一、技术原理
1.1 背景
微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位。主要体现在,一个请求可能需要调用很多个服务,而内部服务的调用复杂性,决定了问题难以定位。所以微服务架构中,必须实现分布式链路追踪,去跟进一个请求到底有哪些服务参与,参与的顺序又是怎样的,从而达到每个请求的步骤清晰可见,出了问题,很快定位。 举个例子,在微服务系统中,一个来自用户的请求,请求先达到前端A(如前端界面),然后通过远程调用,达到系统的中间件B、C(如负载均衡、网关等),最后达到后端服务D、E,后端经过一系列的业务逻辑计算最后将数据返回给用户。对于这样一个请求,经历了这么多个服务,怎么样将它的请求过程的数据记录下来呢?这就需要用到服务链路追踪。 Google开源的 Dapper链路追踪组件,并在2010年发表了论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》,这篇文章是业内实现链路追踪的标杆和理论基础,具有非常大的参考价值。 中文翻译参考:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 目前,链路追踪组件有Google的Dapper,Twitter 的Zipkin,以及阿里的Eagleeye (鹰眼)等,它们都是非常优秀的链路追踪开源组件。
1.2 名词术语
微服务链路追踪系统实现时,需设置一些关键节点记录信息,链路追踪相关名词如下:
Span:基本工作单元,发送一个远程调度任务 就会产生一个Span,Span是一个64位ID唯一标识的,Trace是用另一个64位ID唯一标识的,Span还有其他数据信息,比如摘要、时间戳事件、Span的ID、以及进度ID。
Trace:一系列Span组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的API接口,这个API接口,需要调用多个微服务,调用每个微服务都会产生一个新的Span,所有由这个请求产生的Span组成了这个Trace。
Annotation:用来及时记录一个事件的,一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束 。这些注解包括以下:
cs – Client Sent -客户端发送一个请求,这个注解描述了这个Span的开始
sr – Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它,如果将其sr减去cs时间戳便可得到网络传输的时间。
ss – Server Sent (服务端发送响应)–该注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端),如果ss的时间戳减去sr时间戳,就可以得到服务器请求的时间。
cr – Client Received (客户端接收响应)-此时Span的结束,如果cr的时间戳减去cs时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间。
1.3 调用链分析
一个服务调用过程如下图所示:
二、技术实现
调用方每一次向系统服务发起请求时,会生成这一次调用产生的相关调用链日志,生成一个全局的traceId,生成不同节点的span信息。其中当首个服务生成全局编码后,放入到header中,基于http传递给下级服务(其他模式类似)。下级服务可通过设置Filter过滤器(其他方案也可以),接收链路日志编码,并记录调用的日志信息。在将全局编码继续传递给下级服务。最终本次业务调用完成后,记录调用日志并清空本次调用链产生的全局编码。简易流程如下图所示:
2.1 单服务流程说明
- 调用方请求服务A,进入服务A过滤器;
- 服务A过滤器判断请求的header中是否携带了TraceId,ParentSpanId,有则使用携带的,没有就自动生成。
- 过滤器前置部分记录初始请求的一些信息,如请求地址,参数,请求时间等;
- 过滤器转发请求进入到Service方法;
- 过滤器后置部分再次记录Service方法执行完成后的一些信息,如返回内容,结束时间;
- 过滤器前后分别记录了信息,组合生成调用链路日志;
- 请求完成后,清空本次产生的TraceId;
服务A调用链日志信息参考:
// trace日志 { "message":"trace log", "context":{ "trace_id":"e0d5c5ba-f497-4407-b8ca-f657a88452fc517513", "request_uri":"/customize-trace-A/trace/jdk/async", "request_method":"GET", "refer_service_name":null, "service_name":"customize-trace-A", "refer_service_host":"127.0.0.1", "request_time":1608896030.689531, "response_time":1608896030.692276, "time_used":3.479, "service_addr":"192.168.45.42", "service_port":8095, "request_id":"9adfcf3c-d606-418f-abc7-6600bff6adf0533098" }, "datetime":"2020-12-25 19:33:50.690014" } // span节点 { "trace_id":"e0d5c5ba-f497-4407-b8ca-f657a88452fc517513", "request_id":"9adfcf3c-d606-418f-abc7-6600bff6adf0533098", "span":{ "span_id":"eb12eaf8-df3d-4dd2-923a-685360a4fd79588942", "parent_id":null, "duration":3426, "annotations":[ { "timestamp":1608896030686322, "action":"sr" }, { "timestamp":1608896030689748, "action":"ss" } ] } , "datetime":"2020-12-25 19:34:50.690014" }
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2.2 多服务流程说明
多个服务与单个服务对比,是在不同的微服务里面分别记录对应的Trace信息,Span信息。同一个调用请求,所有微服务记录的TraceId一致,父服务的SpanId为子服务的ParentSpanId。 举例两个服务间的调用流程如下:
- 调用方发起调用,请求服务A,进入服务A过滤器;
- 服务A过滤器判断请求的header中是否携带了TraceId,ParentSpanId,有则使用携带的,没有就自动生成;
- 服务A过滤器前置部分记录初始请求的一些信息,如请求地址,参数,请求时间等;
- 服务A过滤器转发请求进入到Service方法;
- 服务A的Service方法内部执行部分逻辑后,开始通过中间件调用服务B;
- 将服务A中已生成的TraceId,ParentSpanId信息,通过header设置参数(其他类似)的模式传递给服务B;
- 进入服务B过滤器,服务B过滤器获取header中传递过来的TraceId,ParentSpanId;
- 服务B过滤器前置部分记录初始请求的一些信息,如请求地址,参数,请求时间等
- 服务B过滤器转发请求进入到Service方法;
- 服务B过滤器后置部分再次记录Service方法执行完成后的一些信息,如返回内容,结束时间;
- 服务B过滤器前后分别记录了信息,组合生成调用链路日志;
- 服务B基于中间件返回调用的请求信息处理结果给服务A;
- 服务A清空本次接收到的TraceId等编码信息。
- 服务A过滤器后置部分再次记录Service方法执行完成后的一些信息,如返回内容,结束时间;
- 服务A过滤器前后分别记录了信息,组合生成调用链路日志;
- 服务A清空本次请求产生的TraceId。
2.3 中间件记录Span信息
中间件是否需要记录Span信息 上述举例并未记录服务的Service方法执行一段时间后,何时通过中间件发起调用其他服务的Span信息。现实业务中,服务调用经常存在这种情况,服务A中某一个方法,先调用了服务B,获取到服务B的返回结果后,后续还又调用了服务C,服务D。此刻若不记录中间件的Span信息,在分析部分调用链超时情况时,会难以定位分析。只能获取到接受方的接收时间,不知道某一个服务调用时具体的发起时间(如服务D最终接收请求时的时间与最初进入服务A记录的请求时间相差一分钟,但这并不能说服务A调用服务D的接口就耗时一分钟)。
因此,中间件模块记录Span信息也至关重要。比如一个http请求的中间件,可重写他的Client实现类,记录开始发起请求和请求完成(类似于Filter)这一段时间的Span信息。
2.4 TraceId的管理
- 为什么每次服务调用完成后,需要清空traceId?
- 多个请求同时发起时,如何保证调用链日志在不同线程中隔离,互不影响?
每一个请求过来时,产生一个独立的子线程,在这个子线程内部设置对应的traceId,可基于ThreadLocal存储调用链相关信息,达到子线程信息隔离的目的。 了解调用链信息基本原理后,自定义编码实现一套基于traceId的调用链追踪技术方案,需解决如下问题:
- 全局traceId的生成和清空;
- traceId调用链路传递与追踪;
- traceId基于Filter接收;
- Span生成与管理;
- 调用链路日志存储;
三、技术细节分析
3.1 生成调用链相关编码
traceId:全局调用链日志id编码,在多个服务调用的一条调用链日志中,为同一个日志编码 spanId:spanId节点的唯一编码 requestId:本次请求生成的唯一id编码,在多个服务调用的一条调用链日志中,为不同的日志编码 每一次发起业务调用完成后,需清空本次产生的编码。同时,不同线程的调用链日志应互不影响。故调用链信息可基于MDC技术实现,查看MDC的实现原理,本质还是基于ThreadLocal实现。本例直接基于ThreadLocal实现,部分伪代码如下:
public class LoggerUtil{ /** * 生成traceId ,requestId,spanId 类似,设置不同的方法名即可 */ static String traceId() { return UUID.randomUUID().toString() + new Random().nextInt(1000000); } } public final class ThreadHolderUtil { /** * 任意类型数据集合 */ private static final ThreadLocal<Map<Object, Object>> VALUE_MAP = ThreadLocal.withInitial(HashMap::new); /** * 设置key值 * * @param key key * @param value 值 */ public static void setValue(Object key, Object value) { Optional.ofNullable(VALUE_MAP.get()).ifPresent(valueMap -> valueMap.put(key, value)); } /** * 清除指定Key * * @param key 指定key */ public static void clearValue(Object key) { Optional.ofNullable(VALUE_MAP.get()).ifPresent(valueMap -> valueMap.remove(key)); } /** * 清除整个map */ public static void clearValueMap() { VALUE_MAP.remove(); } }
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- 获取traceId:String traceId = LoggerUtil.traceId();
- 单次调用过程中存储traceId:ThreadHolderUtil.setValue(TRACD_ID, traceId );
- 整个调用完成后,清空整个变量:ThreadHolderUtil.clearValueMap();
3.2 调用链编码传递
调用链编码传递主要是一个请求涉及到多个微服务时,一般是从网关(或首个请求的微服务)生成调用链编码后,该编码在不同微服务中的流转过程。本文主要介绍Feign和线程池中traceId的链路传递 参考文档:基于TraceId链路追踪
Feign传递编码-重写RequestInterceptor 网上介绍方案大多是通过重写实现RequestInterceptor接口实现的。参考代码如下:
/** * 调用服务追踪信息feign拦截器 * */ public class FeignTraceInterceptor implements RequestInterceptor { private static final Logger LOGGER = LoggerUtil.getTraceLogger(); @Override public void apply(RequestTemplate template) { String projectName = LoggerUtil.PROJECT_NAME; if (!StringUtils.isEmpty(projectName)) { template.header(REFER_SERVICE_NAME, projectName); } if (!StringUtils.isEmpty(HOST_IP)) { template.header(REFER_REQUEST_HOST, HOST_IP); } String traceId = TraceUtil.getTraceId(); if (StringUtils.isEmpty(traceId)) { traceId = LoggerUtil.traceId(); } template.header(GATEWAY_TRACE, traceId); String spanId = TraceContext.parentSpanId(); template.header(PARENT_ID_HEADER, spanId); } } @ConditionalOnClass(Feign.class) public static class FeignTraceAutoConfiguration { @Bean public FeignTraceInterceptor feignTraceInterceptor() { return new FeignTraceInterceptor(); } }
View Code 该方案是把调用链编码通过header传递给下级服务了,但并没有记录Feign处的Span信息。参考模型如下图所示:
Feign传递编码-重新实现内部调用的 Http Client 扩展方案是需要记录每一次调用Feign时,记录Feign处的Span信息。Feign最终可通过在http发起请求时,调整内部的Http Client扩展实现,达到记录Span信息的目的。(整体方案偏复杂,要考虑负载均衡时,池化请求等模式时,都可以记录信息)
Feign添加自定义注解 目的是为了记录Feign在执行方法前后的调用链信息,可采用加入注解,在Feign类上面标记,记录方法执行前后时的情况。调用链信息还是通过重写RequestInterceptor实现传递给下级服务。 采用Feign调用其他服务,记录Fegin的Span信息,可通过方案:
(Feign传递编码重写RequestInterceptor, Feign请求添加注解,组合实现。) 编写一个注解,并记录调用方法前后的时间信息,参考伪代码:
@Aspect @Component public class FeignSpanAspect { @Pointcut("@annotation(com.trace.base.tool.annotation.FeignSpan)") public void pointcut() { } @Around("pointcut()") public void around(ProceedingJoinPoint joinPoint) { try { // 先生成spanId String spanId = TraceContext.parentSpanId(); ThreadHolderUtil.setValue("feign-spanId", spanId); // cs Annotation cs = TraceContext.cs(); List<Annotation> annotations = new ArrayList<>(2); annotations.add(cs); // 避免执行超时,所以先设置span cs信息 Span span = new Span.Builder() .parentId(ThreadHolderUtil.getValue(PARENT_SPAN_ID_KEY, String.class)) .spanId(spanId) .annotations(annotations) .build(); List<Span> subSpanList = ThreadHolderUtil.getValue(SUB_SPAN_LIST_KEY, List.class); if (subSpanList != null) { subSpanList.add(span); } joinPoint.proceed(); // cr Annotation cr = TraceContext.cr(); // 增加cr annotations.add(cr); span.setDuration(cr.getTimestamp() - cs.getTimestamp()); } catch (Throwable throwable) { throwable.printStackTrace(); } } }
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线程池传递编码 主线程中记录的调用链信息通过线程池执行时,子线程会获取不到主线程的调用链信息(子线程获取traceId为null)。因此,需要在子线程执行时,主线程向子线程传递调用链相关编码信息。参考文档: 多线程相关知识:多线程-JUC线程池 Spring 回调方法装饰器:多线程调用如何传递上下文 JDK原生扩展Callable,Runnable:traceId跟踪请求全流程日志 其他方法:Transmittable ThreadLocal(TTL) 支持缓存线程池的 ThreadLocal
3.3 微服务过滤器接收调用链编码
上游服务向下游服务发起调用请求时,下游服务接收到请求时,加入一个基础过滤器(设置过滤器order值小于其他业务的order值,保证优先执行),获取上游服务请求信息中的调用链信息,获取出来后,记录请求Trace日志信息,并通过ThreadLocal模式,记录调用链信息。参考实现部分伪代码如下:
@Override public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException { HttpServletRequest servletRequest = (HttpServletRequest) request; String uri = servletRequest.getRequestURI(); // 服务健康检查日志不统计,根目录和HEAD请求忽略 final String slash = "/"; if (Arrays.stream(ignorePath).anyMatch(uri::startsWith) || slash.equals(uri) || HttpMethod.HEAD.name().equalsIgnoreCase(servletRequest.getMethod())) { chain.doFilter(request, response); } else { try { int port = request.getLocalPort(); TraceLog traceLog = new TraceLog(); traceLog.setRequestTime(getNowUs()); //服务名称 traceLog.setServiceName(LoggerUtil.PROJECT_NAME); // 开始时间戳(微秒) long start = LocalDateTimeUtil.getCurrentMicroSecond(); // traceId String traceId = servletRequest.getHeader(GATEWAY_TRACE); // 没有就新生成一个 if (StringUtils.isEmpty(traceId)) { traceId = LoggerUtil.traceId(); } // 尝试获取上游传递的parent_id String parentId = servletRequest.getHeader(TraceContext.PARENT_ID_HEADER); // 首先设置span id,作为后续子span的父span id String spanId = TraceContext.parentSpanId(); ThreadHolderUtil.setValue(PARENT_SPAN_ID_KEY, spanId); // 需要提前初始化子span列表,否则父子线程无法持有一个数据引用 ThreadHolderUtil.setValue(SUB_SPAN_LIST_KEY, new ArrayList<>()); // sr Annotation sr = TraceContext.sr(); String requestId = LoggerUtil.requestId(); // 设置trace,用于ResponseBody能够获取 Trace trace = new Trace(traceId, requestId); ThreadHolderUtil.setValue(TRACE_KEY, trace); traceLog.setTraceId(traceId); // 远程调用服务名称 traceLog.setReferServiceName(servletRequest.getHeader(REFER_SERVICE_NAME)); traceLog.setRequestUri(servletRequest.getRequestURI()); String method = servletRequest.getMethod(); traceLog.setRequestMethod(method); traceLog.setServicePort(port); // 原始response对象 chain.doFilter(request, response); // 结束时间戳(微秒) long end = LocalDateTimeUtil.getCurrentMicroSecond(); // ss Annotation ss = TraceContext.ss(); // duration long duration = ss.getTimestamp() - sr.getTimestamp(); // span日志 SpanLog spanLog = new SpanLog(); // 父span Span span = new Span.Builder() .parentId(parentId) .spanId(spanId) .duration(duration) .annotations(Arrays.asList(sr, ss)) .build(); spanLog.setTraceId(traceId); spanLog.setRequestId(requestId); spanLog.setSpan(span); List<Span> subSpanList = ThreadHolderUtil.getValue(SUB_SPAN_LIST_KEY, List.class); spanLog.setSubSpans(subSpanList); // todo 存储span信息 // todo 存储trace信息 } finally { // 最后清除VALUE_MAP // 执行完成后,清空产生的日志信息 ThreadHolderUtil.clearValueMap(); } } }
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3.4 Span生成与管理
通过技术原理分析,生成Span的场景为每一个微服务请求开始至请求完成时,记录一个Span节点信息。若服务执行过程中,通过中间件调用了其他微服务时,每一次中间件调用时,再记录一个Span节点信息(调用多少次,记录多少个)。
3.5 调用链日志存储
发起一次调用后,会生成Trace请求信息,Span节点信息,针对这些日志信息,可以通过写入到Log4g2日志中。或者写入到其他数据库等系统中做日志信息存储,便于后续分析问题。 举例一个场景: 发起请求,先调用服务A,服务A通过Feign调用一次服务B,整体记录日志参考如下:
服务A对应traceLog
- 生成全局traceId: 2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225。
- 服务A调用起止时间:1612344583.027557~ 1612344589.716305。
{ "message":"trace log", "context":{ "trace_id":"2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225", "request_uri":"/customize-trace-A/trace/feign/name", "request_method":"GET", "refer_service_name":null, "service_name":"customize-trace-A", "refer_service_host":"127.0.0.1", "request_time":1612344583.027557, "response_time":1612344589.716305, "time_used":4774.917, "service_addr":"192.168.45.42", "service_port":8095, "request_id":"01d91c6f-1745-414c-a556-06d2e2630995119672" }, "level":200, "level_name":"INFO", "channel":"REQUEST", "datetime":"2021-02-03 17:29:50.405499" }
View Code
服务A对应spanLog
- 服务A本身具备一个span节点信息。且服务A的spanId,为sub_spans的parentSpanId。因为服务A通过Feign调用了一次服务B,记录中间件的Span信息一次。(调用多少次,记录多少个孩子span节点。)
- 孩子节点的span信息,内部的开始请求时间,结束请求时间,小于上级节点的起止时间。
全局traceId:
2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225。
- sub_spans 节点下面,所有相关的子节点,他的parentId为上级span节点的spanId,值为e495b1e3-72e3-4dfc-92ad-8526c1c05e68901528。
{ "message":"span log", "context":{ "trace_id":"2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225", "request_id":"01d91c6f-1745-414c-a556-06d2e2630995119672", "span":{ "span_id":"e495b1e3-72e3-4dfc-92ad-8526c1c05e68901528", "parent_id":null, "duration":4772900, "annotations":[ { "timestamp":1612344583030172, "action":"sr" }, { "timestamp":1612344587803072, "action":"ss" } ] }, "request_uri":null, "request_method":null, "sub_spans":[ { "span_id":"6a112df7-762d-4467-aab5-8d4ea8d30e34265554", "parent_id":"e495b1e3-72e3-4dfc-92ad-8526c1c05e68901528", "duration":4064421, "annotations":[ { "timestamp":1612344583090733, "action":"cs" }, { "timestamp":1612344587155154, "action":"cr" } ] } ] }, "level":200, "level_name":"INFO", "channel":"SPAN", "datetime":"2021-02-03 17:29:49.705213" }
View Code
服务B对应traceLog
- 服务B接收上级的传入的TraceId,全局编码:2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225。
- 服务B调用起止时间:1612344586.914167~ 1612344587.162829.
- 服务A通过Feign发起的时间为: 1612344583090733,服务B接收到的请求时间1612344586914167,表明中间件到服务B中还是存在细微的时间差。
{ "message":"trace log", "context":{ "trace_id":"2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225", "request_uri":"/customize-trace-B/trace/name", "request_method":"GET", "refer_service_name":"customize-trace-A", "service_name":"customize-trace-B", "refer_service_host":"127.0.0.1", "request_time":1612344586.914167, "response_time":1612344587.162829, "time_used":218.196, "service_addr":"192.168.45.42", "service_port":8096, "request_id":"c3141791-b5c4-49e3-ad4a-08c40782f687651638" }, "level":200, "level_name":"INFO", "channel":"REQUEST", "datetime":"2021-02-03 17:29:47.161630" }
View Code
服务B对应spanLog
- 服务B接收上级的传入的TraceId,全局编码:2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225.
- 服务B没有再次调用其他的服务了,故不存在下级sub_spans节点。
- 服务B节点信息中的parent_id,为服务A中的孩子节点spanId,值为:6a112df7-762d-4467-aab5-8d4ea8d30e34265554。
{ "message":"span log", "context":{ "trace_id":"2bf002c7-c140-4304-9c42-98ec0e359e1a314225", "request_id":"c3141791-b5c4-49e3-ad4a-08c40782f687651638", "span":{ "span_id":"d4a7f2d5-d49d-4f88-95ee-4f73c18ff9d5967084", "parent_id":"6a112df7-762d-4467-aab5-8d4ea8d30e34265554", "duration":207818, "annotations":[ { "timestamp":1612344586929937, "action":"sr" }, { "timestamp":1612344587137755, "action":"ss" } ] }, "request_uri":null, "request_method":null, "sub_spans":[ ] }, "level":200, "level_name":"INFO", "channel":"SPAN", "datetime":"2021-02-03 17:29:47.139560" }
View Code
四、自实现方案优缺点
- 自定义一个调用链插件,便于根据项目需求,充分的定制化开发。
- 结合公司项目的需求,调整调用链方案,在调用链模块成熟后,可做为中间件模块,应用于公司的其他项目;
- 实现一个调用链插件,有利于了解整个调用链技术体系的技术关键点,技术细节。后续就算切换为其他的成熟的调用链产品,当使用中出现问题时,也能从原理层面分析问题。
- 自定义调用链插件在日志管理方面更灵活,便于后期业务日志分析,日志存储切换方案等可以做出快速调整。
- 随着Spring体系的升级,中间件的升级,自定义的调用链插件受到影响时,也需要升级。存在一定的维护成本。
- 在更加多元化的日志分析中,如权重管理,比例拦截日志等方面,自定义的插件都需要开发才能支持。
- 自定义插件的性能,技术实现方案与开发者掌握的技术密切相关。同开源的优秀调用链工具对比,肯定还是存在差异,需要开发者更新和替换。
五、案例源码
参考完整实现代码:https://github.com/wuya11/TraceDemo
运行截图参考: