Spring Cloud Alibaba(13)---Sleuth概述


Sleuth概述

前言

在微服务架构中,众多的微服务之间互相调用,如何清晰地记录服务的调用链路是一个需要解决的问题。同时,由于各种原因,跨进程的服务调用失败时,运维人员希望能够通过

查看日志和查看服务之间的调用关系来定位问题,而Spring cloud sleuth组件正是为了解决微服务跟踪的组件。

一、背景

1、微服务的现状?

随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务。在复杂的微服务架构系统中,几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用

链路。一个请求完整调用链可能如下图所示(盗图):

随着业务规模不断增大、服务不断增多以及频繁变更的情况下,面对复杂的调用链路就带来一系列问题:

如何快速发现问题?
如何判断故障影响范围?
如何梳理服务依赖以及依赖的合理性?
如何分析链路性能问题以及实时容量规划?

 
而链路追踪的出现正是为了解决这种问题,它可以在复杂的服务调用中定位问题,除此之外,如果某个接口突然耗时增加,也不必再逐个服务查询耗时情况,我们可以直观地分析

出服务的性能瓶颈,方便在流量激增的情况下精准合理地扩容。

2、什么是链路追踪

单纯的理解链路追踪,就是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。比如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等。

3、链路追踪相关产品

常见的链路追踪技术有下面这些:

cat:由大众点评开源,基于Java开发的实时应用监控平台,包括实时应用监控,业务监控 。 集成方案是通过代码埋点的方式来实现监控,比如: 拦截器,过滤器等。 对代码

的侵入性很大,集成成本较高。风险较大。

zipkin:由Twitter公司开源,开放源代码分布式的跟踪系统,用于收集服务的定时数据,以解决微服务架构中的延迟问题,包括:数据的收集、存储、查找和展现。该产品结合

spring-cloud-sleuth使用较为简单, 集成很方便, 但是功能较简单。

pinpoint:Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析,以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件, UI功能强大,接入端无代码侵入。

skywalking:本土开源的基于字节码注入的调用链分析,以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件, UI功能较强,接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。

Sleuth:SpringCloud 提供的分布式系统中链路追踪解决方案。

注意: SpringCloud alibaba技术栈中并没有提供自己的链路追踪技术的,我们可以采用Sleuth +Zinkin来做链路追踪解决方案

二、Sleuth概述

1、什么是Sleuth

Spring Cloud Sleuth 为 Spring Cloud 实现了分布式跟踪解决方案。兼容 Zipkin,HTrace 和其他基于日志的追踪系统,例如 ELK(Elasticsearch 、Logstash、 Kibana)。

Spring Cloud Sleuth 提供了以下功能:

链路追踪:通过 Sleuth 可以很清楚的看出一个请求都经过了那些服务,可以很方便的理清服务间的调用关系等。

性能分析:通过 Sleuth 可以很方便的看出每个采样请求的耗时,分析哪些服务调用耗时,当服务调用的耗时随着请求量的增大而增大时, 可以对服务的扩容提供一定的提醒。

数据分析,优化链路:对于频繁调用一个服务,或并行调用等,可以针对业务做一些优化措施。

可视化错误:对于程序未捕获的异常,可以配合 Zipkin 查看。

2、Sleuth基本概念

Sleuth基本概念涉及到三个专业术语: spanTraceAnnotations

span

基本工作单位,每次发送一个远程调用服务就会产生一个 Span。Span 是一个 64 位的唯一 ID。通过计算 Span 的开始和结束时间,就可以统计每个服务调用所花费的时间。。

Trace

一系列 Span 组成的树状结构,一个 Trace 认为是一次完整的链路,内部包含 n 多个 Span。Trace 和 Span 存在一对多的关系,Span 与 Span 之间存在父子关系。

Annotations

用来及时记录一个事件的存在,一些核心 annotations 用来定义一个请求的开始和结束。

cs - Client Sent:客户端发起一个请求,这个 annotation 描述了这个 span 的开始;
sr - Server Received:服务端获得请求并准备开始处理它,如果 sr 减去 cs 时间戳便可得到网络延迟;
ss - Server Sent:请求处理完成(当请求返回客户端),如果 ss 减去 sr 时间戳便可得到服务端处理请求需要的时间;
cr - Client Received:表示 span 结束,客户端成功接收到服务端的回复,如果 cr 减去 cs 时间戳便可得到客户端从服务端获取回复的所有所需时间。

核心 为什么能够进行整条链路的追踪? 其实就是一个 Trace ID 将 一连串的 Span 信息连起来了。根据 Span 记录的信息再进行整合就可以获取整条链路的信息。

3、举例理解Sleuth基本概念

上面这样写可能有点抽象,这里通过实际例子来解释(盗图)

1)这个图中 从1->6 是一个完整的请求,所以这个完整的请求中有一个相同的TraceId。

2)server1->server2 可以理解是一个接口的请求,所以他们有着相同的SpanId。同样道理 server2->server3,server2->server4 也有着相同的SpanId。同时parentid,

就是上一级的SpanId。

3)server1中的 cs cr - 分别代表请求server2的开始时间,和server1接收响应时间。(cr – cs)时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间

4)server2中的 sr ss - 分别代表server2获取请求并准备开始处理它的开始时间,ss (服务端发送响应)– 代表server2服务结束执行时间。

二、实现原理

这里通过图片来循序渐进的理解Sleuth基本概念

如果想知道一个接口在哪个环节出现了问题,就必须清楚该接口调用了哪些服务,以及调用的顺序,如果把这些服务串起来,看起来就像链条一样,我们称其为调用链。

想要实现调用链,就要为每次调用做个标识,然后将服务按标识大小排列,可以更清晰地看出调用顺序,我们暂且将该标识命名为 spanid。

实际场景中,我们需要知道某次请求调用的情况,所以只有 spanid 还不够,得为每次请求做个唯一标识,这样才能根据标识查出本次请求调用的所有服务,而这个标识我们命名

为 traceid。

现在根据 spanid 可以轻易地知道被调用服务的先后顺序,但无法体现调用的层级关系,正如下图所示,多个服务可能是逐级调用的链条,也可能是同时被同一个服务调用。

所以应该每次都记录下是谁调用的,我们用 parentid 作为这个标识的名字。

到现在,已经知道调用顺序和层级关系了,但是接口出现问题后,还是不能找到出问题的环节,如果某个服务有问题,那个被调用执行的服务一定耗时很长,要想计算出耗时,

上述的三个标识还不够,还需要加上时间戳,时间戳可以更精细一点,精确到微秒级。

只记录发起调用时的时间戳还算不出耗时,要记录下服务返回时的时间戳,有始有终才能算出时间差,既然返回的也记了,就把上述的三个标识都记一下吧,不然区分不出是

谁的时间戳。

虽然能计算出从服务调用到服务返回的总耗时,但是这个时间包含了服务的执行时间和网络延迟,有时候我们需要区分出这两类时间以方便做针对性优化。那如何计算网络延迟

呢?我们可以把调用和返回的过程分为以下四个事件。

Client Sent 简称 cs,客户端发起调用请求到服务端。
Server Received 简称 sr,指服务端接收到了客户端的调用请求。
Server Sent 简称 ss,指服务端完成了处理,准备将信息返给客户端。
Client Received 简称 cr,指客户端接收到了服务端的返回信息。

假如在这四个事件发生时记录下时间戳,就可以轻松计算出耗时,比如 `sr 减去 cs 就是调用时的网络延迟,ss 减去 sr 就是服务执行时间,cr 减去 ss 就是服务响应的延迟,

cr 减 cs 就是整个服务调用执行的时间`。

其实 span 内除了记录这几个参数之外,还可以记录一些其他信息,比如发起调用服务名称、被调服务名称、返回结果、IP、调用服务的名称等,最后,我们再把相同 parentid

的 span 信息合成一个大的 span 块,就完成了一个完整的调用链。

参考

Spring Cloud 系列之 Sleuth 链路追踪(一)

我把「链路追踪」整明白了

少说多做,句句都会得到别人的重视;多说少做,句句都会受到别人的忽视。(13)

本站声明:网站内容来源于网络,如有侵权,请联系我们,我们将及时处理。

  • 分享:
评论
还没有评论
    发表评论 说点什么