微服务追踪系统

前言

在微服务架构中，一次请求往往涉及到多个模块，多个中间件，多台机器的相互协作才能完成。这一系列调用请求中，有些是串行的，有些是并行的，那么如何确定这个请求背后调用了哪些服务，哪些模块，哪些节点及调用的先后顺序？如何定位每个模块的性能问题？本文将为你揭晓答案。

微服务架构

这是一个稍微复杂的例子

如果有用户反馈某个页面很慢，我们知道这个页面的请求调用链是 A ----->  C ----->  B ----->  D，此时如何定位可能是哪个模块引起的问题呢？ 

更进一步，如果每个服务 Service A,B,C,D 都部署在好几台机器上。怎么知道某个请求调用了服务的具体哪台机器呢？

可以明显看到，由于无法准确定位每个请求经过的确切路径，在微服务这种架构下有以下几个痛点：

1. 排查问题难度大，周期长

2. 特定场景难复现

3.系统性能瓶颈分析较难

有没有一种办法可以准确地产生完整的调用链，并且用可视化的方式呈现出来呢？

这就需要一个分布式调用链追踪系统。

分布式调用链追踪系统:设计

想想看，如果要我们自己实现一个这样的分布式追踪系统，该怎么去设计？

首先，我们必须得区分每个调用链（起个时髦的名称叫 

Trace），得给它分配一个全局唯一的 ID （称为 

TraceID），并且在调用链上的每次调用都带上这个 ID，这样每个子调用都被关联起来了。

其次，我们得记录所有调用的

先后次序和父子关系。

假设有以上这样的调用链，如果我们只记录了这四个调用：

A---->B

B---->C

A---->D

D---->E

D---->F

虽然我们知道它属于一个调用（TraceID 相同），还是无法画出完整的调用拓扑图。

所以必须得记录父子关系：

A---->B 是 B---->C 的父调用

A---->D 是 D---->E 的父调用

A---->D 还是 D---->F 的父调用

如何记录呢？需要给每个调用分配一个ID (称为 SpanID)，并且把这个 ID 传递给子调用， 子调用根据 Parent Span ID 生成自己的 SpanID：

用表格展示是这样：

这样根据 id 间的关系就很容易据此画出调用链了（即可视化视图）

魔法师Agent

前面说得挺容易，但是在分布式的环境下，如何才能正确地生成 TraceID, ParentSpanID, SpanID 呢？

微服务是来实现业务的，肯定不能来干这个监控和跟踪的活儿，那样对微服务的侵入性就太强了。

所以必须得有一个独立的组件，在不干扰微服务的情况下，监控微服务之间的调用，把这些 ID 生成， 这个独立的组件就是 Agent。

Agent 要想施展魔法，需要安装在每个服务所在的机器上：

这个魔法师遵循的规则也非常简单，以上图中服务 A 上的 Agent 为例：

1. 当 Agent 监控到有人在调用服务 A，但是没有 ParentSpanID， 它就知道，这是一次

全新的调用，应该创建新的 TraceID。

2. 当Agent监控到 

A 调用了 B 时, 它就可以生成 SpanID = 1，并且把这个 ID 当作 ParentSpanID 传递给 B。这样当 B 调用 C 的时候， B 的 Agent 就能生成此次调用的 SpanID 为 

1.1 

3. 当 Agent 监控到 A 调用 D 的时候，可以生成 SpanID = 2， 并且把这个 ID 当作 ParentSpanID 传递给 D

D 在调用 E 和 F 的时候，就能分别生成 SpanID 2.1 和 2.2

你也许注意到了一个问题：

微服务都是跨进程调用的，怎么可能把 TraceID , ParentSpanID 在服务之间传来传去呢？

这就需要 Agent 来施展“魔法”了，

Agent 需要理解微服务之间的传输协议，然后把 TraceID，ParentSpanID 悄悄地“藏”到某个地方，传递给下一个服务。

例如 HTTP 协议中定义了 Header 与 Body，Header 一般放请求的长度，请求 IP等非业务的信息。业务数据一般放在 Body 中。于是 Agent 就可以把 TraceID，ParentSpanID 悄悄地“藏到”  Header 中，这样既不会对 Body 中的业务数据造成影响，又可以把跟踪所需的数据传递给下一个服务了。

你的脑海中可能已经想到 Agent 的实现原理了，这个 Agent 可以这么来实现：

指定微服务中的“RPC 调用的公用程序”（例如 Dubbo 中的 MonitorFilter.invoke方法）， 然后在运行时，通过动态修改字节码的方式来增强它：

当服务 A 调用服务 B 时， Agent 就可以做点儿手脚，修改 header 了：

数据收集

Agent 虽然监控、生成了足够多的数据，但是

单个 Agent 无法获得全局视图，我们需要一个全局的收集器来把 Agent 的数据收集上来，这样才能生成全局的调用链。

数据收集器获得了全局的数据以后，就可以画出漂亮的调用链的图了，例如这个：

小结

经过一番探索，一个分布式调用链系统的核心组件和实现原理浮出水面，当然，其中还有很多细节需要处理，例如采样的频率，全局唯一 ID 的生成算法，UI界面等等。市面上有不少开源的分布式跟踪系统，如 SkyWalking、Zipkin、Pinpoint 等等，感兴趣的可以继续深入研究。

本文转载自公众号：码海