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辞旧迎新，22年要完毕了，下一年做什么想好了嘛？要不实践一下链路追寻？

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一、为什么需求链路追寻

1.1 问题

跟着微服务架构的演进，单体使用按照服务维度进行拆分，安排架构也随之演进以横向、纵向维度拆分

  • 一个事务恳求的履行轨道，也从单体使用时期一个使用实例内一个接口，变成多个服务实例的多个接口

  • 对应到安排架构，或许跨过多个BU、多个Owner

老板，明年我来落地链路追踪-实现降本增效 | 上篇

在日常作业中，一旦遇到问题，跨部门沟通、联调、排障的开支是不可控的，通常一个本身很简单的问题因为短少直观有用的头绪，或许会导致一群人花费大量的时间，朝着跟问题彻底不相干方向探求真相。结果是工时用掉了，问题没解决，专心技能、不擅长博弈商洽的同学还或许被安利担责；若造成了劣币驱逐良币，可就损害了公司、老板的利益。

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之前笔者有一些偏见认为只有当分布式使用的规模达到一定量级的情况下，才需求全链路追寻。最近跟一个朋友聊天时被上了一课，“有链路追寻总是要好于没有的，有就提高了可观测性，没有的话简直全凭盲猜；遇到的问题是都能猜出来的嘛？谁又知道要猜多久嘞？猜问题不领薪水嘛？到底是在猜问题仍是在带薪摸鱼呢？ ”。好家伙，这一番话使我不得不坚信链路追寻降本增效的成效没用之前你是想不到的，谁用谁才知道。

1.2 诉求

体系上下游相关的如运营、客服、技能支撑、开发者、管理者，都特别需求反常出现时，具有一个轻便、高效的东西，协助直击问题的命门。

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多数人都会希望减缩沟通协作方面的精力和时间消耗，精准判别毛病影响范围，做出快速呼应、及时止损。另外在日常的架构调整、回归时快速的整理服务依靠并判别依靠的合理性，在功能检测、评价场景下，剖析链路功能并施行容量规划。

那到底能否高效排障呢？笔者这里有个案例不妨一看（若有相同实属巧合）：

  • 刚更新的数据竟然查不到，MySQL你到底在做什么妖-下

  • 刚更新的数据竟然查不到，MySQL你到底在做什么妖-上

在后续的文章《经过SkyWalking洞察Seata分布式事务处理的每个细节》里也能让我们感受到链路追寻的魅力

二、链路追寻的产品与选型

2.1 溯源

网络材料显现，谷歌的 Dapper体系，算是链路追寻范畴的始祖，其论文中给出了链路追寻的规划雏形，以时序和关联依靠两个维度抽象出体系的履行轨道，展示出体系间、组件间的依靠关系和履行耗时。

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受谷歌揭露Dapper论文中提出的概念和理念的影响，一些优异的企业、个人先后做出不少十分nice的产品，有些还在社区开源共建，对这些产品进行评比的文章许多，在笔者的实践中，这几个体系是这么考量的。

  • Uber的Jaeger： go语言，不在此的语言栈的稳重
  • Twitter的Zipkin：侵入式的，强耦合项目，推进升级麻烦
  • 韩国的Pinpoint：Hbase存储，对按多样化的事务特点查询不友好
  • 中国的SkyWalking：主打非侵入式，apache尖端项目

2.2 SkyWalking的优势

2.2.1 才能强
  • 供给多种语言的自动探针，支撑 Java、JS、C#、GO 等多种语言

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  • 观测才能覆盖了基础设施如K8S、Istio、envoy；供给多个开源项目、组件的插件，如 Java 栈的 Spring、 HttpClient、Dubbo、RocketMQ、MySQL 等

  • 功能丰厚，可视化作用优异

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  • 选用先进的流拓扑剖析(STAM)

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    STAM：针对大型分布式使用体系的拓扑自动检测办法，文档地址：https://wu-sheng.github.io/STAM/README-cn

  • 架构灵敏，方便扩展

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2.2.2 生态好

  • 社区活跃，迭代敏捷

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  • 大厂实践，体系强健

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2.2.3 架构轻便

经过惯例的Kafka、ES、Prometheus、ZK等中间件组合即可建立体系，容器\非容器环境都可稳定作业。

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三、SkyWalking 中 Trace的收集与上报

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3.1 收集

现在编者已知的构建Trace的办法有5种：

1）经过SkyWalking Agent 自动构建，用户无感知

  • 已供给几十款插件，官网检查概况【Java Agent 已支撑的插件清单】

  • 关于SkyWalking Agent体系化的介绍可检查《当月亮看护地球 | SkyWalking Agent看护你的使用…有它相伴才闲适》，此篇中介绍了可观测性的需求、多种收集机制的比照、Java Agent机制的优势、SkyWalking Agent的规划原理以及优化措施。

2）开发人员在办法上增加 @Trace 注解构建 Trace

  • 增加pom依靠

    <dependency>
  <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
  <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
  <version>${skywalking.version}</version>
</dependency>

  • @Trace注解标注在办法上，SkyWalking会给该办法生成一个对应的LocalSpan，记录此办法的耗时信息，也可经过@Tags注解增加标签信息，可记录入参和返回值信息。

    @Trace(operationName = "myTrace")
@Tags({@Tag(key = "input", value = "arg[0]"), @Tag(key = "output", value = "returnedObj")})
private String trace(String plaintext) {
    return "@Trace";
}

  • 《经过注解办法构建 SkyWalking 的Trace》(写作中）

3）装备文件办法指定待追寻的类办法，作用同@Trace

  • 办法 2 介绍了了一种轻量级的侵入式实现，对指定的办法装备注解。但在某些场景下，或许不方便修改项目源码，这个时分可挑选非侵入式办法来实现办法级的链路追寻。经过apm-customize-enhance-plugin插件，其作业机制是按既定格局经过装备的办法自定义增强程序中的什么类的什么办法，指定什么OprationName，怎么构建Tag；才能仍是构建类里办法的 trace 信息，概况可检查官网文档。

  • 《经过装备文件办法构建SkyWalking 的Trace》(写作中）

4）开发人员使用显式的编程 API 来构建 Trace

  • 《经过编码办法构建SkyWalking 的Trace-上篇》
  • 《经过编码办法构建SkyWalking 的Trace-中篇》

5）其他产品的 agent收集后，导入到SkyWalking 中

  • 比方导入zipkin收集的数据，但笔者没有这方面的实践，所以需求读者朋友自己查阅材料，做进一步的了解。

3.2 数据上报

现在编者已知的上报Trace的通道有3种：

1）经过HTTP

  • 如H5中JS agent收集的数据是经过HTTP办法上报。

2）经过GRPC

  • SkyWalking Agent(JAVA)默认选用GRPC办法上报数据，GRPC + Protocol Buffer，GRPC选用了Http2协议其多路复用和二进制分帧的优势大大改进传输功能，实现低延迟和高吞吐量；但当数据量特别大的情况下，或许会遇到功能瓶颈（笔者没有 GRPC 通道方面的实践，所以需求读者朋友自己查阅材料，做进一步的了解）。
  1. 经过MQ

  • 对于数据量很大的情况下，MQ具有很好的削谷填峰的成效，现在已支撑的MQ类型有Kafka 和 RocketMQ。笔者使用的是Kafka。

  • 《SkyWalking 的数据上报机制》(写作中）

四、总结与下篇预告

本篇介绍了为什么需求链路追寻体系、链路追寻体系的产品有哪些，为什么挑选Skywalking，SkyWalking中Trace的收集与上报才能。 下一篇内容大纲：

  • 介绍SkyWalking的Trace
    • 4.1 trace组件介绍
    • 4.2 Trace组件的规划介绍
  • 介绍Trace跨进程传达
    • Trace数据模型的规划
    • 跨进程传达头部协议的规划

五、最终说一句(请重视，莫错失)

对skywalking架构规划、功能调优感兴趣能够检查作者的文章：

  • 【Skywalking on the way-千亿级的数据储能、毫秒级的查询耗时】

  • 【当月亮看护地球 | SkyWalking Agent看护你的使用…有它相伴才闲适】

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