全链路监控在微服务架构中属于非常重要的一个环节,下面我就全面来详解全链路监控的原理架构及框架组件@mikechen
全链路监控简介
全链路监控,英文全称是End-to-End Monitoring,是一种在计算机系统或应用程序中广泛使用的监控方法,旨在跟踪整个系统或应用程序的各个组件、服务和操作。
为什么需要全链路监控
随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,在复杂的微服务架构系统中会形成一个复杂的分布式服务调用链路。
如下图所示:
这些服务有可能是由不同的团队开发,也可能使用不同的编程语言来实现,也有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。
上图的服务调用,就可以看出链路过程非常复杂,如果其中一个服务除了问题,如何来排查?如何来定位?如何来追踪?
当系统出现性能问题、错误或故障时,全链路监控可以帮助快速定位问题的源头,从而缩短故障修复时间,降低业务中断的风险。
现代应用程序和系统通常由多个组件、服务和微服务构成,它们在不同的层级和位置上运行。
全链路监控可以帮助跟踪整个系统的各个组成部分,从而更好地管理复杂性并确保它们协同工作。
全链路监控的功能
全链路监控通常涵盖以下几个方面:
- 用户体验监控: 跟踪用户与系统之间的交互,包括页面加载时间、交互延迟等,以确保用户获得良好的体验。
- 应用程序监控: 监控应用程序的关键指标,如响应时间、请求和处理吞吐量、错误率等,以便及早发现并解决问题。
- 服务监控: 监控系统中不同服务的健康状况和性能,包括数据库、消息队列、缓存等。
- 基础设施监控: 跟踪服务器、网络、存储等基础设施的性能和可用性。
- 事务追踪: 跟踪单个事务在系统中的流程,从而能够识别瓶颈和性能问题。
- 日志分析: 对系统日志进行实时或离线分析,以发现异常、错误和潜在的问题。
- 警报和通知: 在系统出现问题或异常时,及时通知管理员或运维团队,以便他们能够采取必要的措施。
- 性能优化: 基于全链路监控的数据分析,识别性能瓶颈和优化机会,从而改进系统的性能和可靠性。
全链路监控的原理
以下是链路追踪的一些核心概念和组成部分,如下图所示:
这里会涉及到如下9大组成部分:
1.Trace(追踪)
追踪是一个特定操作或事务在系统中的完整路径,它包括:该操作经过的所有组件、服务和模块,以及在每个步骤中发生的事件。
2.Span(跨度)
跨度是追踪中的一个单独步骤或操作,它代表操作在某个组件或服务中的执行,每个跨度都包括开始和结束时间、事件信息和标签等。
3.Trace ID(追踪ID)
跨度是追踪中的一个单独步骤或操作,它代表操作在某个组件或服务中的执行,每个跨度都包括开始和结束时间、事件信息和标签等。
4.Span ID(跨度ID)
标识一个Span的ID,用于建立Span之间的父子关系。
5.标签和注释
跨度和追踪可以带有标签和注释,用于添加额外的元数据和信息,以帮助解释操作的含义和上下文。
6.数据采集
链路追踪需要从各个组件和服务中采集数据,包括性能指标、事件日志、时间戳等。
7.数据存储
采集的数据被存储在集中式存储系统中,以便后续的分析、查询和检索,这可以是数据库、日志存储、时间序列数据库等。
8.分布式追踪
针对分布式系统,链路追踪需要能够跨多个服务和组件追踪操作流程,这要求在各个组件之间传递上下文信息,并将跨度组合成一个完整的追踪。
9.报警通知
基于追踪数据,可以设置警报规则,当系统达到预定义的阈值或出现异常时,自动触发警报通知相关人员。
全链路监控的框架
以下是一些常用的6大全链路监控工具框架:
1.Zipkin
Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统,能够收集服务间调用的时序数据,提供调用链路的追踪。
Zipkin支持多种后端存储,并提供了可视化界面来展示追踪数据。
主要功能和特点:
- 追踪: Zipkin 允许您在分布式系统中追踪特定请求的路径,从一个服务到另一个服务,展示请求经过的各个步骤。
- 跨度(Span): 在 Zipkin 中,每个操作或步骤都被称为跨度(Span),包括起始时间、结束时间、操作名称、标签等信息。
- 追踪上下文: Zipkin 使用 Trace ID 和 Span ID 来传递上下文信息,以确保在整个操作链路中跟踪相关的事件。
- 可视化: Zipkin 提供了直观的可视化界面,可以用来查看追踪数据,了解请求流程和性能指标。
ZipKin整体架构如下:
ZipKin架构分为两部分:
一部分是ZipKin Server,用来作为数据的采集存储、数据分析与展示。
一部分是ZipKin Client,基于不同的语言及框架封装的一些列客户端工具,这些工具完成了追踪数据的生成与上报功能。
2.Skywalking
Skywalking是一个开源的应用性能监控和分析系统,专注于分布式系统和微服务架构的性能追踪、监控和故障排查。
SkyWalking和Zipkin一样,也分为服务端和客户端,服务端负责收集日志数据并且展示。
SkyWalking架构如下图所示:
主要功能:
- 全链路追踪: SkyWalking 支持全链路追踪,可以追踪分布式系统中请求的流程路径,帮助用户了解跨多个服务和组件的操作流程。
- 多语言支持: SkyWalking 提供多语言的客户端,支持多种编程语言和框架,包括Java、Python、Go、.NET等。
- 性能指标收集: 除了追踪数据,SkyWalking 还可以收集系统性能指标,如响应时间、吞吐量、错误率等。
- 数据可视化: SkyWalking 提供了直观的数据可视化仪表板,用于展示追踪数据、性能指标和系统拓扑图。
- 告警与通知: SkyWalking 允许设置警报规则,当性能或指标达到预定的阈值时,可以触发告警通知。
3.Prometheus
Prometheus 是一个开源的监控和警报工具,可以用于全链路监控,它通过数据采集和指标存储来监控系统性能,并支持查询语言和可视化。
Prometheus的功能特点:
- 应用程序监控: Prometheus 可以用于监控应用程序的性能和指标,帮助开发人员了解应用程序的健康状况。
- 基础设施监控: Prometheus 可以监控服务器、网络设备、数据库等基础设施的性能指标。
- 容器化环境: 在容器化环境中,如Kubernetes,Prometheus 可以帮助监控容器、Pod和集群的性能。
- 警报和通知: Prometheus 可以用于设置和管理警报规则,帮助及时发现和响应性能问题。
- 数据分析: 借助 PromQL 查询语言,Prometheus 可以用于对指标数据进行分析和洞察。
4.Sleuth
Spring Cloud Sleuth 是 Spring Cloud的链路追踪组件,实现了分布式跟踪解决方案。
Spring Cloud Sleuth采用的是Google的开源项目Dapper的专业术语,span、Trace、Annotations。
5.Jaeger
Jaeger 是一个开源的分布式追踪系统,用于监控和诊断分布式应用程序和微服务架构中的性能问题。
Jaeger 适用于微服务架构,可以帮助用户监控和优化服务之间的交互、性能问题和流程。
Jaeger 支持多种后端存储,如Elasticsearch、Cassandra、Kafka等,用于存储和查询追踪数据。
Jaeger 提供直观的数据可视化界面,用于展示追踪数据、性能指标和系统拓扑图。
6.PinPoint
Pinpoint 是一个开源的分布式应用性能监控工具,专注于跟踪和监控分布式应用程序和微服务架构的性能。
Pinpoint 提供了实时的全链路追踪、性能指标收集、可视化和告警功能,帮助用户实时了解应用程序的运行状况和性能表现。
这些框架和工具可以根据你的需求和技术栈进行选择,帮助您实现全链路监控,确保系统的高可用性、稳定性和性能。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验,资深技术专家,就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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