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本文旨在协助读者了解什么是全链路追寻以及怎么运用工具来剖析链路中功能瓶颈。

本文最新文章记一次前端深度功能调优的实践案例-小白也能用得上。

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阅览条件

链路概念和术语

根本概念及工具

• 全链路（Trace）追寻

• 剖析工具

￮ 火焰图

￮ Span 列表

￮ 服务调用联系图

• 持续时刻 / 履行时刻

全链路追寻

一般来说，单个追寻（Trace）由各个 Span 构成，是一棵树或有向无环图（DAG），每一个 Span 代表 Trace 中被命名并计时的连续性的履行片段，如下图所示。由于 Span 的核心是记录对应程序履行片段的开端时刻和完毕时刻，而程序履行片段之间存在调用的父子联系，因此 Span 逻辑上构成树状结构。

注：span 的父子联系能够通过子 span 的 parent_id 等于父 Span 的 span_id 来相关

火焰图

火焰图（Flame Graph）是由 Linux 功能优化大师 Brendan Gregg 发明的用于剖析功能瓶颈的可视化图表，火焰图以一个大局的视界来看待时刻散布，它从顶部往底部列出一切可能导致功能瓶颈 Span。

制作逻辑

• 纵轴（Y轴）代表调用 Span 的层级深度，用于表明程序履行片段之间的调用联系：上面的 Span 是下面 Span 的父 Span（数据上也能够通过子 span 的 parent_id 等于父 Span 的 span_id 来相关来对应）。

• 横轴（X轴）代表单个 Trace 下 Span 的持续时刻（duration），一个格子的宽度越大，越阐明该 Span 的从开端到完毕的持续时刻较长，可能是造成功能瓶颈的原因。

显现阐明

火焰图

• 火焰图上的每个 Span 格子的色彩都对应其服务（service）的色彩。

所以从火焰图上很直观的能够感知当时的 Trace 中涉及到有哪些服务恳求在履行。（服务的色彩生成逻辑：用户登录到作业空间访问运用功能监测模块时，观测云会根据服务称号自动生成色彩，该色彩的集成会承继到链路检查器等剖析页面）

• Span 块默许显现：当时 Span 的资源（resource）或操作（operation）、持续时刻（duration）以及是否存在错误（status = error）

• 每个 Span 提示都会显现当时 Span 对应的 资源（resource）、持续时刻（duration）以及整体耗时占比

服务列表

火焰图右侧的服务列表显现当时 Trace 内发生恳求调用的服务称号、色彩及该服务履行占总履行时刻的比率。

留意：服务称号显现为 None 的状况则表明当时 trace 未找到 parent_id = 0 的顶层 Span

交互阐明

1. 全屏检查/康复默许大小：点击链路概况右上角全屏检查图标，横向翻开检查链路火焰图，点击康复默许大小图标，即可康复概况页；

2. 翻开/收起小地图：点击链路概况左边翻开/收起小地图图标，通过在小地图上挑选区间、拖拽、滚动来方便检查火焰图；

3. 检查大局 Trace ：点击链路概况左边检查大局 Trace 图标，在火焰图检查大局链路；

4. 收起下方 Tab 概况：点击收起按钮，下方 Tab 概况页展现区域收起；

5. 双击 Span ：在火焰图中间扩大展现该 Span，您能够快速定位检查其上下文相关 Span ；

6. 点击右侧服务称号：高亮展现对应 Span，再次点击服务称号，康复默许全选 Span ，您能够通过点击服务称号，快速挑选检查服务对应的 Span。

特别阐明

由于多线程或者存在异步使命等原因，所以火焰图在实践绘图时会遇到 span 之间的联系能够如下：

1. 同归于一个 parent 的兄弟 span 间可能堆叠

由于存在 Span 堆叠的状况，为了能更直观的看到每个 Span 及子 Span的履行状况，咱们前端在制作火焰图的时分做了一些显现处理，即根据 时刻 + 空间维度核算 Span 及子 Span 在完全不遮挡状况下显现的位置。

示例1：

正常 Trace，同层级 Span 时刻上不堆叠，但跟下属子 Span 时刻有堆叠，通过连线的方式相关父子 Span 之间的联系，下面子 Span 存在连线的时分也是依照该逻辑做绘图处理。

示例 2：

反常 Trace，依然存在同层级 Span 时刻上堆叠，但是由于实践数据里发现 Trace 的 顶层 Span（parent_id = 0）的开端时刻（start）大于子 Span 的开端时刻。

剖析逻辑：依照链路中根据程序履行的父子联系判别，父 Span 的开端时刻一定是小于子 Span的开端时刻的，所以看到该火焰图的显现后，发现父 Span 跟子 Span 的服务不是一个时，能够判别两个服务所在服务器的体系时刻可能存在不一致的状况，需求先去校验校准后再来剖析实践的功能瓶颈。

Span 列表

显现阐明

列表全收起状况

• 列1：显现服务类型、服务称号、服务色彩及当时服务下是否存在 status = error 的 Span

• 列2：显现当时服务下面的 Span 数量

• 列3：显现当时服务下 Span 持续时刻（duration）的平均值

• 列4：显现当时服务下 Span 的履行时刻总和

• 列5：显现当时服务的履行时刻占总履行时刻的份额

服务行翻开显现

• 列1：显现资源称号（resource）、对应服务色彩及当时 span 是否存在 status = error

• 列2：空

• 列3：显现当时 Span 持续时刻（duration）

• 列4：显现当时 Span 的履行时刻

• 列5：显现当时Span 的履行时刻占总履行时刻的份额

交互阐明

• 搜索：支撑资源称号（resource）模糊搜索

• 支撑选中 Span 后切换到火焰图检查对应 Span 的上下文联系

服务调用联系图

显现阐明

显现当时 trace 下的服务之间的调用联系拓扑

• 支撑按资源称号（resource）模糊匹配，定位某个资源的上下游服务调用联系

• 服务 hover 后显现：当时服务下的 Span 数量、服务履行时刻及占比

持续时刻

Span 对应程序履行片段的开端时刻和完毕时刻，一般在 Trace 的数据顶用 duration 字段来做符号。

履行时刻

上述的特别阐明中有提及到可能会存在父子 Span 的完毕时刻不一致的状况，那么履行时刻则参阅以下逻辑核算得出。

Span 履行时刻

1. 子 span 可能在父 span 完毕后才完毕

子 Span 的履行时刻 = Children 的 duration

总履行时刻 = Children 的完毕时刻 – Parent 的开端时刻

父 Span 的履行时刻 = 总履行时刻 – 子 Span 的履行时刻

1. 子 span 可能在父 span 完毕后才开端

子 Span 的履行时刻 = Children 的 duration

总履行时刻 = Children 的完毕时刻 – Parent 的开端时刻

父 Span 的履行时刻 = 总履行时刻 – 子 Span 的履行时刻

1. 同归于一个 parent 的兄弟 span 间可能堆叠

父 Span 履行时刻 = p(1) +p(2)

Children 1 Span 履行时刻 = c1(1) + c1(2)

Children 2 Span 履行时刻 = c2(1) + c2(2)

留意：由于 Children 1 Span、Children 2 Span 实践履行中时刻上存在部分堆叠，所以这部分时刻由两个 Span 平分。

示例阐明

同步使命状况下，Span 依照 “Span1开端->Span1完毕->Span2开端->Span2完毕->…”次序履行时，每个 Span 的履行时刻及对应父 Span 的履行时刻核算如下：

示例1：

父 Span = Couldcare SPAN1

子 Span = MyDQL SPAN2、MyDQL SPAN3、MyDQL SPAN4、MyDQL SPAN5、MyDQL SPAN6、MyDQL SPAN7、MyDQL SPAN8、MyDQL SPAN9、MyDQL SPAN10、MyDQL SPAN11

核算剖析：

由于一切的子 Span 都没有再下层级的子 Span，所以下图一切的子 Span 的履行时刻等于他们的 Span 持续时刻。父 Span 由于下面存在子 Span 的调用所以实践父 Span 的履行时刻需求通过父 Span 的持续时刻减去一切子 Span 的履行时刻获得。

服务履行时刻

每个服务的履行时刻 = Trace 内一切归于该服务的 Span 履行时刻总和

总履行时刻

总履行时刻 = Trace 内 Span 最后完毕的时刻 – Span 最开端的时刻

链路检查剖析场景示例

收集器装备（主机装置）

进入 DataKit 装置目录下的 conf.d/ddtrace 目录，仿制 ddtrace.conf.sample 并命名为 ddtrace.conf。示例如下：

Shell
[[inputs.ddtrace]]
  ## DDTrace Agent endpoints register by version respectively.
  ## Endpoints can be skipped listen by remove them from the list.
  ## Default value set as below. DO NOT MODIFY THESE ENDPOINTS if not necessary.
  endpoints = ["/v0.3/traces", "/v0.4/traces", "/v0.5/traces"]

  ## customer_tags is a list of keys contains keys set by client code like span.SetTag(key, value)
  ## that want to send to data center. Those keys set by client code will take precedence over
  ## keys in [inputs.ddtrace.tags]. DOT(.) IN KEY WILL BE REPLACED BY DASH(_) WHEN SENDING.
  # customer_tags = ["key1", "key2", ...]

  ## Keep rare tracing resources list switch.
  ## If some resources are rare enough(not presend in 1 hour), those resource will always send
  ## to data center and do not consider samplers and filters.
  # keep_rare_resource = false

  ## By default every error presents in span will be send to data center and omit any filters or
  ## sampler. If you want to get rid of some error status, you can set the error status list here.
  # omit_err_status = ["404"]

  ## Ignore tracing resources map like service:[resources...].
  ## The service name is the full service name in current application.
  ## The resource list is regular expressions uses to block resource names.
  ## If you want to block some resources universally under all services, you can set the
  ## service name as "*". Note: double quotes "" cannot be omitted.
  # [inputs.ddtrace.close_resource]
    # service1 = ["resource1", "resource2", ...]
    # service2 = ["resource1", "resource2", ...]
    # "*" = ["close_resource_under_all_services"]
    # ...

  ## Sampler config uses to set global sampling strategy.
  ## sampling_rate used to set global sampling rate.
  # [inputs.ddtrace.sampler]
    # sampling_rate = 1.0

  # [inputs.ddtrace.tags]
    # key1 = "value1"
    # key2 = "value2"
    # ...

  ## Threads config controls how many goroutines an agent cloud start.
  ## buffer is the size of jobs' buffering of worker channel.
  ## threads is the total number fo goroutines at running time.
  # [inputs.ddtrace.threads]
    # buffer = 100
    # threads = 8

  ## Storage config a local storage space in hard dirver to cache trace data.
  ## path is the local file path used to cache data.
  ## capacity is total space size(MB) used to store data.
  # [inputs.ddtrace.storage]
    # path = "./ddtrace_storage"
    # capacity = 5120

装备好后，重启 DataKit即可。

HTTP 设置

假如 Trace 数据是跨机器发送过来的，那么需求设置DataKit 的 HTTP 设置。

假如有 ddtrace 数据发送给 DataKit，那么在DataKit 的 monitor上能看到：

DDtrace 将数据发送给了 /v0.4/traces 接口

SDK 接入（ Go 示例）

装置依赖

装置 ddtrace golang library 在开发目录下运转

Shell
go get -v github.com/DataDog/dd-trace-go

设置 DataKit

需先装置、发动 datakit，并敞开ddtrace 收集器

代码示例

以下代码演示了一个文件翻开操作的 trace 数据收集。

在 main() 入口代码中，设置好根本的 trace 参数，并发动 trace：

Go
package main
import (
    "io/ioutil"
    "os"
    "time"
    "gopkg.in/DataDog/dd-trace-go.v1/ddtrace/ext"
    "gopkg.in/DataDog/dd-trace-go.v1/ddtrace/tracer"
)
func main() {
    tracer.Start(
        tracer.WithEnv("prod"),
        tracer.WithService("test-file-read"),
        tracer.WithServiceVersion("1.2.3"),
        tracer.WithGlobalTag("project", "add-ddtrace-in-golang-project"),
    )
    // end of app exit, make sure tracer stopped
    defer tracer.Stop()
    tick := time.NewTicker(time.Second)
    defer tick.Stop()
    // your-app-main-entry...
    for {
        runApp()
        runAppWithError()
        select {
        case <-tick.C:
        }
    }
}
func runApp() {
    var err error
    // Start a root span.
    span := tracer.StartSpan("get.data")
    defer span.Finish(tracer.WithError(err))
    // Create a child of it, computing the time needed to read a file.
    child := tracer.StartSpan("read.file", tracer.ChildOf(span.Context()))
    child.SetTag(ext.ResourceName, os.Args[0])
    // Perform an operation.
    var bts []byte
    bts, err = ioutil.ReadFile(os.Args[0])
    span.SetTag("file_len", len(bts))
    child.Finish(tracer.WithError(err))
}
func runAppWithError() {
    var err error
    // Start a root span.
    span := tracer.StartSpan("get.data")
    // Create a child of it, computing the time needed to read a file.
    child := tracer.StartSpan("read.file", tracer.ChildOf(span.Context()))
    child.SetTag(ext.ResourceName, "somefile-not-found.go")
    defer func() {
        child.Finish(tracer.WithError(err))
        span.Finish(tracer.WithError(err))
    }()
    // Perform an error operation.
    if _, err = ioutil.ReadFile("somefile-not-found.go"); err != nil {
        // error handle
    }
}

编译运转

Linux/Mac 环境：

Shell
go build main.go -o my-app 
DD_AGENT_HOST=localhost DD_TRACE_AGENT_PORT=9529 ./my-app 

Windows 环境：

Shell
go build main.go -o my-app.exe 
$env:DD_AGENT_HOST="localhost"; 
$env:DD_TRACE_AGENT_PORT="9529"; .\my-app.exe 

程序运转一段时刻后，即可在观测云看到相似如下 trace 数据：

Golang 程序 trace 数据展现

支撑的环境变量

以下环境变量支撑在发动程序的时分指定 ddtrace 的一些装备参数，其根本方式为：

Shell
DD_XXX=<env-value> DD_YYY=<env-value> ./my-app 

留意事项这些环境变量将会被代码顶用 WithXXX() 注入的对应字段覆盖，故代码注入的装备，优先级更高，这些 ENV 只要在代码未指定对应字段时才收效。

Key	默许值	阐明
DD_VERSION	–	设置运用程序版别，如1.2.3、2022.02.13
DD_SERVICE	–	设置运用服务名
DD_ENV	–	设置运用当时的环境，如 prod、pre-prod 等
DD_AGENT_HOST	localhost	设置 DataKit 的 IP 地址，运用发生的 trace 数据将发送给 DataKit
DD_TRACE_AGENT_PORT	–	设置 DataKit trace 数据的接纳端口。这儿需手动指定DataKit 的 HTTP 端口（一般为 9529）
DD_DOGSTATSD_PORT	–	假如要接纳 ddtrace 发生的 statsd 数据，需在 DataKit 上手动敞开statsd 收集器
DD_TRACE_SAMPLING_RULES	–	这儿用 JSON 数组来表明采样设置（采样率运用以数组次序为准），其间 sample_rate 为采样率，取值范围为 [0.0, 1.0]。示例一：设置大局采样率为 20%：DD_TRACE_SAMPLE_RATE='[{“sample_rate”: 0.2}]’ ./my-app示例二：服务名通配 app1.、且 span 称号为 abc的，将采样率设置为 10%，除此之外，采样率设置为 20%：DD_TRACE_SAMPLE_RATE='[{“service”: “app1.“, “name”: “b”, “sample_rate”: 0.1}, {“sample_rate”: 0.2}]’ ./my-app
DD_TRACE_SAMPLE_RATE	–	敞开上面的采样率开关
DD_TRACE_RATE_LIMIT	–	设置每个 golang 进程每秒钟的 span 采样数。假如 DD_TRACE_SAMPLE_RATE 现已翻开，则默许为 100
DD_TAGS	–	这儿可注入一组大局 tag，这些 tag 会出现在每个 span 和 profile 数据中。多个 tag 之间能够用空格和英文逗号分割，例如 layer:api,team:intake、layer:api team:intake
DD_TRACE_STARTUP_LOGS	true	敞开 ddtrace 有关的装备和诊断日志
DD_TRACE_DEBUG	false	敞开 ddtrace 有关的调试日志
DD_TRACE_ENABLED	true	敞开 trace 开关。假如手动将该开关关闭，则不会发生任何 trace 数据
DD_SERVICE_MAPPING	–	动态重命名服务名，各个服务名映射之间可用空格和英文逗号分割，如 mysql:mysql-service-name,postgres:postgres-service-name，mysql:mysql-service-name postgres:postgres-service-name

实践链路数据剖析

1. 登录观测云作业空间，检查运用功能监测模块的服务列表，从服务页面现已能够看出 browser 服务的 P90 响应时刻是比较长的。

1. 点击 browser 服务称号，检查该服务的概览剖析视图，能够看出影响当时服务响应时刻的最要害的资源是 query_data 这个接口，由于这个接口是观测云的一个数据查询接口，所以接下来咱们看下这个接口在查询进程当中，究竟是由于什么导致耗时较长。

1. 点击资源称号，跳转到检查器，通过点击 持续时刻 倒序检查响应时刻的最大值。

1. 点击 Span 数据，检查剖析当时 Span 在整个链路里面的履行功能和其他相关信息。

1. 点击右上角 [全屏] 形式按钮，扩大检查火焰图相关信息。结合整体链路检查，能够看出 browser服务在整个链路中的履行时刻占比高达 96.26%，从 Span 列表也能够得出此结论。根据火焰图的占比和对应的链路概况信息，咱们能够总和得出 browser 的这个 query_data Span 在整个履行进程中能够看到 resource_ttfb（资源加载恳求响应时刻）耗时 400 多毫秒， resource_first_byte（资源加载首包时刻）耗时 1.46 秒，再结合检查 province 的地理位置定位是 Singapore（新加坡），而咱们的站点部署在杭州节点，则能够得出是由于地理位置问题导致数据传输的时刻变长从而影响了整个的耗时。

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Profile – 观测云文档

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怎么理解散布式链路追寻技术_架构_蒋志伟_InfoQ精选文章

制作 “火焰图” 总结

DDtrace 收集装备 – 观测云文档

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