全链路监控详解(作用原理及6大监控工具)

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。