16 | 如何搭建一套适合你的服务追踪系统?

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专栏第8期我给你讲了服务追踪系统的原理以及实现,简单回顾一下服务追踪系统的实现,主要包括三个部分。

  • 埋点数据收集,负责在服务端进行埋点,来收集服务调用的上下文数据。

  • 实时数据处理,负责对收集到的链路信息,按照traceId和spanId进行串联和存储。

  • 数据链路展示,把处理后的服务调用数据,按照调用链的形式展示出来。

如果要自己从0开始实现一个服务追踪系统,针对以上三个部分你都必须有相应的解决方案。首先你需要在业务代码的框架层开发调用拦截程序,在调用的前后收集相关信息,把信息传输给到一个统一的处理中心。然后处理中心需要实时处理收集到链路信息,并按照traceId和spanId进行串联,处理完以后再存到合适的存储中。最后还要能把存储中存储的信息,以调用链路图或者调用拓扑图的形式对外展示。

可以想象这个技术难度以及开发工作量都不小,对于大部分中小业务团队来说,都十分具有挑战。不过幸运的是,业界已经有不少开源的服务追踪系统实现,并且应用范围也已经十分广泛,对大部分的中小业务团队来说,足以满足对服务追踪系统的需求。

业界比较有名的服务追踪系统实现有阿里的鹰眼、Twitter开源的OpenZipkin,还有Naver开源的Pinpoint,它们都是受Google发布的Dapper论文启发而实现的。其中阿里的鹰眼解决方案没有开源,而且由于阿里需要处理数据量比较大,所以鹰眼的定位相对定制化,不一定适合中小规模的业务团队,感兴趣的同学可以点击本期文章末尾“拓展阅读”进行学习。

下面我主要来介绍下开源实现方案OpenZipkin和Pinpoint,再看看它们有什么区别。

OpenZipkin

OpenZipkin是Twitter开源的服务追踪系统,下面这张图展示了它的架构设计。
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从图中看,OpenZipkin主要由四个核心部分组成。

  • Collector:负责收集探针Reporter埋点采集的数据,经过验证处理并建立索引。

  • Storage:存储服务调用的链路数据,默认使用的是Cassandra,是因为Twitter内部大量使用了Cassandra,你也可以替换成Elasticsearch或者MySQL。

  • API:将格式化和建立索引的链路数据以API的方式对外提供服务,比如被UI调用。

  • UI:以图形化的方式展示服务调用的链路数据。

它的工作原理可以用下面这张图来描述。
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具体流程是,通过在业务的HTTP Client前后引入服务追踪代码,这样在HTTP方法“/foo”调用前,生成trace信息:TraceId:aa、SpanId:6b、annotation:GET /foo,以及当前时刻的timestamp:1483945573944000,然后调用结果返回后,记录下耗时duration,之后再把这些trace信息和duration异步上传给Zipkin Collector。

Pinpoint

Pinpoint是Naver开源的一款深度支持Java语言的服务追踪系统,下面这张图是它的架构设计。
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Pinpoint主要也由四个部分组成。

  • Pinpoint Agent:通过Java字节码注入的方式,来收集JVM中的调用数据,通过UDP协议传递给Collector,数据采用Thrift协议进行编码。

  • Pinpoint Collector:收集Agent传过来的数据,然后写到HBase Storgage。

  • HBase Storage:采用HBase集群存储服务调用的链路信息。

  • Pinpoint Web UI:通过Web UI展示服务调用的详细链路信息。

它的工作原理你可以看这张图。
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具体来看,就是请求进入TomcatA,然后生成TraceId:TomcatA TIME 1、SpanId:10、pSpanId:-1(代表是根请求),接着TomatA调用TomcatB的hello方法,TomcatB生成TraceId:TomcatA TIME 1、新的SpanId:20、pSpanId:10(代表是TomcatA的请求),返回调用结果后将trace信息发给Collector,TomcatA收到调用结果后,将trace信息也发给Collector。Collector把trace信息写入到HBase中,Rowkey就是traceId,SpanId和pSpanId都是列。然后就可以通过UI查询调用链路信息了。

选型对比

根据我的经验,考察服务追踪系统主要从下面这几个方面。

1. 埋点探针支持平台的广泛性

OpenZipkin和Pinpoint都支持哪些语言平台呢?

OpenZipkin提供了不同语言的Library,不同语言实现时需要引入不同版本的Library。

官方提供了C#、Go、Java、JavaScript、Ruby、Scala、PHP等主流语言版本的Library,而且开源社区还提供了更丰富的不同语言版本的Library,详细的可以点击这里查看;而Pinpoint目前只支持Java语言。

所以从探针支持的语言平台广泛性上来看,OpenZipkin比Pinpoint的使用范围要广,而且开源社区很活跃,生命力更强。

2. 系统集成难易程度

再来看下系统集成的难易程度。

以OpenZipkin的Java探针Brave为例,它只提供了基本的操作API,如果系统要想集成Brave,必须在配置里手动里添加相应的配置文件并且增加trace业务代码。具体来讲,就是你需要先修改工程的POM依赖,以引入Brave相关的JAR包。

<dependencyManagement>
    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
        <artifactId>brave-bom</artifactId>
        <version>${brave.version}</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
      </dependency>
    </dependencies>
  </dependencyManagement>

然后假如你想收集每一次HTTP调用的信息,你就可以使用Brave在Apache Httpclient基础上封装的httpClient,它会记录每一次HTTP调用的信息,并上报给OpenZipkin。

httpclient =TracingHttpClientBuilder.create(tracing).build();

而Pinpoint是通过字节码注入的方式来实现拦截服务调用,从而收集trace信息的,所以不需要代码做任何改动。Java字节码注入的大致原理你可以参考下图。

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我来解释一下,就是JVM在加载class二进制文件时,动态地修改加载的class文件,在方法的前后执行拦截器的before()和after()方法,在before()和after()方法里记录trace()信息。而应用不需要修改业务代码,只需要在JVM启动时,添加类似下面的启动参数就可以了。

改业务代码,只需要在JVM启动时,添加类似下面的启动参数就可以了。

-javaagent:$AGENT_PATH/pinpoint-bootstrap-$VERSION.jar
-Dpinpoint.agentId = <Agent's UniqueId> 
-Dpinpoint.applicationName=<The name indicating a same service (AgentId collection)

所以从系统集成难易程度上看,Pinpoint要比OpenZipkin简单。

3. 调用链路数据的精确度

从下面这张OpenZipkin的调用链路图可以看出,OpenZipkin收集到的数据只到接口级别,进一步的信息就没有了。

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再来看下Pinpoint,因为Pinpoint采用了字节码注入的方式实现trace信息收集,所以它能拿到的信息比OpenZipkin多得多。从下面这张图可以看出,它不仅能够查看接口级别的链路调用信息,还能深入到调用所关联的数据库信息。

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同理在绘制链路拓扑图时,OpenZipkin只能绘制服务与服务之间的调用链路拓扑图,比如下面这张示意图。

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而Pinpoint不仅能够绘制服务与服务之间,还能绘制与DB之间的调用链路拓扑图,比如下图。
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所以,从调用链路数据的精确度上看,Pinpoint要比OpenZipkin精确得多。

总结

今天我给你讲解了两个开源服务追踪系统OpenZipkin和Pinpoint的具体实现,并从埋点探针支持平台广泛性、系统集成难易程度、调用链路数据精确度三个方面对它们进行了对比。

从选型的角度来讲,如果你的业务采用的是Java语言,那么采用Pinpoint是个不错的选择,因为它不需要业务改动一行代码就可以实现trace信息的收集。除此之外,Pinpoint不仅能看到服务与服务之间的链路调用,还能看到服务内部与资源层的链路调用,功能更为强大,如果你有这方面的需求,Pinpoint正好能满足。

如果你的业务不是Java语言实现,或者采用了多种语言,那毫无疑问应该选择OpenZipkin,并且,由于其开源社区很活跃,基本上各种语言平台都能找到对应的解决方案。不过想要使用OpenZipkin,还需要做一些额外的代码开发工作,以引入OpenZipkin提供的Library到你的系统中。

除了OpenZipkin和Pinpoint,业界还有其他开源追踪系统实现,比如Uber开源的Jaeger,以及国内的一款开源服务追踪系统SkyWalking。不过由于目前应用范围不是很广,这里就不详细介绍了,感兴趣的同学可以点击“拓展阅读”自行学习。

思考题

OpenZipkin在探针采集完数据后有两种方式把数据传递给Collector,一种是通过HTTP调用,一种是基于MQ的异步通信方式,比如使用RabbitMQ或者Kafka,你觉得哪种方式更好一些?为什么?

拓展阅读:

阿里巴巴鹰眼:http://ppt.geekbang.org/slide/download/939/595f4cdcb9d52.pdf/18

Jaeger:https://www.jaegertracing.io

SkyWalking:https://github.com/apache/incubator-skywalking


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