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分布式追踪不是银弹 | 正确使用分布式追踪和 APM 系统

news 来源：原创 2024/5/4 18:49:44

2010-2020，十年间，应用系统的服务化和容器化程度越来越高，云原生技术也得到了更为广泛的运用，应用系统对于扩容和管理的需求逐步地提升，虽然大家也在反省微服务的拆分粒度，但是走向分布式的趋势，依然是不变的。在这样的背景下，服务的依赖越来越复杂，如何监控服务的性能、诊断性能故障的需求也越来越急迫，再加上传统日志手段不能很好的满足分布式系统的问题诊断场景，所以分布式追踪和基于分布式追踪的APM，也越来越受到重视。

2010 Google Dapper

分布式追踪这个概念，始于2010年Google的Dapper论文。

Dapper论文链接：https://research.google/pubs/pub36356/

2012年，Twitter开源了Zipkin，同年，Naver开源了Pinpoint。2015年SkyWalking做为个人项目开源，2017年加入Apache孵化器，2019年毕业成为顶级项目。对于Dapper论文，希望大家清楚，Dapper系统从来没有被真正使用在Google搜索引擎和其他核心业务上，而是作为实验性和研究性课题提出和实践的。Google内部有针对Dapper论文思路的后续、其他改进和实践。所以Dapper论文中的介绍，更多的是启蒙和入门，而非真正的技术指导。

下面两张图是Dapper论文中描述的用序号来表示分布式调用关系的示例。Span Id和Parent Span Id在描述上下游应用的调用关系。

1、为什么SkyWalking和传统分布式追踪系统不同？

下面三张图是SkyWalking两种展现trace模型的方式，SkyWalking UI中一共有三种展现trace的典型视图，分别运用于不同的场景。后面我们会更详细的介绍。

（1）RPCTracing

在分布式追踪过程中，为了保证上下文的传递，需要在HTTP头中加入header。如果大家熟悉zipkin，会发现这里的Header远比Zipkin的b3协议要复杂。SkyWalking使用更复杂的头协议，提供更为强大的探针感性能力和后端分析能力，以及SkyWalking特有的分布式拓扑分析方法STAM也依赖于更复杂的header设计（论文可参见：https://wu-sheng.github.io/STAM/）。

（2）MQ Tracing

在MQ的追踪场景中，也使用了类似的技术手段，需要加入header。不同的是，在消费端，因为MQ可以一次消费多条消息，可以构建一个segment reference一对多的关系。

分布式追踪的过程中的头信息的加入，是保证上下文传播，以及形成trace的关键步骤。

分布式追踪的两面性

我们回到利用Trace来定位问题，下面是我们常见的几种可以通过trace快速定位的典型场景。

发生程序错误，可能是RPC的错误码，或者异常堆栈等。Trace可以定位并显示调用流程。

发现慢调用，方便问题边界的定义。

Access Overload，虽然每个节点都执行很快，但是子调用过多，造成整体业务执行缓慢。这种典型场景一般对应高频的数据库和缓存的访问上。

分布式调用深度太深，是SkyWalking提供Tree视图的主要原因。当横向宽度展现出的深度太大时，应用性能会因为跨越层级太深，特别是RPC的次数太多，造成性能缓慢。

Trace在定位能力上展现了强大的实力，同时性能消耗也是实实在在的。即使SkyWalking提供了业界最好的性能，但在单进程内，20个span还是有明显的性能消耗。如果用户持续的增加span数量，势必对整个系统造成更大且不可承受的压力。后面我们也会提到，如何使用更合理的方法，而非盲目的增加span数量。

那么分布式追踪的典型优点和缺点有哪些呢？

优点

有效的移除分布式造成的信息缺失，如RPC故障、路由以及熔断情况、分布式访问参数
重新加强日志的能力，trace和log可以集成使用

缺点

探针的额外负载
后端数据分析和存储的资源消耗
数据失效周期造成的数据量问题

2、如何才能正确的定位问题

那么trace是否只是一个有上下文的日志呢？如何才能准确的定位问题呢？

我们首先要了解监控数据处理上，要经过明细数据、排序、聚合、以及可视化这几个阶段。

拓扑图的价值

那么在APM提供的数据中，最受大家喜欢的一定是拓扑图。

拓扑图帮助团队理解系统的实际部署情况，发现理论架构和实际架构之间的异同。让架构师的架构设计不再停留在文档中。同时，公司各级领导团队可以通过拓扑图，更直观地理解分布式系统的高复杂性。同时拓扑图也为后续的指标查看提供了重要的下钻点，只要有了拓扑图，才更容易找到上下游服务的关系。

监控的起点，metrics和告警

拓扑图虽然信息丰富，但是过多的点和线，使得运维团队不能快速发现问题。所以监控的起点，实际是指标数据和告警。SkyWalking提供服务、实例、Endpint，数据库、服务管理、实例关系和Endpoint关系等多个维度的指标，以及基于这些指标的告警规则配置。通过合理的设置SLO，避免无效告警和告警风暴，使得运维团队能够真正被告警信息驱动。而不应该基于trace这样的明细数据，或者简单的使用出错来触发告警。

下钻检查 – 实例 or Endpoint

同时，发现服务告警问题后，可以从实例和Endpoint两个维度查看，是一个服务下的不同实例性能不一致，还是个别的服务（endpoint）性能出现故障，从而来定义系统的异常范围。

下钻检查 – 分布式依赖维度

而有一些错误是发生在特定的依赖关系之间的，那么拓扑的服务关系指标，可以展现有关系的服务间，实际上两个服务间的客户端和服务端性能检测情况，来判断是提供方性能问题、网络问题、还是客户端问题等。

下钻检查 – 实例级别依赖故障（限流、网络）

更深入的，我们可以通过实例关系性能，发现进程间的点对点性能问题。

业务服务上下游依赖

如果性能问题出现在特定业务流、业务方法中，我们还可以通过业务服务（endpoint）的上下游依赖，来发现endpoint之间的依赖关系，以及调用频次、性能指标等等。

Apdex评分体系，也应该被更广泛的应用。Apdex的计算模型，不针对简单的错误率或者响应时间，而是把使用方的感受做为衡量标准。针对满意的响应时间给出阈值，并使用如下的公式，可以计算出实际的Apdex得分。

通过Apdex可以标识出服务、服务关系的健康程度，为后续的服务降级、限流、扩容，提供重要的指导意见。更详细的资料可以参考SkyWalking的官方Blog，会有更详细的介绍。

http://skywalking.apache.org/blog/2020-07-26-apdex-and-skywalking.html

3、那么如果上述方法都失效了呢？

我们可以使用基于线程快照的方法，由于上述的所有手段，也许还未定位到实际的方法缓慢的原因，但是范围是清晰的，如所属的服务、Endpoint、执行的不合理时长（如P95时长），那么我们可以设置性能剖析，专门针对这样的请求进行性能剖析。

性能剖析是针对连续时间dump出的线程方法栈，如果出现相同的元素（包括栈深和父级节点都相同），则估算次方法执行时间，为两次dump的间隔时间。

非APM提供的剖析工具，往往进行全局剖析，而性能消耗巨大，SkyWalking和数据指标以及trace相结合，只在必要时，小范围、小并发地进行性能剖析，所以消费小且可控。适用于生产环境。在功能刚刚提供出来时，社区用户就反馈成功在线上定位出问题。

此方法对偶发性的慢方法，以及锁问题的探查，是最有帮助的。

最后，SkyWalking设计有针对多语言，多场景的开源项目，欢迎大家使用和参与项目贡献。

本文整理自吴晟直播内容

吴晟，Apache软件基金会会员，Apache SkyWalking的创始人，项目VP，也是Apache ShardingSphere的联合创始人和PMC成员。同时，做为Apache 孵化器PMC和Apache APISIX PMC的成员，以及Apache ECharts(incubating)和DolphinScheduler(incubating)孵化器导师。以及阿里云MVP，微软MVP，腾讯云TVP。著有《Apache SkyWalking实战》。