工程技术

DevOps 漫谈：分布式追踪系统体系概要

摘要

  • Key Words: metrics、logging、tracing
  • Google Dapper Family : Uber Jaeger、淘宝 EagleEye、微博 Watchman、京东 CallGraph、美团 MTrace
  • 数据可视化 | Exporters

This article is part of an Distributed Tracing and Monitoring System tutorial series. Make sure to check out my other articles as well:

绪论

讨论分布式追踪技术，首先需要明确的是：什么是跟踪 ？

metrics

度量（metrics）的特征是聚合: 它们是在一段时间内组成单一逻辑标尺、计数器或直方图的跨度。例如：HTTP 请求的数量可以建模为计数器(counter）, 其更新逻辑很简单，只需通过加法聚合; 如果设定一段持续的观察时间，请求数可以被建模成一个直方图。《基于Ganglia实现服务集群性能态势感知》 介绍的就是以记录度量为主的故障监控系统。

logging

日志（logging）的特征是处理离散事件。按照事件发生的源可以分为 Application Events、System Events、Service Events、DNS Events 等。通常也包含针对原始记录的处理过程，例如：通过 Syslog 将应用程序调试或错误消息发送到 Elasticsearch ; 审计记录通过 Kafka 将数据推送到类似 BigTable 的数据池; 从服务调用中提取特定的请求元数据, 并发送错误跟踪服务（例如 NewRelic）。

tracing

跟踪（tracing）的特征：跟踪处理的是请求范围内的信息（request-scoped），例如 SQL 语句在数据库的实际执行时间或 HTTP 请求耗时。以 DTrace & SystemTap 为代表的 动态追踪技术 基于操作系统内核，不需要埋点就可以提供高级性能分析和调试功能。但是在分布式架构场景中也有一些不足，例如某些功能需要多次调用 RPC 远程服务，这些服务分布在多台不同的 host/vm/docker 中，如果需要测量该功能响应的完整持续时间就有难度。

示例（Use OpenCensus with OpenZipkin）

OpenCensus 作为埋点 API ，导出 tracing data 到 OpenZipkin，由 Zipkin 的 Web UI 提供数据展示和交互能力，可以很清晰地看到函数调用顺序和耗时。从理解系统行为的角度上说，与动态追踪技术中的火焰图（flame graph）有异曲同工之妙。

  • 串行调用函数方法，包括网络访问和持久化操作

  • 示例（OpenCensus with OpenZipkin）：并行调用函数方法（Go routine）

Google Dapper Family

讨论分布式跟踪，就一定会谈到 Dapper —— Google 公司研发并应用于自己生产环境的一款跟踪系统（设计之初参考了一些 Magpie 和 X-Trace 的理念 ）。Dapper 不仅为业内提供了非常有参考价值的实现，同步发表论文的也成为了当前分布式跟踪系统的重要理论基础。Google Dapper 的理念影响了一批分布式跟踪系统的发展，例如 2012 年，Twitter 公司严格按照 Dapper 论文的要求实现了 Zipkin （Scala 编写，集成到 Twitter 公司自己的分布式服务 Finagle ）；Uber 公司基于 Google Dapper 和 Twitter Zipkin 的灵感，开发了开源分布式跟踪系统 Jaeger。

OpenTracing 通过提供平台无关、厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。 OpenTracing 提供了用于运营支撑系统的和针对特定平台的辅助程序库。除了 API 之外，一个完整的分布式追踪系统还需要包括数据存储、支持代理转发、用户友好的 WebUI 等特性，例如：Zipkin 专注于 tracing 领域；Prometheus 开始专注于 metrics，同时可能会发展更多的 tracing 功能，但不太可能深入 logging 领域；基于 ELK 之类的日志系统专注于 logging 领域，但也可能集成其他领域的特性。总之，各式各样的分布式追踪系统都是以 tracing 为基础，同时根据自己的需要在其他两个领域各有所侧重而已。

Uber Jaeger

Uber Jaeger 是 Uber 工程团队开源的分布式追踪系统。自 2016年 起，Jaeger 在 Uber 内部实现大范围应用。Uber 同时开发了一种适用于 RPC 的网络多路复用和框架协议 —— TChannel | Support: Node.js,Python,Go,Java，该协议融入了分布式追踪能力。

TChannel 协议规范在二进制格式中直接定义了追踪字段：“ spanid:8 parentid:8 traceid:8 traceflags:1 ”。

  • jaeger-client：支持多种语言的客户端库，如Go, Java, Python等语言
  • jaeger-agent：客户端代理负责将追踪数据转发到服务端，这样能方便应用的快速处理，同时减轻服务端的直接压力；另外可以在客户端代理动态调整采样的频率，进行追踪数据采样的控制
  • jaeger-collector：数据收集器主要进行数据收集和处理，从客户端代理收集数据进行处理后持久化到数据存储中
  • 数据存储：目前支持将收集到的数据持久化到 Cassandra 、 Elasticsearch
  • jaeger-query：主要根据不同的条件到数据存储中进行搜索，支撑前端页面的展示
  • jaeger-ui：一个基于 React 的前端 webui
  • jaeger spark: 是一个基于 Spark 聚合数据管道，用以完成服务依赖分析

淘宝 EagleEye（鹰眼）

EagleEye（鹰眼） 是Google 的分布式调用跟踪系统 Dapper 在淘宝的实现。主要特点是通过每台应用机器上的 Agent 实时抓取 EagleEye 日志，按照日志类型不分别处理：

  • 全量原始日志直接存储到 HDFS ；创建 MapReduce 任务完成调用链合并、分析和统计；
  • 有实时标记的原始日志存储到 HBase ；
  • 业务日志：一部分会被直接处理存储到 HBase，有一部分会作为消息发送出去，由特定的业务系统订阅处理；
  • 调用实时统计，提供分钟级别的实时链路调用视图，辅助故障定位。

国内其他衍生系统

  • 微博 Watchman：微博平台的链路追踪及服务质量保障系统。watchman-aspect 组件通过异步日志（async-logger）在各个节点上输出日志文件；以流式的方式处理数据，watchman-prism 组件（基于 Scribe），将日志推送到 watchman-stream 组件（基于Storm）, 根据需求进行聚合、统计等计算（针对性能数据），规范化、排序（针对调用链数据），之后写入 HBase 。

  • 京东 CallGraph：全局 TraceID 的调用链。核心包（完成埋点逻辑，日志存放在内存磁盘上由 Agent 收集发送到JMQ）、JMQ（日志数据管道）、Storm（对数据日志并行整理和计算）、存储（实时数据存储JimDB/HBase/ES，离线数据存储包括HDFS和Spark）、CallGraph-UI（用户交互界面）、UCC（存放配置信息并同步到各服务器）、管理元数据（存放链路签名与应用映射关系等）。日志格式：固定部分（TraceID、RpcID、开始时间、调用类型、对端IP、调用耗时、调用结果等）、可变部分。

  • 美团 MTrace：美团点评内部的分布式会话跟踪系统。基于全局 TraceID 的调用链，客户端与后端服务之间有一层 Kafka，实现两边工程的解耦。实时数据主要使用 Hbase ，traceID 作为 RowKey；离线数据主要使用 Hive，可以通过 SQL 进行一些结构化数据的定制分析。

  • CN105224445B | WO2017071134A1 | 分布式追踪系统| 北京汇商融通信息技术有限公司 | 2015-10-28

  • 不完全统计

名称 原理 客户端 依赖分析 存储 可视化
Google Dapper TraceID ——- ——- ——- ——-
OpenTracing TraceID go,java,python,js,objective-c,c++ ——- ——- ——-
OpenCensus TraceID go,java,python,C++,.Net,js,Erlang ——- ——- no web-ui,Support Exporter
Uber Jaeger TraceID java,go,python
Support Agent Proxy		 Spark Cassandra、ES React Web-ui
淘宝 EagleEye（鹰眼） TraceID yes MapReduce HDFS(全量)
HBase(实时)		 yes
微博 Watchman 日志 watchman-aspect Storm HBase yes
京东 CallGraph TraceID Agent->JMQ Storm JimDB（实时）
ES、Spark（离线）		 yes
美团 MTrace TraceID Agent-> Kafka
Support Agent Proxy		 Storm HBase(实时)
Hive(离线)		 yes

Exporters | 数据可视化

Prometheus|普罗米修斯

Stackdriver

适用于 Google Cloud Platform 与 AWS 应用的监控、日志记录和诊断工具

SignalFX

Amazon AWS X-Ray

Zipkin

Zipkin 的 Span 模型几乎完全仿造了 Dapper 中的 Span 设计，Zipkin 的 Span 包括基础数据（traceId、spanId、parentId、name、timestamp 和 duration，主要用于表示跟踪树中节点的关联关系）、 Annotation（记录请求特定事件相关信息）、BinaryAnnotation（扩展信息）。

Zipkin 包括四大组件：

  • Zipkin Collector: 处理跟踪数据的守护进程 (validate,store,index)；
  • Storage: 设计之初支持 Cassandra 存储（Twitter 广泛应用），目前也支持 ElasticSearch 和 MySQL；
  • Zipkin Query Service: JSON API；
  • Web UI: 没有内置身份认证。

Zipkin Architecture

OpenCensus vs OpenTracing

Future OpenTracing OpenCensus Google Dapper
API 支持 Go、 Python、Javascript、 Objective-C
Java、C++
研发中：PHP 、Ruby 		Go、Java、C++、.Net，Node.js，Erlang
研发中：
Python(STATS In Progress) 、 PHP(STATS Planned) 、 Ruby(STATS Planned)		 —
EXPORTERS — SignalFX (Java、C++)
Prometheus (Java、C++、Go、Erlang)
Jaeger (Java、Go)
Stackdriver (Java、C++、Go、Python、ERLANG-Trace Only)
Zipkin (Java、C++、Go、Erlang)
Instana (Java)		 —

Sensor Sensibility Format

The Sensor Sensibility Format — or SSF for short — is a language agnostic format for transmitting observability data such as trace spans, metrics, events and more. https://github.com/stripe/veneur/tree/master/ssf

管理负载 Managing Tracing Overhead

目前多数分布式追踪系统采用异步写入日志、建立缓冲存储（基于内存或者内存数据库）、设置采样阈值策略（包括一定情况下直接丢弃）的方式控制追踪负载。Google Dapper 公布的性能损耗测评数据如下：

淘宝 EagleEye ：1）专属日志输出实现，日志异步写入来避免 hang 住业务线程，可调节日志输出缓冲大小，控制每秒写日志的 IO 次数等。2）全局采样开关，在运行期控制调用链的采样率（根据 TraceId 来决定当前的这一次访问日志是否输出）。比如采样率被设置为 10，一部分调用链日志完全不输出，只有 hash(traceId) mod 10 的值等于0的日志才会输出。例如核心入口的调用量样本空间足够大（每日百万次以上级别），假设统计误差 0.1% ，即使开启1/10的采样总和误差也是可以接受的。

微博 Watchman：如某个服务由于瞬时访问高峰，造成底层资源压力变大从而服务响应时间变长，控制策略可以根据设定随机丢弃后续的请求，如果情况加剧就会自动降级该服务，保证核心服务路径。

扩展阅读

分布式追踪系统

动态追踪技术

开源架构技术漫谈

参考文献

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