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微服务调用链基本原理与使用

分布式系统之后,系统变的错综复杂,一般很难全盘理解整个系统,并且错误比较难定位,需要有调用链监控,快速的帮我们定位监控问题,了解微服务体系。

如果没有应用监控:

  • 线上发布了服务,怎么知道一切正常
  • 大量报错,到底是哪里产生的,谁才是原因
  • 人工配置错误,通宵排查,劳民伤财
  • 数据库问题,在出问题之前能洞察吗

任何可能出错的地方都会出错,微服务需要应用监控 —— 康威定律

如何尽早的发现问题?

  • 实践1:要提升,必先能测量。需要给开发人员一把测量反馈的尺子

  • 实践2:谁构建,谁允许,谁监控。运维不知道开发的上下文,理解有限,开发人员自助的话,能更好的提升系统

调用链监控原理

2010年的时候,谷歌发布过Dapper的论文,可以读一下论文。论文地址

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  • traceid:有的会命名为requestNo,整个调用链路中的traceid是相同的,这样可以通过一个traceid找到系统间所有交互过的请求和响应
  • spanid:仅仅有traceid,无法精确的得知到底是哪个服务先被调用的,哪个服务后被调用的,spanid和parentSpanid组合起来就可以表示成一个树形的调用关系。

当系统出错的时候:

  1. 把traceid收集到一个集合中,包含请求与响应
  2. 通过spanid与parentSpanId恢复成树形调用
  3. 识别超时与出错的节点,进行标记
  4. 把上面的信息与出错节点信息展示出来

现在开源的调用链监控系统:

  • Cat,美团点评开源,原型和理念源自ebay的CAL系统 ,我们公司是基于Cat进行改造的。github.com/dianping/ca…
  • Zipkin:基于谷歌Dapper论文的开源实现,zipkin.io/

美团点评Cat

介绍可以参考官方文档,提供了监控,报警。

  • 报表丰富,有助于从各个角度了解系统整理概括
  • 便于快速发现和根音问题
  • 有助于培养互联网人的:DevOPS自主和自助的意识,卓越质量意识
  • 发现技术债,红黑榜,性能好系统的放在红榜,性能差的系统放在黑榜,督促人员优化

使用

这里显示的是基于Cat做了一些改造。

报错大盘
  1. 快速发现分钟级异常状况

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  1. 点进去查看异常的类型与具体信息

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  1. 点击异常概要,查看异常的完整调用链路,点击发生时间,可以看到异常的方法调用链

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关于报错大盘的使用,参考我之前的一篇记录:记一次简单排错经历

性能分析
  1. 查看埋点的性能,平均调用时长,最大时长,95%的调用耗时等,可以快速定位性能波动情况

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  1. 针对某一时刻的调用,进行分析。

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  1. 点击某一点时刻的调用,可以看到分钟级的调用统计,再对某一个调用进行跟踪可以到上面报错分析的调用链。

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事件统计
  1. 对上面性能分析中的服务点进去,查看具体某些服务都调用了多少次

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服务关系

查看某个系统被那些系统调用过,我们调用了那些系统

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某一个服务,可以看到是谁调用的

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数据库大盘

查看某些sql调用了多少次,失败次数,可用率,平均耗时之类的

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趋势大盘

自定义自己想要看的系统的指标,新建的指标会放在个人面板中

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服务状态

查看主机的信息,CPU,内存,网络,JVM,线程池,磁盘等信息,Cat自身不适合做这些监控信息,对于主机的监控也可以选择其他的系统。

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有时候错误也可能出现在磁盘问题上,所以这个也要注意下。

生产实践

在cat项目的github站点上,它已经做了一些集成好的埋点,集成地址:github.com/dianping/ca…

埋点:

  • 跨进程的时候,要把上下文的信息传递下去,比如Http调用,可以把调用信息放在Http的Header中。
  • Cat埋点是有侵入的,如果不想侵入代码的话,可以基于AOP,基于注解做一些埋点

部署:

  • 建议采用物理机,做集群
  • 如果长期存储数据,可以使用HDFS

最后

主要说了为甚需要调用链监控与调用链监控的好处,简单讲解了调用链监控的原理,最后以一个基于Cat的调用链系统使用做了演示。

参考

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