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在微服务架构的系统中,请求在各服务之间流转,调用链错综复杂,一旦出现了问题和异常,很难追查定位,这个时候就需要链路追踪来帮忙了。链路追踪系统能追踪并记录请求在系统中的调用顺序,调用时间等一系列关键信息,从而帮助我们定位异常服务和发现性能瓶颈。

Opentracing

Opentracing是分布式链路追踪的一种规范标准,是CNCF(云原生计算基金会)下的项目之一。和一般的规范标准不同,Opentracing不是传输协议,消息格式层面上的规范标准,而是一种语言层面上的API标准。以Go语言为例,只要某链路追踪系统实现了Opentracing规定的接口(interface),符合Opentracing定义的表现行为,那么就可以说该应用符合Opentracing标准。这意味着开发者只需修改少量的配置代码,就可以在符合Opentracing标准的链路追踪系统之间自由切换:https://github.com/opentracing/opentracing-go

在使用Opentracing来实现全链路追踪前,有必要先了解一下它所定义的数据模型。

Trace

Trace表示一次完整的追踪链路,trace由一个或多个span组成。下图示例表示了一个由8span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)

时间轴的展现方式会更容易理解:

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

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

示例来源:https://github.com/opentracing/specification/blob/master/specification.md#the-opentracing-data-model

Span

Span是一条追踪链路中的基本组成要素,一个span表示一个独立的工作单元,比如可以表示一次函数调用,一次http请求等等。span会记录如下基本要素:

  • 服务名称(operation name
  • 服务的开始时间和结束时间
  • K/V形式的Tags
  • K/V形式的Logs
  • SpanContext
  • References:该span对一个或多个span的引用(通过引用SpanContext)。

Tags

TagsK/V键值对的形式保存用户自定义标签,主要用于链路追踪结果的查询过滤。例如: http.method="GET",http.status_code=200。其中key值必须为字符串,value必须是字符串,布尔型或者数值型。 span中的tag仅自己可见,不会随着 SpanContext传递给后续span。 例如:

span.SetTag("http.method","GET")
span.SetTag("http.status_code", 200)

Logs

Logstags类似,也是K/V键值对形式。与tags不同的是,logs还会记录写入logs的时间,因此logs主要用于记录某些事件发生的时间。logskey值同样必须为字符串,但对value类型则没有限制。例如:

span.LogFields( 
    log.String("event", "soft error"), 
    log.String("type", "cache timeout"), 
    log.Int("waited.millis", 1500), 
)

SpanContext

SpanContext携带着一些用于跨服务通信的(跨进程)数据,主要包含:

  • 足够在系统中标识该span的信息,比如:span_id, trace_id
  • Baggage Items,为整条追踪连保存跨服务(跨进程)的K/V格式的用户自定义数据。Baggage Itemstags类似,也是K/V键值对。与tags不同的是:
    • keyvalue都只能是字符串格式
    • Baggage items不仅当前span可见,其会随着SpanContext传递给后续所有的子span。要小心谨慎的使用baggage items - 因为在所有的span中传递这些K,V会带来不小的网络和CPU开销。

References

Opentracing定义了两种引用关系:ChildOfFollowFrom

  • ChildOf: 父span的执行依赖子span的执行结果时,此时子span对父span的引用关系是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)是ChildOf关系。
  • FollowFrom:父span的执不依赖子span执行结果时,此时子span对父span的引用关系是FollowFromFollowFrom常用于异步调用的表示,例如消息队列中consumer spanproducer span之间的关系。

使用示例

Opentracing的概念有初步了解后,下面使用Jaeger来演示如何在程序中使用实现链路追踪。

为方便演示,以下示例为进程内部方法的链路跟踪记录,更多详细的示例可参考: Opentracing Go Tutorial


Jaeger

Jaeger\ˈyā-gər\ 是Uber开源的分布式追踪系统,是遵循Opentracing的系统之一,也是CNCF项目。本篇将使用Jaeger来演示如何在系统中引入分布式追踪。

Quick Start

Jaeger提供了all-in-one镜像,方便我们快速开始测试:

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 16686:16686 \
-p 14268:14268 \
-p 9411:9411 \
jaegertracing/all-in-one:1.14

镜像启动后,通过 http://localhost:16686 可以打开Jaeger UI

下载客户端library:

go get github.com/jaegertracing/jaeger-client-go

初始化Jaeger tracer:

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	"github.com/opentracing/opentracing-go"
	"github.com/opentracing/opentracing-go/log"
	"github.com/uber/jaeger-client-go"
	jaegerCfg "github.com/uber/jaeger-client-go/config"
)

// initJaeger 将jaeger tracer设置为全局tracer
func initJaeger(service string) io.Closer {
	cfg := jaegerCfg.Configuration{
		// 将采样频率设置为1,每一个span都记录,方便查看测试结果
		Sampler: &jaegerCfg.SamplerConfig{
			Type:  jaeger.SamplerTypeConst,
			Param: 1,
		},
		Reporter: &jaegerCfg.ReporterConfig{
			LogSpans: true,
			// 将span发往jaeger-collector的服务地址
			CollectorEndpoint: "http://localhost:14268/api/traces",
		},
	}
	closer, err := cfg.InitGlobalTracer(service, jaegerCfg.Logger(jaeger.StdLogger))
	if err != nil {
		panic(fmt.Sprintf("ERROR: cannot init Jaeger: %v\n", err))
	}
	return closer
}

创建tracer,生成root span

func main() {
	closer := initJaeger("in-process")
	defer closer.Close()
	// 获取jaeger tracer
	tracer := opentracing.GlobalTracer()
	// 创建root span
	span := tracer.StartSpan("in-process-service")
	// main执行完结束这个span
	defer span.Finish()
	// 将span传递给Foo
	ctx := opentracing.ContextWithSpan(context.Background(), span)
	Foo(ctx)
}

上述代码创建了一个root span,并将该span通过context传递给Foo方法,以便在Foo方法中将追踪链继续延续下去:

func Foo(ctx context.Context) {
	// 开始一个span, 设置span的operation_name为Foo
	span, ctx := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "Foo")
	defer span.Finish()
	// 将context传递给Bar
	Bar(ctx)
	// 模拟执行耗时
	time.Sleep(1 * time.Second)
}

func Bar(ctx context.Context) {
	// 开始一个span,设置span的operation_name为Bar
	span, ctx := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "Bar")
	defer span.Finish()

	// 模拟执行耗时
	time.Sleep(2 * time.Second)

	// 假设Bar发生了某些错误
	err := errors.New("something wrong")
	span.LogFields(
		log.String("event", "error"),
		log.String("message", err.Error()),
	)
	span.SetTag("error", true)
}

Foo方法调用了Bar,假设在Bar中发生了一些错误,可以通过span.LogFieldsspan.SetTag将错误记录在追踪链中。 通过上面的例子可以发现,如果要确保追踪链在程序中不断开,需要将函数的第一个参数设置为context.Context,通过opentracing.ContextWithSpan将保存到context中,通过opentracing.StartSpanFromContext开始一个新的子span

效果查看

执行完上面的程序后,打开Jaeger UI: http://localhost:16686/search,可以看到链路追踪的结果:

点击详情可以查看具体信息:

 

通过链路追踪系统,我们可以方便的掌握链路中各span的调用顺序,调用关系,执行时间轴,以及记录一些taglog信息,极大的方便我们定位系统中的异常和发现性能瓶颈。

其他参考




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