可观测性

大部分严重的故障是由于发现太慢或者定位时间过长导致的。

可观测性(Observability)是指了解程序内部运行状况的能力。衡量可观测性的主要途径包括链路追踪、日志和度量。

在互联网快速发展的今天,基础设施与应用的部署构建都发生了极大变化,特别是基于分布式、微服务的体系架构,传统的监控方式已经无法适应云原生的场景。

在这个背景下,社区引入了云原生可观测性这一理念, 作为监控的进一步延伸,可观测性与监控的区别可以总结为:“监控告诉我们系统的哪些部分是工作的。可观测性告诉我们哪里为什么不工作了”


链路追踪系统

分布式微服务之间的调用关系很复杂,在业务规模不断增大,服务不断增多且频繁变更的情况下,故常传播及互相影响就成了主要的故障原因之一。

复杂的调用调来一些列问题:在故障时,如何快速分析时哪些服务出现问题?如何梳理服务依赖的关系以及容错性。传统方式是逐个排查服务的指标、日志等,但因为数量太大,很难在短时间内定位问题。

于是调链路追踪系统应运而生,它要解决的问题就是:解决请求全链路的追踪,查看请求调用关系、每个环节的失败耗时信息。

调用链追踪系统

链路追踪系统开源的软件有 Jaeger、SkyWalking、Pinpoint、Zipkin、Spring Cloud Sleuth 等。它们在微服务层实现链路追踪功能,总体思想是从请求发起端到后端数据库存储层,所有层都通过一个 TraceId 串起来,期间每经过的一个节点叫作 Span,调用的耗时、错误等信息均附属在节点上,总而实现对一个全链路的追踪、观测。

调用链系统基本架构

尽管市面上存在各式各样的调用链追踪系统,但它们的基本架构相对一致, 核心逻辑包括:埋点、采样、上报、处理、存储/索引、可视化、过载控制等。

小结

调用链不局限于模块、微服务之间的调用关系,也涉及内部逻辑与函数的调用关系,Linux 系统中 Profiling、Strace、tcpdump,Java 中的 Stace 等都是追踪领域相关的技术。


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