分布式追踪系统概述及主流开源系统对比

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导 读

分布式追踪系列文章来了！

本周推送为该系列的上篇，主要介绍了分布式追踪系统的原理、“可观察性” 的三大支柱、OpenTracing 标准，同时对当前主流的开源分布式追踪系统进行简单对比。

图片来源： Dapper, a Large-Scale Distributed

 Systems Tracing Infrastructure

随着应用容器化和微服务的兴起，借由 Docker 和 Kubernetes 等工具，服务的快速开发和部署成为可能，构建微服务应用变得越来越简单。但是随着大型单体应用拆分为微服务，服务之间的依赖和调用变得极为复杂，这些服务可能是不同团队开发的，可能基于不同的语言，微服务之间可能是利用 RPC、RESTful API，也可能是通过消息队列实现调用或通讯。如何理清服务依赖调用关系、如何在这样的环境下快速 debug、追踪服务处理耗时、查找服务性能瓶颈、合理对服务的容量评估都变成一个棘手的事情。

可观察性

(Observability)

及其三大支柱

为了应对这些问题，可观察性(Observability) 这个概念被引入软件领域。传统的监控和报警主要关注系统的异常情况和失败因素，可观察性更关注的是从系统自身出发，去展现系统的运行状况，更像是一种对系统的自我审视。一个可观察的系统中更关注应用本身的状态，而不是所处的机器或者网络这样的间接证据。我们希望直接得到应用当前的吞吐和延迟信息，为了达到这个目的，我们就需要合理主动暴露更多应用运行信息。在当前的应用开发环境下，面对复杂系统我们的关注将逐渐由点到点线面体的结合，这能让我们更好的理解系统，不仅知道 What，更能回答 Why。

可观察性目前主要包含以下三大支柱：

• 日志(Logging):Logging 主要记录一些离散的事件，应用往往通过将定义好格式的日志信息输出到文件，然后用日志收集程序收集起来用于分析和聚合。目前已经有 ELK 这样的成熟方案， 相比之下日志记录的信息最为全面和丰富，占用的存储资源正常情况下也最多，虽然可以用时间将所有日志点事件串联起来，但是却很难展示完整的调用关系路径；

• 度量(Metrics)Metric 往往是一些聚合的信息，相比 Logging 丧失了一些具体信息，但是占用的空间要比完整日志小的多，可以用于监控和报警，在这方面 Prometheus 已经基本上成为了事实上的标准；

• 分布式追踪(Tracing)Tracing 介于 Logging 和 Metric 之间， 以请求的维度，串联服务间的调用关系并记录调用耗时，即保留了必要的信息，又将分散的日志事件通过 Span 串联， 帮助我们更好的理解系统的行为、辅助调试和排查性能问题，也是本文接下来介绍的重点。

Logging，Metrics 和 Tracing 既各自有其专注的部分，也有相互重叠的部分。

图片来源：Metrics, tracing, and logging

近年来 Metric 和 Tracing 有融合的趋势，现在很多流行的 APM (应用性能管理)系统，如 Datadog 就融合了 Tracing 和 Metric 信息。

就在写这篇文章的同时，在 KubeCon 2019``CNCF 宣布 OpenTracing 和 Google 发起的的 OpenCensus 项目合并。目前新项目仍在建设中，不过已经承诺了对现有 OpenTracing 协议提供兼容。

下面是 CNCF 总结的当前流行的实现可观察性系统的常见软件或服务，Monitoring 栏中以 Prometheus 为代表，本身可以实现 Metric 的收集监控，不过结合图中其他工具可以实现更加强大和完善的监控方案：

图片来源： CNCF Cloud Native Landscape

分布式追踪系统

**(Tracing)**定位及其标准

Tracing 的功能定位

• 故障定位——可以看到请求的完整路径，相比离散的日志，更方便定位问题(由于真实线上环境会设置采样率，可以利用 debug 开关实现对特定请求的全采样)；

• 依赖梳理——基于调用关系生成服务依赖图；

• 性能分析和优化——可以方便的记录统计系统链路上不同处理单元的耗时占用和占比；

• 容量规划与评估；

• 配合 Logging 和 Metric 强化监控和报警。

最早由于 Google 的论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，让 Tracing 流行起来。而 Twitter 基于这篇论文开发了 Zipkin 并开源了这个项目。再之后业界百花齐放，诞生了一大批开源和商业 Tracing 系统。

OpenTracing 标准

由于近年来各种链路监控产品层出不穷，当前市面上主流的工具既有像 Datadog 这样的一揽子商业监控方案，也有 AWS X-Ray 和 Google Stackdriver Trace 这样的云厂商产品，还有像 Zipkin、Jaeger 这样的开源产品。

云原生基金会(CNCF) 推出了 OpenTracing 标准，推进 Tracing 协议和工具的标准化，统一 Trace 数据结构和格式。OpenTracing 通过提供平台无关、厂商无关的 API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。比如从 Zipkin 替换成 Jaeger/Skywalking 等后端。

在 OpenTracing 中，主要定义以下基本概念：

• Trace(调用链): OpenTracing 中的 Trace（调用链）通过归属于此调用链的 Span 来隐性的定义。一条 Trace（调用链）可以被认为是一个由多个 Span 组成的有向无环图（DAG 图）， Span 与 Span 的关系被命名为 References；

• Span(跨度)：可以被翻译为跨度，可以被理解为一次方法调用，一个程序块的调用，或者一次 RPC/数据库访问，只要是一个具有完整时间周期的程序访问，都可以被认为是一个 span。

单个 Trace 中，Span 间的因果关系：

 1      [Span A]  ←←←(the root span)
 2            |
 3     +------+------+
 4     |             |
 5 [Span B]      [Span C] ←←←(Span C 是 Span A 的孩子节点, ChildOf)
 6     |             |
 7 [Span D]      +---+-------+
 8               |           |
 9           [Span E]    [Span F] >>> [Span G] >>> [Span H]
10                                       ↑
11                                       ↑
12                                       ↑
13                         (Span G 在 Span F 后被调用, FollowsFrom)

每个 Span 包含的操作名称、开始和结束时间、附加额外信息的 Span Tag、可用于记录 Span 内特殊事件 Span Log、用于传递 Span 上下文的 SpanContext 和定义 Span 之间关系的 References。

关于 SpanContext

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SpanContext 是 OpenTracing 中非常重要的概念，在创建 Span、向传输协议 Inject（注入）和从传输协议中 Extract（提取）调用链信息时，SpanContext 发挥着重要作用。

图片来源： Jaeger Architecture

SpanContext 数据结构如下：

1SpanContext:
2- trace_id: "abc123"
3- span_id: "xyz789"
4- Baggage Items:
5  - special_id: "vsid1738"

• trace_id 和 span_id 区分 Trace 中的 Span；

• Baggage Items 和 Span Tag 结构相同，唯一的区别是：Span Tag 只在当前 Span 中存在，并不在整个 trace 中传递，而 Baggage Items 会随调用链传递。

在跨界(跨服务或者协议）传输过程中实现调用关系的传递和关联，需要能够将 SpanContext 向下游介质注入，并在下游传输介质中提取 SpanContext。

往往可以使用协议本身提供的类似 HTTP Headers 的机制实现这样的信息传递，像 Kafka 这样的消息中间件也有提供实现这样功能的 Headers 机制。

OpenTracing 实现，可以使用 API 中提供的 Tracer.Inject(...) 和 Tracer.Extract(...) 方便的实现 SpanContext 的注入和提取。

下面是伪代码示例：

1# 下面是调用方注入的过程
2span_context = ...
3outbound_request = ...
4
5carrier = {}
6tracer.inject(span_context, opentracing.Format.HTTP_HEADERS, carrier)
7
8for key, value in carrier:
9    outbound_request.headers[key] = escape(value)
10
11
12# 下面是被调用方提取的过程
13inbound_request = ...
14
15carrier = inbound_request.headers
16span_context = tracer.extract(opentracing.Format.HTTP_HEADERS, carrier)
17span = tracer.start_span("...", child_of=span_context)

目前主流开源

方案及对比

目前比较主流的 Tracing 开源方案有 Jaeger、Zipkin、Apache SkyWalking、CAT、Pinpoint、Elastic APM 等，这些项目源代码现在都托管在 GitHub 上。

我们按照下面的维度进行了对比：

表格整理时间：2019 年 6 月

在现有系统引入时需要考虑以下因素：

1. 低性能损耗

2. 应用级的透明，尽量减少业务的侵入，目标是尽量少改或者不用修改代码

3. 扩展性

基于以上调研，可以总结如下：

• 如果是偏向于 Java 栈的应用，对跨语言和定制化需求低，可以优先考虑侵入性低的 Apache SkyWalking，该项目是国人主导，有较多的公司在使用；

• 考虑多语言支持、定制化和高扩展，优先选用 Jaeger（Jaeger 与 Zipkin 比较类似，且兼容 Zipkin 原始协议，相比之下 Jaeger 有一定的后发优势)，Jaeger 和 Zipkin 相对于其它方案，更专注与 Tracing 本身，监控功能比较弱；

• 偏向于纯 Web 应用，无需定制化且已经有搭建好的 ELK 日志系统可以考虑低成本的接入 Elastic APM；

• CAT 基于日志全量采集指标数据，对于大规模的采集有一定优势，且集成了完善的监控报警机制，国内使用的公司多，但其不支持 OpenTracing；

• Pinpoint 最主要的特点是侵入性低，拥有完整的 APM 和调用链跟踪功能，但是当前仅支持 Java 和 PHP，也不支持 OpenTracing 标准。

本文引用与参考如下：

[1]Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure

[2]观察之道：带你走进可观察性

[3]关于可观察性的三大支柱，你应该了解这些

[4]Metrics, tracing, and logging

[5]Datadog APM and Distributed Tracing

[6]Merging OpenTracing and OpenCensus: Goals and Non-Goals

[7]Merging OpenTracing and OpenCensus: A Roadmap to Convergence

[8]OpenTracing 语义标准

[9]OpenTracing Semantic Conventions

[10]OpenTracing Inject and extract

[11]Kafka Add Record Headers

[12]OpenTracing Supported tracers

[13]APM 和调用链跟踪

[14]Jaeger vs Apache Skywalking

[15]分布式跟踪、开放式跟踪和 Elastic APM