解决方案:传递给系统调用的数据区域太小怎么解决_分布式追踪系统不懂？没事，搞懂这40张图

　　解决方案:传递给系统调用的数据区域太小怎么解决_分布式追踪系统不懂？没事，搞懂这40张图

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　　正文如下：

　　＃ 前言

　　在微服务架构中，一个请求往往会涉及到多个模块、多个中间件，需要多台机器相互协作才能完成。在这一系列的调用请求中，有的是串行的，有的是并行的，那么如何确定这个请求后面调用了哪些应用程序、哪些模块、哪些节点以及调用顺序呢？如何定位各个模块的性能问题？本文将为您揭晓答案。

　　本文将从以下几个方面进行阐述

　　# 分布式跟踪系统的原理和作用

　　如何衡量一个接口的性能，一般我们至少会关注以下三个指标

　　单体架构

　　早期，公司刚起步的时候，可能会采用如下单体架构。对于单体结构，我们应该如何计算以上三个指标呢？

　　最容易想到的显然是使用AOP

　　使用AOP打印调用具体业务逻辑前后的时间来计算整体调用时间，使用AOP捕获异常，知道是哪里的调用导致了异常。微服务架构

　　在单体架构中，由于所有的服务和组件都在一台机器上，所以这些监控指标相对容易实现。但是随着业务的快速发展，单体架构必然会向微服务架构发展，如下

　　如图：一个稍微复杂的微服务架构

　　如果用户反映某个页面很慢，我们知道这个页面的请求调用链是A -----> C -----> B -----> D，如何定位哪个可能是模块在这个时候出现了问题。每个服务Service A、B、C、D都有几台机器。您如何知道请求在哪台特定机器上调用服务？

　　可以明显看出，由于无法准确定位每个请求的准确路径，微服务架构下以下痛点难以排查。周期长的特定场景下系统性能瓶颈难以重现。

　　分布式调用链就是为解决上述问题而诞生的，其主要作用如下

　　通过分布式跟踪系统，可以很好地定位后续请求的各个具体请求链接，从而轻松实现请求链接跟踪，轻松实现各模块的性能瓶颈定位和分析。

　　分布式调用链标准——OpenTracing

　　了解了分布式调用链的作用，下面我们来看看分布式调用链的实现和原理是如何实现的。首先，为了解决不同分布式跟踪系统API不兼容的问题，OpenTracing规范诞生了。OpenTracing 是一个轻量级的规范化层，位于应用程序/库和跟踪或日志分析器之间。

　　通过这种方式，OpenTracing 使开发人员能够通过提供独立于平台和供应商的 API 轻松添加跟踪系统的实现。

　　说到这里，你有没有想过在 Java 中有类似的实现？还记得JDBC吗，通过提供一套标准的接口供各个厂商实现，程序员可以针对接口进行编程，而不用关心具体的实现。这里的接口其实就是一个标准，所以制定一套标准非常重要，可以实现组件的可插拔性。

　　接下来我们看一下OpenTracing的数据模型，主要有以下三种

　　理解这三个概念非常重要。为了让大家更好的理解这三个概念，我特地画了一张图

　　如图所示，一个完整的订单请求就是一个Trace。显然，对于这个请求，必须有一个全局标识来标识这个请求。每次调用调用一个Span，每次调用都必须携带全局TraceId，这样全局TraceId才能与每次调用相关联。这个TraceId是通过SpanContext传递过来的。既然要传输，就必须按照协议来调用。如图所示，如果把transport protocol比作汽车，SpanContext比作货物，Span比作公路，应该更容易理解。

　　理解了这三个概念之后，再来看看分布式追踪系统是如何将微服务调用链采集

到统一图中的

　　我们可以看到最下面有一个Collector一直在默默的采集

数据，那么每次调用Collector都会采集

什么信息。

　　global trace_id：这个很明显，这样每个子调用都可以关联到原创

请求span_id：图中的0、1、1.1、2，这样就可以识别出是哪个调用parent_span_id：比如b调用的span_id d为1.1，那么它的parent_span_id就是a调用b的span_id，为1，这样相邻的两个调用就可以关联起来。

　　有了这些信息，采集

器为每个电话采集

的信息如下

　　根据这些图表信息，很明显可以画出调用链的可视化视图如下

　　这样就实现了一个完整的分布式跟踪系统。

　　上面的实现看起来很简单，但是有几个问题需要我们仔细思考

　　How to automatically collect span data: 自动采集，不侵入业务代码 如何跨进程传递contexttraceId 如何保证全局唯一请求量 采集这么多会不会影响性能

　　接下来，让我看看SkyWalking是如何解决以上四个问题的

　　

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　　# SkyWalking如何自动采集span数据的原理和架构设计

　　SkyWalking采用插件+javaagent的形式实现span数据的自动采集，可以对代码无侵入。插件意味着可插拔和良好的扩展性（后面我们会介绍如何定义自己的插件））

　　如何跨进程传递上下文

　　我们知道数据一般分为header和body，就像http有header和body一样，RocketMQ也有MessageHeader，Message Body，body一般收录

业务数据，所以body不宜传context，应该传入表头，如图

　　dubbo中的attachment相当于header，所以我们把context放在attachment中，这样就解决了context传递的问题。

　　提示：这里的上下文传递过程全部由dubbo插件处理，业务无感知。这个插件是怎么实现的呢？下面将分析traceId如何保证全局唯一性

　　为了确保全局唯一性，我们可以使用分布式或本地生成的 ID。如果我们使用分布式，我们需要一个数字*敏*感*词*。每个请求必须首先请求数字*敏*感*词*。会有网络调用开销，所以SkyWalking最终采用了本地生成ID的方式，并且采用了著名的snowflow算法，性能较高。

　　图解：雪花算法生成的id

　　但是，雪花算法有一个众所周知的问题：时间回调，可能会导致重复生成id。那么SkyWalking是如何解决时间回调问题的呢？

　　每次生成一个id，都会记录这个id生成的时间（lastTimestamp）。如果发现当前时间小于上次生成id的时间（lastTimestamp），说明发生了时间回调，此时会生成一个随机数作为traceId。这里可能有些同学想认真点。他们可能认为生成的随机数也将与生成的全局 id 相同。最好再加一层验证。

　　这里想谈谈系统设计中方案的选择。首先，如果对生成的随机数进行唯一性校验，无疑会多出一层调用，会有一定的性能损失，但实际上时间回调的概率很小。（发生后，由于机器时间的紊乱，业务会受到很大的影响，所以机器时间的调整一定要谨慎），而且生成的随机数重合的概率也很小。真的没有必要再添加一个Layer全局唯一性校验。对于技术方案的选择，一定要避免过度设计，太多就是太多。

　　这么多请求，全部采集

会不会影响性能？

　　如果每一个请求都采集

起来，毫无疑问数据量会非常大，但是反过来想想，是不是真的有必要把每一个请求都采集

起来。其实大可不必。我们可以设置采样频率，只采样一些数据，SkyWalking默认设置3秒采样3次，其他请求不采样，如图

　　这样的采样频率其实已经足够我们分析元器件的性能了。以每 3 秒 3 个样本的频率采样数据有什么问题？理想情况下，每次服务调用都是在同一个时间点（如下图），所以每次都在同一个时间点采样真的没问题

　　但是在生产中，基本上不可能每个服务调用都在同一个时间点调用，因为期间存在网络调用延迟，实际调用情况很可能如下图所示

　　在这种情况下，有些调用会在服务A上被采样，而不会在服务B和C上被采样，无法分析调用链的性能。那么SkyWalking是如何解决的。

　　是这样解决的：如果上游携带了Context（说明上游已经采样），下游就会强制采集数据。这使链接保持完整。

　　SkyWalking的基础设施

　　SkyWalking 的基础是以下架构。可以说几乎所有的分布式调用都是由以下几个组件组成的

　　首先当然是节点数据的定期采样。数据采样后定期上报，存储在ES、MySQL等持久层。有了数据，自然要根据数据做可视化分析。SkyWalking 的表现如何？

　　接下来想必大家比较关心的是SkyWalking的性能表现，那么我们就来看看官方的评测数据吧

　　图中蓝色代表未使用SkyWalking时的表现，橙色代表使用SkyWalking时的表现。以上是TPS为5000时测得的数据，可以看出无论是CPU、内存，还是响应时间，使用SkyWalking带带来的性能损失几乎可以忽略不计。

　　接下来看一下SkyWalking与业界另一知名分布式追踪工具Zipkin、Pinpoint的对比（采样率为1秒，线程数为500，总请求数时进行对比）是 5000）。可以看出，在临界响应时间方面，Zipkin（117ms）、PinPoint（201ms）远不如SkyWalking（22ms）！

　　从性能损失来看，SkyWalking 胜出！

　　让我们看另一个指标：代码的侵入性如何？ZipKin需要埋在应用中，代码侵入性大。SkyWalking使用javaagent+插件修改字节码。没有侵入代码。除了代码的性能和侵入性，SkyWaking 的表现也不错。它还具有以下优点：

　　# 我司在我司应用架构中分布式调用链SkyWalking的实践

　　从上面可以看出SkyWalking有很多优点，那么它的组件我们都用上了吗？事实上，并非如此。来看看它在我们公司的应用架构

　　从图中可以看出，我们只使用了SkyWalking代理进行采样，而放弃了其他三大组件“数据上报与分析”、“数据存储”、“数据可视化”，那么为什么不直接使用一整套 SkyWalking 的解决方案，因为我们的 Marvin 监控生态在接入 SkyWalking 之前已经比较完善了。如果我们换成SkyWalking，就没有必要了。Marvin 可以满足我们大部分场景的需求。第二，系统更换成本高，第三，如果用户重新连接，学习成本非常高。

　　这也给了我们一个启示：任何产品抓住机会都是非常重要的，后续产品的更换成本会非常高。抢占先机，就是抢占用户心智。国外还是做不了Whatsapp一样的，因为机会没了。

　　另一方面，对于架构，没有最好的，只有最合适的。架构设计的本质是结合当前业务场景进行折衷平衡

　　我司对SkyWalking做了哪些改造和实践

　　我公司主要做了以下改造和实践

　　预发布环境需要强制采样调试，实现更细粒度的采样？traceId嵌入日志，自研实现SkyWalking插件。预发布环境需要强制采样调试

　　从上面的分析可以看出，Collector是在后台定时采样的。这不好吗？为什么我们需要实施强制采样？或者排查定位问题，有时线上出现问题，我们希望在预发布上复现，希望看到这个请求完整的调用链，所以需要在预发布上进行强制采样。所以我们修改Skywalking的dubbo插件实现强制采样

　　

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　　我们在request cookie上放一个类似force_flag = true的key-value对，表示我们要强制采样。网关收到这个cookie后，会在dubbo附件中带上键值对force_flag = true，然后skywalking的dubbo插件就可以根据这个来判断是否是强制采样。如果有这个值，就是强制采样。如果没有这个值，则进行正常定时采样。

　　实现更细粒度的采样？

　　Ha 称为更细粒度的采样。先来看一下skywalking默认的采样方式，即uniform sampling

　　我们知道这个方法默认是在3秒前采样3次，其他的请求都被丢弃。在这种情况下，有一个问题。假设3秒内本机有多次dubbo、mysql、redis调用，但是如果前3次都是dubbo调用的话，其他像mysql、redis等调用无法采样，所以我们修改了skywalking实现分组抽样，如下

　　也就是说3秒内对redis、dubbo、mysql等进行3次采样，也避免了这个问题。如何在日志中嵌入 traceId？

　　在输出日志中嵌入traceId，方便我们排查问题，所以打印traceId是非常有必要的，如何在日志中嵌入traceId呢？我们使用log4j，这里我们需要了解一下log4j的插件机制，log4j允许我们自定义插件输出日志的格式，首先我们需要定义日志的格式，在自定义日志格式，作为一个账号位，如下

　　然后我们实现一个log4j插件，如下

　　首先，log4j插件需要定义一个类，该类继承LogEventPatternConverter类，并用标准Plugin声明自己为Plugin，通过@ConverterKeys注解指定需要替换的占位符，然后在format方法中替换失去。这样日志中就会出现我们想要的TraceId，如下

　　我司开发了哪些skywalking插件

　　SkyWalking实现了很多插件，但是没有提供memcached和druid的插件，所以我们根据这两个的规范开发了插件

　　插件是如何实现的，可以看到主要由三部分组成

　　插件定义类：指定插件的定义类，最后根据这里的定义类生成pluginInstrumentation。在设置或异常中编写增强逻辑

　　可能大家看了还是不太明白，下面就用dubbo plugin来简单说明一下。我们知道，在dubbo服务中，每次请求都会收到来自netty的消息，提交给业务线程池处理，真正调用到业务方法时结束。中间经过十几个Filter进程

　　而MonitorFilter可以拦截所有客户端请求或者服务端处理请求，所以我们可以增强MonitorFilter，在调用invoke方法之前，将全局traceId注入到它的Invocation attachment中，从而保证请求到达真正业务之前全局traceId已经存在逻辑。

　　那么显然我们需要在插件中指定我们要增强的类（MonitorFilter），并增强它的方法（invoke）。应该对此方法进行哪些改进？这就是*敏*感*词*（Inteceptor）要做的事情。来看看Dubbo插件中的插桩（DubboInstrumentation）

　　我们来看看代码中描述的*敏*感*词*（Inteceptor）是干什么的。关键步骤如下

　　首先，beforeMethod表示这里的方法会在MonitorFilter的invoke方法执行之前被调用，而afterMethod与之对应，表示invoke方法执行之后才会执行增强逻辑。

　　其次，从第2点和第3点我们可以看出，无论是消费者还是提供者，其全局ID都做了相应的处理，以保证到达真正的业务层时，全局traceid是可用的。定义好 Instrumentation 和 Interceptor 之后，最后一步就是在 skywalking.def 中指定定义的类

　　// skywalking-plugin.def 文件dubbo=org.apache.skywalking.apm.plugin.asf.dubbo.DubboInstrumentation

　　这样打包出来的插件就会对 MonitorFilter 的  invoke 方法进行增强，在 invoke

　　 方法执行前对期 attachment 作注入全局 traceId 等操作，这一切都是静默的，

　　对代码无侵入的。

　　# 总结

　　本文由浅入深地介绍了分布式跟踪系统的原理。相信大家对它的作用和工作机制有了更深入的了解。尤其需要注意的是，在引入某项技术时，一定要结合现有的技术架构，做出最佳方案。一个合理的选择，就像SkyWalking有四个模块，我们公司只是用它的agent采样功能，没有最好的技术，只有最适合的技术，通过这篇文章，相信大家应该对SkyWalking的实现机制有了更清晰的认识文章只介绍SkyWalking的插件实现，但毕竟是工业级软件。要了解它的深奥，还需要多阅读源码。

　　看完这篇文章，你有什么收获？欢迎在留言区与30w+ Java开发者共同探讨~

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