【完结16章】手把手带你实战一线大厂微服务全链路追踪

【完结16章】手把手带你实战一线大厂微服务全链路追踪 微服务全链路追踪详解 1. 什么是微服务全链路追踪？ 微服务全链路追踪是一种用于监控和分析微服务架构中请求传递过程的技术。它能够将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记录、性能监控，并将一次分布式请求的调用情况集中展示。这包括各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等信息。 2. 微服务全链路追踪的必要性 ‌故障排查‌：当系统出现故障时，可以通过追踪请求的路径和性能指标，快速定位故障的根本原因。 ‌性能优化‌：通过分析请求的性能指标，可以找到系统中的性能瓶颈，并进行优化。 ‌容量规划‌：通过分析请求的负载情况，可以对系统的容量需求进行评估和规划。 ‌依赖分析‌：通过分析请求的依赖关系，可以了解系统中各个微服务之间的依赖关系，帮助进行系统设计和架构优化。 3. 实现微服务全链路追踪的关键技术 ‌Sleuth‌：Spring Cloud提供的分布式系统中链路追踪解决方案，兼容支持Zipkin。 ‌Zipkin‌：Twitter开源的分布式追踪系统，用于收集、存储、查找和展示服务间的调用数据。 ‌SkyWalking‌：中国人吴晟（华为）开源的一款APM工具，提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。 ‌Jaeger‌：由Uber开源的分布式追踪系统，与OpenTracing兼容。 4. 微服务全链路追踪的基本流程 ‌数据采集‌：在每个微服务中嵌入追踪代理（Agent）或手动埋点，采集服务间的调用数据。 ‌数据传输‌：将采集到的数据发送到追踪服务器（Collector）。 ‌数据存储‌：追踪服务器将数据存储到后端存储系统（如Elasticsearch、MySQL等）。 ‌数据查询与分析‌：提供API和UI界面，供开发人员和运维人员查询和分析追踪数据。 5. 微服务全链路追踪的实践建议或案例 实践建议 ‌选择合适的追踪工具‌：根据团队的技术栈和需求选择合适的追踪工具，如Sleuth+Zipkin、SkyWalking等。 ‌合理配置采样率‌：在高并发场景下，为了避免产生过多的追踪数据，可以配置合理的采样率。 ‌集成监控和报警系统‌：将追踪系统与监控和报警系统集成，实现故障的及时发现和处理。 6.链路追踪基本原理 在每个请求调用的入口和出口进行代码埋点记录调用之间的关系、每个调用处理时间点信息。 通过调用关系梳理出一次请求的完整链路还原、请求具体到达哪台机器。 通过每次处理记录的时间点，计算出相关的调用执行时间、响应时间、网络延时。 对调用请求量进行统计。 显示链路拓扑结构、应用依赖关系。 Trace：指一个请求经过后端所有服务的路径，每一条链路都用一个全局唯一的traceid来标识。 Span：链路中的调用由span来表示，每个span由spanid和parentid来标识，可以记录调用的父子关系。 Timestamp：调用点的时间戳，记录每个执行点的时间信息。 什么是Zipkin 概念：zipkin是Twitter基于google的分布式监控系统Dapper（论文）的开发源实现，zipkin用于跟踪分布式服务之间的应用数据链路，分析处理延时，帮助我们改进系统的性能和定位故障。 全链路跟踪设计 一个好的全链路跟踪系统不需要用户编写很多跟踪代码。最理想的情况是你不需要任何代码，让框架或库负责处理它，当然这比较困难。全链路跟踪分成三个跟踪级别： 跨进程跟踪 ( cross-process )(调用另一个微服务) 数据库跟踪 进程内部的跟踪 ( in-process )(在一个函数内部的跟踪) 跨进程跟踪是最简单的。你可以编写拦截器或过滤器来跟踪每个请求，它只需要编写极少的编码。数据库跟踪也比较简单。如果使用我们上面讨论过的封装器(Wrapper)，你只需要注册 SQL 驱动程序封装器 (Wrapper) 并将 go-context (里面有跟踪上下文) 传入数据库函数。你可以使用依赖注入 (Dependency Injection)这样就可以用比较少的代码来完成此操作。 进程内跟踪是最困难的，因为你必须为每个单独的函数编写跟踪代码。现在还没有一个很好的方法，可以编写一个通用的函数来跟踪应用程序中的每个函数(拦截器不是一个好选择，因为它需要每个函数的参数和返回都必须是一个泛型类型 (interface {}))。幸运的是，对于大多数人来说，前两个级别的跟踪应该已经足够了。