thrift数据
9411HTTPcollector接收Zipkin发送的json或者thrift数据
16686HTTPquery浏览器展示端口

启动后,我们可以访问 http://localhost:16686 ,在浏览器中查看和查询收集的数据。

由于通过all-in-one镜像方式收集的数据都存储在docker中,无法持久保存,所以只能用于开发或者测试环境,无法用于生产环境。生产环境中需要依据实际情况,分别部署各个组件。

四、Jaeger在业务代码中的应用

系统中使用Jaeger非常简单,只需要在原有程序中插入少量代码。以下代码模拟了一个查询用户账户余额,执行扣款的业务场景:

4.1 初始化jaeger函数

主要是按照实际需要配置有关参数,例如服务名称、采样模式、采样比例等等。

func initJaeger() (tracer opentracing.Tracer, closer io.Closer, err error) {
 // 构造配置信息
 cfg := &config.Configuration{
  // 设置服务名称
  ServiceName: "ServiceAmount",
  // 设置采样参数
  Sampler: &config.SamplerConfig{
   Type:  "const", // 全采样模式
   Param: 1,       // 开启状态
  },
 }
 
 // 生成一条新tracer
 tracer, closer, err = cfg.NewTracer()
 if err == nil {
  // 设置tracer为全局单例对象
  opentracing.SetGlobalTracer(tracer)
 }
 return
}

4.2 检测用户余额函数

用于检测用户余额,模拟一个子任务Span。

func CheckBalance(request string, ctx context.Context) {
 // 创建子span
 span, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "CheckBalance")

 // 模拟系统进行一系列的操作,耗时1/3秒
 time.Sleep(time.Second / 3)

 // 示例:将需要追踪的信息放入tag
 span.SetTag("request", request)
 span.SetTag("reply""CheckBalance reply")

 // 结束当前span
 span.Finish()

 log.Println("CheckBalance is done")
}

4.3 从用户账户扣款函数

从用户账户扣款,模拟一个子任务span。

func Reduction(request string, ctx context.Context) {
 // 创建子span
 span, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "Reduction")

 // 模拟系统进行一系列的操作,耗时1/2秒
 time.Sleep(time.Second / 2)

 // 示例:将需要追踪的信息放入tag
 span.SetTag("request", request)
 span.SetTag("reply""Reduction reply")

 // 结束当前span
 span.Finish()

 log.Println("Reduction is done")
}

4.4 主函数

初始化jaeger环境,生成tracer,创建父span,以及调用查询余额和扣款两个子任务span。

package main

import (
 "context"
 "fmt"
 "github.com/opentracing/opentracing-go"
 "github.com/uber/jaeger-client-go/config"
 "io"
 "log"
 "time"
)

func main() {
 // 初始化jaeger,创建一条新tracer
 tracer, closer, err := initJaeger()
 if err != nil {
  panic(fmt.Sprintf("ERROR: cannot init Jaeger: %v\n", err))
 }
 defer closer.Close()

 // 创建一个新span,作为父span,开始计费过程
 span := tracer.StartSpan("CalculateFee")
 
 // 生成父span的context
 ctx := opentracing.ContextWithSpan(context.Background(), span)

 // 示例:设置一个span标签信息
 span.SetTag("db.instance""customers")
 // 示例:输出一条span日志信息
 span.LogKV("event""timed out")

 // 将父span的context作为参数,调用检测用户余额函数
 CheckBalance("CheckBalance request", ctx)

 // 将父span的context作为参数,调用扣款函数
 Reduction("Reduction request", ctx)

 // 结束父span
 span.Finish()
}

五、Jaeger在gRPC微服务中的应用

我们依然模拟了一个查询用户账户余额,执行扣款的业务场景,并把查询用户账户余额和执行扣款功能改造为gRPC微服务:

5.1 gRPC Server端代码

main.go:

代码使用了第三方依赖库github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/tracing/opentracing,该依赖库将OpenTracing封装为通用的gRPC中间件,并通过gRPC拦截器无缝嵌入gRPC服务中。

package main

import (
 "fmt"
 "github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/tracing/opentracing"
 "github.com/opentracing/opentracing-go"
 "github.com/uber/jaeger-client-go/config"
 "google.golang.org/grpc"
 "google.golang.org/grpc/reflection"
 "grpc-jaeger-server/account"
 "io"
 "log"
 "net"
)

// 初始化jaeger
func initJaeger() (tracer opentracing.Tracer, closer io.Closer, err error) {
 // 构造配置信息
 cfg := &config.Configuration{
  // 设置服务名称
  ServiceName: "ServiceAmount",

  // 设置采样参数
  Sampler: &config.SamplerConfig{
   Type:  "const", // 全采样模式
   Param: 1,       // 开启全采样模式
  },
 }

 // 生成一条新tracer
 tracer, closer, err = cfg.NewTracer()
 if err == nil {
  // 设置tracer为全局单例对象
  opentracing.SetGlobalTracer(tracer)
 }
 return
}

func main() {
 // 初始化jaeger,创建一条新tracer
 tracer, closer, err := initJaeger()
 if err != nil {
  panic(fmt.Sprintf("ERROR: cannot init Jaeger: %v\n", err))
 }
 defer closer.Close()
 log.Println("succeed to init jaeger")

 // 注册gRPC account服务
 server := grpc.NewServer(grpc.UnaryInterceptor(grpc_opentracing.UnaryServerInterceptor(grpc_opentracing.WithTracer(tracer))))
 account.RegisterAccountServer(server, &AccountServer{})
 reflection.Register(server)
 log.Println("succeed to register account service")

 // 监听gRPC account服务端口
 listener, err := net.Listen("tcp"":8080")
 if err != nil {
  log.Println(err)
  return
 }
 log.Println("starting register account service")

 // 开启gRpc account服务
 if err := server.Serve(listener); err != nil {
  log.Println(err)
  return
 }
}

计费微服务 accountsever.go:

package main

import (
 "github.com/opentracing/opentracing-go"
 "golang.org/x/net/context"
 "grpc-jaeger-server/account"
 "time"
)

// 计费服务
type AccountServer struct{}

// 检测用户余额微服务,模拟子span任务
func (s *AccountServer) CheckBalance(ctx context.Context, request *account.CheckBalanceRequest) (response *account.CheckBalanceResponse, err error) {
 response = &account.CheckBalanceResponse{
  Reply: "CheckBalance Reply", // 处理结果
 }

 // 创建子span
 span, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "CheckBalance")

 // 模拟系统进行一系列的操作,耗时1/3秒
 time.Sleep(time.Second / 3)

 // 将需要追踪的信息放入tag
 span.SetTag("request", request)
 span.SetTag("reply", response)

 // 结束当前span
 span.Finish()

 return response, err
}

// 从用户账户扣款微服务,模拟子span任务
func (s *AccountServer) Reduction(ctx context.Context, request *account.ReductionRequest) (response *account.ReductionResponse, err error) {
 response = &account.ReductionResponse{
  Reply: "Reduction Reply", // 处理结果
 }

 // 创建子span
 span, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "Reduction")

 // 模拟系统进行一系列的操作,耗时1/3秒
 time.Sleep(time.Second / 3)

 // 将需要追踪的信息放入tag
 span.SetTag("request", request)
 span.SetTag("reply", response)

 // 结束当前span
 span.Finish()
 return response, err
}

5.2 gRPC Client端代码main.go:

package main

import (
 "context"
 "fmt"
 "github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/tracing/opentracing"
 "github.com/opentracing/opentracing-go"
 "github.com/uber/jaeger-client-go/config"
 "google.golang.org/grpc"
 "grpc-jaeger-client/account"
 "io"
 "log"
)

// 初始化jaeger
func initJaeger() (tracer opentracing.Tracer, closer io.Closer, err error) {
 // 构造配置信息
 cfg := &config.Configuration{
  // 设置服务名称
  ServiceName: "ServiceAmount",

  // 设置采样参数
  Sampler: &config.SamplerConfig{
   Type:  "const", // 全采样模式
   Param: 1,       // 开启全采样模式
  },
 }

 // 生成一条新tracer
 tracer, closer, err = cfg.NewTracer()
 if err == nil {
  // 设置tracer为全局单例对象
  opentracing.SetGlobalTracer(tracer)
 }
 return
}

func main() {
 // 初始化jaeger,创建一条新tracer
 tracer, closer, err := initJaeger()
 if err != nil {
  panic(fmt.Sprintf("ERROR: cannot init Jaeger: %v\n", err))
 }
 defer closer.Close()
 log.Println("succeed to init jaeger")

 // 创建一个新span,作为父span
 span := tracer.StartSpan("CalculateFee")

 // 函数返回时关闭span
 defer span.Finish()

 // 生成span的context
 ctx := opentracing.ContextWithSpan(context.Background(), span)

 // 连接gRPC server
 conn, err := grpc.Dial("localhost:8080",
  grpc.WithInsecure(),
  grpc.WithUnaryInterceptor(grpc_opentracing.UnaryClientInterceptor(grpc_opentracing.WithTracer(tracer),
  )))
 if err != nil {
  log.Println(err)
  return
 }

 // 创建gRPC计费服务客户端
 client := account.NewAccountClient(conn)

 // 将父span的context作为参数,调用检测用户余额的gRPC微服务
 checkBalanceResponse, err := client.CheckBalance(ctx,
  &account.CheckBalanceRequest{
   Account: "user account",
  })
 if err != nil {
  log.Println(err)
  return
 }
 log.Println(checkBalanceResponse)

 // 将父span的context作为参数,调用扣款的gRPC微服务
 reductionResponse, err := client.Reduction(ctx,
  &account.ReductionRequest{
   Account: "user account",
   Amount: 1,
  })
 if err != nil {
  log.Println(err)
  return
 }
 log.Println(reductionResponse)
}

注:
本文全部源代码位于:https://github.com/wangshizebin/micro-service





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