前言

在微服務架構中，一次請求往往涉及到多個模塊，多個中間件，多臺機器的相互協(xié)作才能完成。這一系列調用請求中，有些是串行的，有些是并行的，那么如何確定這個請求背后調用了哪些服務，哪些模塊，哪些節(jié)點及調用的先后順序？如何定位每個模塊的性能問題？本文將為你揭曉答案。

微服務架構

這是一個稍微復雜的例子

如果有用戶反饋某個頁面很慢，我們知道這個頁面的請求調用鏈是 A -----> ?C -----> ?B -----> ?D，此時如何定位可能是哪個模塊引起的問題呢？

更進一步，如果每個服務 Service A,B,C,D 都部署在好幾臺機器上。怎么知道某個請求調用了服務的具體哪臺機器呢？

可以明顯看到，由于無法準確定位每個請求經(jīng)過的確切路徑，在微服務這種架構下有以下幾個痛點：

1. 排查問題難度大，周期長

2. 特定場景難復現(xiàn)

3.系統(tǒng)性能瓶頸分析較難

有沒有一種辦法可以準確地產(chǎn)生完整的調用鏈，并且用可視化的方式呈現(xiàn)出來呢？

這就需要一個分布式調用鏈追蹤系統(tǒng)。

分布式調用鏈追蹤系統(tǒng):設計

想想看，如果要我們自己實現(xiàn)一個這樣的分布式追蹤系統(tǒng)，該怎么去設計？

首先，我們必須得區(qū)分每個調用鏈（起個時髦的名稱叫 Trace），得給它分配一個全局唯一的 ID （稱為 TraceID），并且在調用鏈上的每次調用都帶上這個 ID，這樣每個子調用都被關聯(lián)起來了。

其次，我們得記錄所有調用的先后次序和父子關系。

假設有以上這樣的調用鏈，如果我們只記錄了這四個調用：

A---->B

B---->C

A---->D

D---->E

D---->F

雖然我們知道它屬于一個調用（TraceID 相同），還是無法畫出完整的調用拓撲圖。

所以必須得記錄父子關系：

A---->B 是 B---->C 的父調用

A---->D 是 D---->E 的父調用

A---->D 還是 D---->F 的父調用

如何記錄呢？需要給每個調用分配一個ID (稱為 SpanID)，并且把這個 ID 傳遞給子調用， 子調用根據(jù) Parent Span ID 生成自己的 SpanID：

用表格展示是這樣：

這樣根據(jù) id 間的關系就很容易據(jù)此畫出調用鏈了（即可視化視圖）

魔法師Agent

前面說得挺容易，但是在分布式的環(huán)境下，如何才能正確地生成 TraceID, ParentSpanID, SpanID 呢？

微服務是來實現(xiàn)業(yè)務的，肯定不能來干這個監(jiān)控和跟蹤的活兒，那樣對微服務的侵入性就太強了。

所以必須得有一個獨立的組件，在不干擾微服務的情況下，監(jiān)控微服務之間的調用，把這些 ID 生成， 這個獨立的組件就是 Agent。

Agent 要想施展魔法，需要安裝在每個服務所在的機器上：

這個魔法師遵循的規(guī)則也非常簡單，以上圖中服務 A 上的 Agent 為例：

1. 當 Agent 監(jiān)控到有人在調用服務 A，但是沒有 ParentSpanID， 它就知道，這是一次全新的調用，應該創(chuàng)建新的 TraceID。

2. 當Agent監(jiān)控到 A 調用了 B 時, 它就可以生成 SpanID = 1，并且把這個 ID 當作 ParentSpanID 傳遞給 B。這樣當 B 調用 C 的時候， B 的 Agent 就能生成此次調用的 SpanID 為 1.1

3. 當 Agent 監(jiān)控到 A 調用 D 的時候，可以生成 SpanID = 2， 并且把這個 ID 當作 ParentSpanID 傳遞給 D

D 在調用 E 和 F 的時候，就能分別生成 SpanID 2.1 和 2.2

你也許注意到了一個問題：微服務都是跨進程調用的，怎么可能把 TraceID , ParentSpanID 在服務之間傳來傳去呢？

這就需要 Agent 來施展“魔法”了，Agent 需要理解微服務之間的傳輸協(xié)議，然后把 TraceID，ParentSpanID 悄悄地“藏”到某個地方，傳遞給下一個服務。

例如 HTTP 協(xié)議中定義了 Header 與 Body，Header 一般放請求的長度，請求 IP等非業(yè)務的信息。業(yè)務數(shù)據(jù)一般放在 Body 中。于是 Agent 就可以把 TraceID，ParentSpanID 悄悄地“藏到”? Header 中，這樣既不會對 Body 中的業(yè)務數(shù)據(jù)造成影響，又可以把跟蹤所需的數(shù)據(jù)傳遞給下一個服務了。

你的腦海中可能已經(jīng)想到 Agent 的實現(xiàn)原理了，這個 Agent 可以這么來實現(xiàn)：

指定微服務中的“RPC 調用的公用程序”（例如 Dubbo 中的 MonitorFilter.invoke方法）， 然后在運行時，通過動態(tài)修改字節(jié)碼的方式來增強它：

當服務 A 調用服務 B 時， Agent 就可以做點兒手腳，修改 header 了：

數(shù)據(jù)收集

Agent 雖然監(jiān)控、生成了足夠多的數(shù)據(jù)，但是單個 Agent 無法獲得全局視圖，我們需要一個全局的收集器來把 Agent 的數(shù)據(jù)收集上來，這樣才能生成全局的調用鏈。

數(shù)據(jù)收集器獲得了全局的數(shù)據(jù)以后，就可以畫出漂亮的調用鏈的圖了，例如這個：

小結

經(jīng)過一番探索，一個分布式調用鏈系統(tǒng)的核心組件和實現(xiàn)原理浮出水面，當然，其中還有很多細節(jié)需要處理，例如采樣的頻率，全局唯一 ID 的生成算法，UI界面等等。市面上有不少開源的分布式跟蹤系統(tǒng)，如 SkyWalking、Zipkin、Pinpoint 等等，感興趣的可以繼續(xù)深入研究。