微服务-如何处理链路追踪问题
一、链路追踪
微服务架构是将单个应用程序被划分成各种小而连接的服务，每一个服务完成一个单一的业务功能，相互之间保持独立和解耦，每个服务都可以独立演进。相对于传统的单体服务，微服务具备隔离性、技术异构性、可扩展性以及简化部署等优点。
同样的，微服务架构在带来诸多益处的同时，也为系统添加了不少复杂性。它作为一种分布式服务，通常部署于由不同的数据中心、不同的服务器组成的集群上。而且，同一个微服务系统可能是由不同的团队、不同的语言开发而成。通常一个应用由多个微服务组成，微服务之间的数据交互需要通过远过程调用的方式完成，所以在一个由众多微服务构成的系统中，请求需要在各服务之间流转，调用链路错综复杂，一旦出现问题，是很难进行问题定位和追查异常的。
链路追踪系统就是为处理上述问题而产生的，它用来追踪每一个请求的完整调用链路，记录从请求开始到请求结束期间调用的任务名称、耗时、标签数据以及日志信息，并通过可视化的界面进行分析和展现，来帮助技术人员精确地定位异常服务、发现性能瓶颈、梳理调用链路以及预估系统容量。
链路追踪系统的理论模型几乎都借鉴了 Google 的一篇论文”Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”，典型产品有Uber jaeger、Twitter zipkin、淘宝鹰眼等。这些产品的实现方式尽管不尽相同，但核心步骤一般都有三个：数据采集、数据存储和查询展现。
链路追踪系统第一步，也是最基本的工作就是数据采集。在这个过程中，链路追踪系统需要侵入客户代码进行埋点，用于收集追踪数据。但是因为不同的链路追踪系统的API互不兼容，所以埋点代码写法各异，导致客户在切换不同链路追踪产品时需要做很大的改动。为理解决这类问题，于是诞生了OpenTracing规范，旨在统一链路追踪系统的API。
二、OpenTracing规范
OpenTracing 是一套分布式追踪协议，与平台和语言无关，具备统一的接口规范，方便接入不同的分布式追踪系统。
2.1 数据模型（Data Model）
OpenTracing语义规范中定义的数据模型有 Trace、Sapn以及Reference。
2.1.1 Trace
Trace表示一条完整的追踪链路，例如：一个事务或者者一个流程的执行过程。一个 Trace 是由一个或者者多个 Span 组成的有向无环图（DAG）。
下图表示一个由8个Span组成的Trace：
[Span A] ←←←(the root span) | +------+------+ | | [Span B] [Span C] ←←←(Span C is a `ChildOf` Span A) | | [Span D] +---+-------+ | | [Span E] [Span F] >>> [Span G] >>> [Span H] ↑ ↑ ↑ (Span G `FollowsFrom` Span F)按照时间轴方式更为直观地展示该Trace：
––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–> time [Span A···················································] [Span B··············································] [Span D··········································] [Span C········································] [Span E·······] [Span F··] [Span G··] [Span H··]2.1.2 Span
Span表示一个独立的工作单元，它是一条追踪链路的基本组成要素。例如：一次RPC调用、一次函数调用或者者一次Http请求。
每个Span封装了如下状态：
- 操作名称用于表示该Span的任务名称。 例如：一个 RPC方法名， 一个函数名，或者者大型任务中的子任务名称。
- 开始时间戳任务开始时间。
- 结束时间戳。任务结束时间。通过Span的结束时间戳和开始时间戳，就能够计算出该Span的整体耗时。
- 一组Span标签每一个Span标签是一个键值对。键必需是字符串，值可以是字符串、布尔或者数值类型。
一组Span日志每一条Span日志由一个键值对和一个相应的时间戳组成。键必需是字符串，值可以是任何类型。
2.1.3 Reference
一个Span可以与一个或者者多个Span存在因果关系，这种关系称为Reference。OpenTracing目前定义了两种关系：ChildOf（父子）关系 和 FollowsFrom（跟随）关系。
- ChildOf关系父Span的执行依赖子Span的执行结果，此时子Span对父Span的Reference关系是ChildOf。比方对于一次RPC调用，服务端的Span（子Span）与用户端调用的Span（父Span）就是ChildOf关系。
- FollowsFrom关系父Span的执行不依赖子Span的执行结果，此时子Span对父Span的Reference关系是FollowFrom。FollowFrom常用于表示异步调用，例如消息队列中Consumer Span与Producer Span之间的关系。
2.2 应用接口（API）
2.2.1 Tracer
Tracer接口用于创立Span、跨进程注入数据和提取数据。通常具备以下功能：
- Start a new span
创立并启动一个新的Span。 - Inject
将SpanContext注入载体（Carrier）。 - Extract
从载体（Carrier）中提取SpanContext。
2.2.2 Span
- Retrieve a SpanContext
返回Span对应的SpanContext。 - Overwrite the operation name
升级操作名称。 - Set a span tag
设置Span标签数据。 - Log structured data
记录结构化数据。 - Set a baggage item
baggage item是字符串型的键值对，它对应于某个 Span，随Trace一起传播。因为每个键值都会被拷贝到每一个本地及远程的子Span，这可能导致巨大的网络和CPU开销。 - Get a baggage item
获取baggage item的值。 - Finish
结束一个Span。
2.2.3 Span Context
用于携带跨越服务边界的数据，包括trace ID、Span ID以及需要传播到下游Span的baggage数据。在OpenTracing中，强制要求SpanContext实例不可变，以避免在Span完成和引用时出现复杂的生命周期问题。
2.2.4 NoopTracer
所有对OpenTracing API的实现，必需提供某种形式的NoopTracer，用于标记控制OpenTracing或者注入对测试无害的东西。
三、Jaeger
Jaeger是Uber开源的分布式追踪系统，它的应用接口完全遵循OpenTracing规范。jaeger本身采用go语言编写，具备跨平台跨语言的特性，提供了各种语言的用户端调用接口，例如c++、java、go、python、ruby、php、nodejs等。
3.1 Jaeger组件
微服务-如何处理链路追踪问题
- jaeger-clientjaeger的用户端代码库，它实现了OpenTracing协议。当我们的应用程序将其装配后，负责收集数据，并发送到jaeger-agent。这是我们唯一需要编写代码的地方。
- jaeger-agent负责接收从jaeger-client发来的Trace/Span信息，并批量上传到jaeger-collector。
- jaeger-collector负责接收从jaeger-agent发来的Trace/Span信息，并经过校验、索引等解决，而后写入到后台存储。
- data store负责数据存储。Jaeger的数据存储是一个可插拔的组件，目前支持Cassandra、ElasticSearch和Kafka。
- jaeger-query & ui负责数据查询，并通过前台界面展现查询结果。
微服务-如何处理链路追踪问题
3.2 快速入门
Jaeger官方提供了all-in-one镜像，方便快速进行测试：
# 拉取镜像$docker pull jaegertracing/all-in-one:latest# 运行镜像$docker run -d --name jaeger \ -e COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 \ -p 5775:5775/udp \ -p 6831:6831/udp \ -p 6832:6832/udp \ -p 5778:5778 \ -p 14268:14268 \ -p 9411:9411 \ -p 16686:16686 \ jaegertracing/all-in-one:latest 通过all-in-one镜像启动，我们发现Jaeger占据了很多端口。以下是端口使用说明：
微服务-如何处理链路追踪问题
启动后，我们可以访问 http://localhost:16686 ，在浏览器中查看和查询收集的数据。
因为通过all-in-one镜像方式收集的数据都存储在docker中，无法持久保存，所以只能用于开发或者者测试环境，无法用于生产环境。生产环境中需要依据实际情况，分别部署各个组件。
四、Jaeger在业务代码中的应用
系统中使用Jaeger非常简单，只要要在原有程序中插入一些代码。以下代码模拟了一个查询客户账户余额，执行扣款的业务场景：
4.1 初始化jaeger函数
主要是按如实际需要配置有关参数，例如服务名称、采样模式、采样比例等等。
func initJaeger() (tracer opentracing.Tracer, closer io.Closer, err error) { // 构造配置信息 cfg := &config.Configuration{ // 设置服务名称 ServiceName: "ServiceAmount", // 设置采样参数 Sampler: &config.SamplerConfig{ Type: "const", // 全采样模式 Param: 1, // 开启状态 }, } // 生成一条新tracer tracer, closer, err = cfg.NewTracer() if err == nil { // 设置tracer为全局单例对象 opentracing.SetGlobalTracer(tracer) } return}4.2 检测客户余额函数
用于检测客户余额，模拟一个子任务Span。
func CheckBalance(request string, ctx context.Context) { // 创立子span span, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "CheckBalance") // 模拟系统进行一系列的操作，耗时1/3秒 time.Sleep(time.Second / 3) // 示例：将需要追踪的信息放入tag span.SetTag("request", request) span.SetTag("reply", "CheckBalance reply") // 结束当前span span.Finish() log.Println("CheckBalance is done")}4.3 从客户账户扣款函数
从客户账户扣款，模拟一个子任务span。
func Reduction(request string, ctx context.Context) { // 创立子span span, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "Reduction") // 模拟系统进行一系列的操作，耗时1/2秒 time.Sleep(time.Second / 2) // 示例：将需要追踪的信息放入tag span.SetTag("request", request) span.SetTag("reply", "Reduction reply") // 结束当前span span.Finish() log.Println("Reduction is done")}4.4 主函数
初始化jaeger环境，生成tracer，创立父span，以及调用查询余额和扣款两个子任务span。
package mainimport ( "context" "fmt" "github.com/opentracing/opentracing-go" "github.com/uber/jaeger-client-go/config" "io" "log" "time")func main() { // 初始化jaeger，创立一条新tracer tracer, closer, err := initJaeger() if err != nil { panic(fmt.Sprintf("ERROR: cannot init Jaeger: %v\n", err)) } defer closer.Close() // 创立一个新span，作为父span，开始计费过程 span := tracer.StartSpan("CalculateFee") // 生成父span的context ctx := opentracing.ContextWithSpan(context.Background(), span) // 示例：设置一个span标签信息 span.SetTag("db.instance", "customers") // 示例：输出一条span日志信息 span.LogKV("event", "timed out") // 将父span的context作为参数，调用检测客户余额函数 CheckBalance("CheckBalance request", ctx) // 将父span的context作为参数，调用扣款函数 Reduction("Reduction request", ctx) // 结束父span span.Finish()}五、Jaeger在gRPC微服务中的应用
我们仍然模拟了一个查询客户账户余额，执行扣款的业务场景，并把查询客户账户余额和执行扣款功能改造为gRPC微服务：
5.1 gRPC Server端代码
main.go：
代码使用了第三方依赖库github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/tracing/opentracing，该依赖库将OpenTracing封装为通用的gRPC中间件，并通过gRPC阻拦器无缝嵌入gRPC服务中。
package mainimport ( "fmt" "github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/tracing/opentracing" "github.com/opentracing/opentracing-go" "github.com/uber/jaeger-client-go/config" "google.golang.org/grpc" "google.golang.org/grpc/reflection" "grpc-jaeger-server/account" "io" "log" "net")// 初始化jaegerfunc initJaeger() (tracer opentracing.Tracer, closer io.Closer, err error) { // 构造配置信息 cfg := &config.Configuration{ // 设置服务名称 ServiceName: "ServiceAmount", // 设置采样参数 Sampler: &config.SamplerConfig{ Type: "const", // 全采样模式 Param: 1, // 开启全采样模式 }, } // 生成一条新tracer tracer, closer, err = cfg.NewTracer() if err == nil { // 设置tracer为全局单例对象 opentracing.SetGlobalTracer(tracer) } return}func main() { // 初始化jaeger，创立一条新tracer tracer, closer, err := initJaeger() if err != nil { panic(fmt.Sprintf("ERROR: cannot init Jaeger: %v\n", err)) } defer closer.Close() log.Println("succeed to init jaeger") // 注册gRPC account服务 server := grpc.NewServer(grpc.UnaryInterceptor(grpc_opentracing.UnaryServerInterceptor(grpc_opentracing.WithTracer(tracer)))) account.RegisterAccountServer(server, &AccountServer{}) reflection.Register(server) log.Println("succeed to register account service") // 监听gRPC account服务端口 listener, err := net.Listen("tcp", ":8080") if err != nil { log.Println(err) return } log.Println("starting register account service") // 开启gRpc account服务 if err := server.Serve(listener); err != nil { log.Println(err) return }}计费微服务 accountsever.go：
package mainimport ( "github.com/opentracing/opentracing-go" "golang.org/x/net/context" "grpc-jaeger-server/account" "time")// 计费服务type AccountServer struct{}// 检测客户余额微服务，模拟子span任务func (s *AccountServer) CheckBalance(ctx context.Context, request *account.CheckBalanceRequest) (response *account.CheckBalanceResponse, err error) { response = &account.CheckBalanceResponse{ Reply: "CheckBalance Reply", // 解决结果 } // 创立子span span, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "CheckBalance") // 模拟系统进行一系列的操作，耗时1/3秒 time.Sleep(time.Second / 3) // 将需要追踪的信息放入tag span.SetTag("request", request) span.SetTag("reply", response) // 结束当前span span.Finish() return response, err}// 从客户账户扣款微服务，模拟子span任务func (s *AccountServer) Reduction(ctx context.Context, request *account.ReductionRequest) (response *account.ReductionResponse, err error) { response = &account.ReductionResponse{ Reply: "Reduction Reply", // 解决结果 } // 创立子span span, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "Reduction") // 模拟系统进行一系列的操作，耗时1/3秒 time.Sleep(time.Second / 3) // 将需要追踪的信息放入tag span.SetTag("request", request) span.SetTag("reply", response) // 结束当前span span.Finish() return response, err}5.2 gRPC Client端代码main.go：
package mainimport ( "context" "fmt" "github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/tracing/opentracing" "github.com/opentracing/opentracing-go" "github.com/uber/jaeger-client-go/config" "google.golang.org/grpc" "grpc-jaeger-client/account" "io" "log")// 初始化jaegerfunc initJaeger() (tracer opentracing.Tracer, closer io.Closer, err error) { // 构造配置信息 cfg := &config.Configuration{ // 设置服务名称 ServiceName: "ServiceAmount", // 设置采样参数 Sampler: &config.SamplerConfig{ Type: "const", // 全采样模式 Param: 1, // 开启全采样模式 }, } // 生成一条新tracer tracer, closer, err = cfg.NewTracer() if err == nil { // 设置tracer为全局单例对象 opentracing.SetGlobalTracer(tracer) } return}func main() { // 初始化jaeger，创立一条新tracer tracer, closer, err := initJaeger() if err != nil { panic(fmt.Sprintf("ERROR: cannot init Jaeger: %v\n", err)) } defer closer.Close() log.Println("succeed to init jaeger") // 创立一个新span，作为父span span := tracer.StartSpan("CalculateFee") // 函数返回时关闭span defer span.Finish() // 生成span的context ctx := opentracing.ContextWithSpan(context.Background(), span) // 连接gRPC server conn, err := grpc.Dial("localhost:8080", grpc.WithInsecure(), grpc.WithUnaryInterceptor(grpc_opentracing.UnaryClientInterceptor(grpc_opentracing.WithTracer(tracer), ))) if err != nil { log.Println(err) return } // 创立gRPC计费服务用户端 client := account.NewAccountClient(conn) // 将父span的context作为参数，调用检测客户余额的gRPC微服务 checkBalanceResponse, err := client.CheckBalance(ctx, &account.CheckBalanceRequest{ Account: "user account", }) if err != nil { log.Println(err) return } log.Println(checkBalanceResponse) // 将父span的context作为参数，调用扣款的gRPC微服务 reductionResponse, err := client.Reduction(ctx, &account.ReductionRequest{ Account: "user account", Amount: 1, }) if err != nil { log.Println(err) return } log.Println(reductionResponse)}注：
本文时候用的开发工具为：goland
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