项目微服务化,由集中式向分布式演进后,整个调用关系变得复杂 服务由大规模集群构成,各个应用之间相当独立,可能由不同团队、不同语言实现 问题: 无法准确知道整体系统性能及运行情况 复杂的调用导致系统出问题后难以定位问题 全链路性能监控,识别对关键调用链,并进行优化比较困难 解决方案: 引入分布式系统调用链监控,目标:
1)跨语言 2)无侵入性 3)简单易用ui
调用链追踪最先由google在 Dapper这篇论文中提出,OpenTracing主要定义了相关的协议以及接口,各个语言只要按照Opentracing的接口以标准实现数据上报,那么调用信息就能统一被收集。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关键术语:
Span:表示调用链路的基本单元,使用 spanId 作为唯一标识;每个服务的每次调用都对应一个 Span,在其中记录服务名称、时间等基本信息; Trace:表示一个调用链路,由若干 Span 组成,使用 traceId 作为唯一标识,对应一次完整的服务请求; Tags :每个span可以有多个键值对(key:value)形式的Tags,Tags是没有时间戳的,支持简单的对span进行注解和补充,如一段span是调用redis的,而可以设置redis的标签,这样通过搜索redis关键字,可以查询出所有相关的span以及trace. SpanContext:每个span必须提供方法访问SpanContext。SpanContext代表跨越进程边界,传递到下级span的状态。(例如,包含<trace_id, span_id, sampled>元组),并用于封装Baggage中。 Baggage: Baggage是存储在SpanContext中的一个键值对(SpanContext)集合。它会在一条追踪链路上的所有span内全局传输,包含这些span对应的SpanContexts。在这种情况下,“Baggage”会随着trace一同传播。
OpenTracing原理
能力项 | 鹰眼(EagleEye) | zipkin | jaeger |
---|---|---|---|
开发团队 | 阿里巴巴 | 由Twitter公司开源目前由spring社区维护 | Uber工程团队 |
是否开源 | 否 | 是 | 是 |
OpenTracing | 是 | 是 | 是 |
语言支持 | java | Go,Java,Ruby,C++,Python(progress) | Python,go,Node,java,C++,C#,PHP,Ruby |
存储 | HDFSHbase | 内存,Cassandra,Elasticsearch | 内存,Cassandra,Elasticsearch |
Span 传输 | HTTP,UDP | HTTP,kafka | utp,http |
易用性 | 简单易接入,主要是java语言 | 少数语言支持癿,如:Python | 接入简单,各种语言sdk丰富 |
Jaeger-agent: jaeger的agent,是一个监听在 UDP 端口上接收 span 数据的网络守护进程。 agent收集并汇聚这些span信息到collector。
Collector: collector从agent收集traces信息,并通过处理管道处理他们,再写入后端存储
Date Store: 可以支持 Cassandra和ElasticSearch
Query & UI Query查询是一种从存储中检索trace,并提供UI以显示它们的服务
原理图:
1、golang
初始化:
拦截器:
otgrpc.OpenTracingServerInterceptor(opentracing.GlobalTracer(), optFuncs...) otgrpc.OpenTracingStreamServerInterceptor(opentracing.GlobalTracer())
2、python
python服务引入包:
1、common.tracing_utils 2、vendor (opentracing_instrumentation)
python服务改动:
from common.tracing_utils import * init_tracing("testtwo") app=Flask(__name__) app.wsgi_app=FlaskTraceMiddleware(app.wsgi_app,tracer())
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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