OpenTelemetry和Jaeger进行分布式追踪

OpenTelemetry和Jaeger如何协同工作?

OpenTelemetry:

定义:OpenTelemetry是一个开源项目,旨在为应用程序提供一致的、跨语言的遥测(包括追踪、度量和日志)。 标准化:OpenTelemetry为遥测数据提供了标准化的API、SDK和约定,这使得开发者可以在多种工具和平台上使用统一的接口。 自动化:OpenTelemetry提供了自动化的工具和库,可以无侵入地为应用程序添加追踪和度量。 扩展性:OpenTelemetry设计为可扩展的,支持多种导出器,这意味着可以将数据发送到多种后端和工具,如Jaeger、Prometheus、Zipkin等。

标准化的API:

span := tracer.Start("requestHandler")
defer span.End()
// tracer.Start是OpenTelemetry API的一部分,无论使用哪个监控工具,代码都保持不变。

标准化的SDK:

SDK是API的具体实现。当调用tracer.Start时,背后的逻辑(如何存储追踪数据、如何处理它等)由SDK处理。
使用OpenTelemetry SDK:可以配置SDK以决定如何收集和导出数据。例如,可以设置每分钟只导出100个追踪,或者只导出那些超过1秒的追踪。

约定: 约定是关于如何命名追踪、如何组织它们以及如何描述它们的共同规则。 例如,OpenTelemetry可能有一个约定,所有HTTP请求的追踪都应该有一个名为http.method的属性,其值为HTTP方法(如GET、POST等)。 使用OpenTelemetry约定:当记录一个HTTP请求时,会这样做:

span.SetAttribute("http.method", "GET")

Jaeger: 定义:Jaeger是一个开源的、端到端的分布式追踪系统,用于监控和排查微服务应用的性能问题。 可视化:Jaeger提供了一个强大的UI,用于查询和可视化追踪数据,帮助开发者和运维团队理解请求在系统中的流转。 存储和扩展性:Jaeger支持多种存储后端,如Elasticsearch、Cassandra和Kafka,可以根据需要进行扩展。 集成:Jaeger与多种工具和平台集成,如Kubernetes、Istio和Envoy。 如何协同工作: OpenTelemetry为应用程序提供了追踪和度量的能力。当使用OpenTelemetry SDK来为的应用程序添加追踪时,它会生成追踪数据。 这些追踪数据可以通过OpenTelemetry的Jaeger导出器发送到Jaeger后端。这意味着,使用OpenTelemetry,可以轻松地将追踪数据集成到Jaeger中。 在Jaeger中,可以查询、分析和可视化这些追踪数据,以获得系统的深入视图和性能洞察。 总的来说,OpenTelemetry和Jaeger是分布式追踪领域的强大组合。OpenTelemetry提供了数据收集的标准化和自动化,而Jaeger提供了数据的存储、查询和可视化。这两者的结合为微服务和分布式系统提供了强大的监控和诊断能力。

Jaeger的基础存储?

可插拔存储后端:Jaeger支持多种存储后端,包括Elasticsearch、Cassandra、Kafka和Badger等。这种可插拔的设计意味着可以选择最适合的环境和需求的存储后端。虽然 Jaeger 本身的存储可能足够用于开发和测试环境,但在生产环境中,一个健壮的外部存储后端几乎总是必需的。

存储结构:Jaeger的追踪数据通常存储为一系列的spans。每个span代表一个操作或任务,并包含其开始时间、结束时间、标签、日志和其他元数据。这些spans被组织成traces,每个trace代表一个完整的请求或事务。

数据保留策略:由于追踪数据可能会非常大,通常需要设置数据保留策略,以确定数据应该存储多长时间。例如,可能决定只保留最近30天的追踪数据。

性能和可扩展性:存储后端需要能够快速写入和查询大量的追踪数据。为了满足这些需求,许多存储后端(如Elasticsearch和Cassandra)被设计为分布式的,可以水平扩展以处理更多的数据。

索引和查询:为了支持在Jaeger UI中的查询,存储后端需要对某些字段进行索引,如trace ID、service name和operation name等。这使得用户可以快速查找特定的traces和spans。

数据采样:由于存储所有的追踪数据可能会非常昂贵,Jaeger支持数据采样,这意味着只有一部分请求会被追踪和存储。采样策略可以在Jaeger客户端中配置。

总的来说,Jaeger的存储是其架构中的一个关键组件,负责持久化追踪数据。通过与多种存储后端的集成,Jaeger为用户提供了灵活性,使他们可以选择最适合他们需求的存储解决方案。

Jaeger的内存存储?

内存存储:Jaeger的一个简单配置是使用内存存储,这意味着所有的追踪数据都保存在内存中,不持久化到磁盘。这种配置适用于开发和测试环境,但不适用于生产环境,因为重启Jaeger实例会导致数据丢失。

Badger存储:Badger是一个嵌入式的键/值存储,可以在本地文件系统中持久化数据。Jaeger可以配置为使用Badger作为其存储后端,这为那些不想设置外部存储系统(如Elasticsearch或Cassandra)的用户提供了一个简单的持久化选项。

外部存储后端:虽然Jaeger支持Elasticsearch、Cassandra和Kafka作为存储后端,但这并不意味着它们在默认配置中都被使用。需要明确地配置Jaeger以使用这些后端,并确保相应的存储系统已经设置并运行。

Jaeger 请求处理的过程?

代理和收集器:当发送追踪数据到Jaeger时,通常首先发送到Jaeger代理,然后代理将数据转发到Jaeger收集器。收集器负责将数据写入配置的存储后端。

应用程序/服务:这是开始点。当一个请求进入的应用程序或服务时,OpenTelemetry或Jaeger客户端库会开始记录一个追踪。追踪包含了请求从开始到结束的所有信息,包括调用的各个服务、函数和外部资源。

Jaeger-client:这个库在应用程序中集成,负责收集追踪数据。它还可以进行采样决策,决定是否将某个特定的追踪发送到Jaeger代理。

Jaeger-agent:Jaeger代理通常作为一个独立的进程运行,可能在与应用程序相同的主机上或在一个集中的位置。应用程序通过UDP将追踪数据发送到这个代理。代理的主要任务是接收这些数据,进行一些轻量级的处理(如批处理),然后转发它们到Jaeger收集器。jaeger-agent 。通过 UDP 协议监听来自应用程序的跟踪数据。这种方式的优点是非常快速和轻量级,但缺点是不保证数据的可靠传输。

从 Jaeger-client 到 Jaeger-agent: jaeger-agent 通常通过 UDP 协议监听来自应用程序(Jaeger-client)的跟踪数据。UDP 是一种无连接的协议,因此它非常快速和轻量级,但不保证数据的可靠传输。

从 Jaeger-agent 到 Jaeger-collector: jaeger-agent 可以通过多种方式将数据发送到 jaeger-collector。这包括 UDP、HTTP/HTTPS,以及 gRPC。在生产环境中,可能会更倾向于使用 HTTP/HTTPS 或 gRPC,因为这些协议更可靠。

Jaeger-collector:收集器接收来自一个或多个代理的追踪数据。它负责处理这些数据,例如进行索引和转换,然后将其写入配置的存储后端。在生产环境中,通常会有多个 jaeger-collector 实例,并且 jaeger-agent 可以配置为通过负载均衡器将数据发送到这些 jaeger-collector 实例,以实现高可用和负载均衡。

存储后端:这是追踪数据的最终存储位置。如前所述,Jaeger可以配置为使用多种存储后端,如Elasticsearch、Cassandra、Kafka或Badger。这里,数据被持久化并为后续的查询和分析所用。

Jaeger UI:当用户想要查看追踪数据时,他们会使用Jaeger UI。这个UI从存储后端查询数据,并以图形化的方式展示追踪和spans。

总结:一个请求的追踪数据从应用程序开始,通过Jaeger客户端库、Jaeger代理、Jaeger收集器,最后存储在配置的存储后端中。当需要查看这些数据时,可以通过Jaeger UI进行查询和可视化。

jaeger-agent 和 jaeger-collector 如何通过gRPC 通信?

在 Jaeger 的架构中,jaeger-agent 和 jaeger-collector 之间的通信通常是由 Jaeger 项目本身管理的,通常不需要手动编写 gRPC 代码来实现这一点。Jaeger 的各个组件已经内置了这些通信机制。

如果使用的 Jaeger 版本支持 gRPC,那么只需要在配置 jaeger-agent 和 jaeger-collector 时指定使用 gRPC 协议即可。

例如,在启动 jaeger-collector 时,可以通过命令行参数或环境变量来启用 gRPC 端口(默认为 14250)。

jaeger-collector --collector.grpc-port=14250

同样,在配置 jaeger-agent 时,您可以指定将数据发送到 jaeger-collector 的 gRPC 端口。

jaeger-agent --reporter.grpc.host-port=jaeger-collector.example.com:14250

这样,jaeger-agent 就会使用 gRPC 协议将数据发送到 jaeger-collector。

Jaeger如何进行分布式部署?

选择存储后端:

根据的需求和环境选择一个存储后端,如Elasticsearch、Cassandra或Kafka。 设置和配置所选的存储后端。例如,对于Elasticsearch,可能需要设置一个Elasticsearch集群。

部署Jaeger收集器: 在一个或多个节点上部署Jaeger收集器。 配置收集器以连接到的存储后端。 如果有多个收集器实例,考虑使用负载均衡器来分发从Jaeger代理接收的数据。

部署Jaeger代理: 在每个需要发送追踪数据的节点或服务旁边部署Jaeger代理。 配置代理以将数据发送到Jaeger收集器。如果使用了负载均衡器,将代理指向负载均衡器的地址。

部署Jaeger查询服务: 部署Jaeger查询服务,它提供了一个API和UI来查询和查看追踪数据。 配置查询服务以连接到的存储后端。

配置服务和应用程序: 在的服务和应用程序中集成Jaeger客户端库。 配置客户端库以将追踪数据发送到本地的Jaeger代理。

监控和日志: 配置Jaeger组件的日志和监控,以便在出现问题时能够快速诊断和解决。

优化和调整: 根据的环境和流量模式,调整Jaeger的配置和资源分配。 考虑使用Jaeger的采样功能来减少存储和传输的数据量。

备份和恢复: 定期备份的存储后端数据。 确保有一个恢复策略,以便在出现故障时能够恢复数据。

安全性: 考虑为Jaeger组件和存储后端启用TLS/SSL。 如果需要,配置身份验证和授权。 通过以上步骤,可以在分布式环境中部署Jaeger,从而实现高可用性、扩展性和故障隔离。这种部署方式特别适合大型或复杂的微服务和分布式系统。

使用Docker模拟部署分布式Jaeger的步骤?

使用Docker部署分布式Jaeger是一个很好的选择,因为Docker提供了一个轻量级、隔离的环境,可以轻松地模拟分布式部署。以下是使用Docker模拟部署分布式Jaeger的步骤:

设置存储后端: 假设我们选择Elasticsearch作为存储后端。

docker run --name jaeger-elasticsearch -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0

部署Jaeger收集器:

docker run --name jaeger-collector -d -p 14268:14268 -p 14250:14250 -e SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch -e ES_SERVER_URLS=http://<HOST_IP>:9200 jaegertracing/jaeger-collector:latest```

部署Jaeger代理:
```bash
docker run --name jaeger-agent -d -p 5775:5775/udp -p 6831:6831/udp -p 6832:6832/udp -p 5778:5778/tcp -e REPORTER_GRPC_HOST_PORT=<HOST_IP>:14250 jaegertracing/jaeger-agent:latest

部署Jaeger查询服务:

docker run --name jaeger-query -d -p 16686:16686 -e SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch -e ES_SERVER_URLS=http://<HOST_IP>:9200 jaegertracing/jaeger-query:latest

验证部署: 打开浏览器并访问http://<HOST_IP>:16686,应该能够看到Jaeger UI。

配置服务和应用程序: 在的服务和应用程序中集成Jaeger客户端库,并配置它们将追踪数据发送到上面启动的Jaeger代理。

监控和日志: 使用docker logs <container_name>来查看每个Jaeger组件的日志。

注意:

<HOST_IP>应该替换为的Docker宿主机的IP地址。 在真实的生产环境中,可能还需要考虑网络、存储、备份、安全性和其他配置。 这些步骤只是为了模拟一个简单的分布式Jaeger部署。在真实的生产环境中,可能需要更复杂的配置和部署策略。 总之,使用Docker可以轻松地模拟Jaeger的分布式部署,这对于开发、测试和学习都是非常有用的。

当引入Jaeger进行分布式追踪时,常见的性能考虑?

采样策略:

为了减少追踪数据的量并降低系统开销,Jaeger支持多种采样策略。例如,概率采样只会追踪一定比例的请求。 选择合适的采样策略可以确保捕获到有代表性的追踪数据,同时不会对系统产生过大的负担。

追踪数据的传输:

Jaeger客户端库通常会在内存中缓存追踪数据,并批量发送到Jaeger后端,以减少网络调用的次数和延迟。 考虑使用异步传输,这样即使追踪后端服务不可用或延迟也不会影响到应用的主要功能。

存储后端的性能:

Jaeger支持多种存储后端,如Elasticsearch、Cassandra和Kafka。每种存储后端都有其性能特点和最佳实践。 根据数据量、查询需求和存储策略选择合适的存储后端,并进行适当的优化。

追踪数据的生命周期:

考虑设置追踪数据的保留策略,以自动删除旧的追踪数据,防止存储资源被耗尽。

服务间通信的开销:

在微服务之间传递追踪上下文(如Span ID和Trace ID)会增加通信的开销。虽然这些开销通常很小,但在高吞吐量的系统中可能会变得显著。

查询性能:

当使用Jaeger UI进行查询时,需要确保存储后端可以快速响应,特别是在大量的追踪数据下。 考虑为存储后端启用索引和优化查询性能。

监控和告警:

监控Jaeger的性能和健康状况,确保它不会成为系统的瓶颈。 设置告警,以便在出现性能问题或故障时立即通知。

资源分配:

根据追踪数据的量和查询需求为Jaeger分配足够的计算和存储资源。 引入Jaeger时,应该在测试环境中进行性能测试和调优,确保在生产环境中不会出现性能问题或故障。

采样策略?

Jaeger支持多种采样策略,以允许用户根据其需求和环境来选择最合适的策略。以下是Jaeger支持的主要采样策略:

常量采样 (constant): 这种策略要么始终采样,要么从不采样。 参数: decision: true 表示始终采样,false 表示从不采样。

概率采样 (probabilistic): 这种策略根据指定的概率采样。 参数: samplingRate: 设置采样率,范围从0到1。例如,0.2表示20%的追踪会被采样。

速率限制采样 (ratelimiting): 这种策略根据每秒的固定速率进行采样。 参数: maxTracesPerSecond: 每秒允许的最大追踪数。

远程采样 (remote): 这种策略允许从Jaeger代理动态地获取采样策略。 代理会定期从Jaeger收集器中拉取策略。

如何设置采样策略: 采样策略可以在Jaeger客户端或Jaeger代理中设置。以下是如何在Jaeger客户端中使用Go语言设置采样策略的示例:

import (
	"github.com/uber/jaeger-client-go"
	"github.com/uber/jaeger-client-go/config"
)

func main() {
	cfg := config.Configuration{
		Sampler: &config.SamplerConfig{
			Type:  jaeger.SamplerTypeProbabilistic,
			Param: 0.2,
		},
		Reporter: &config.ReporterConfig{
			LogSpans:            true,
			BufferFlushInterval: 1 * time.Second,
		},
	}

	tracer, closer, err := cfg.NewTracer()
	defer closer.Close()
}

在上面的示例中,我们设置了概率采样策略,并指定了20%的采样率。

如果使用的是Jaeger代理,可以使用命令行参数或环境变量来配置采样策略。例如,使用以下命令行参数启动Jaeger代理并设置概率采样率为20%:

docker run -d -p 5775:5775/udp -p 6831:6831/udp -p 6832:6832/udp -p 5778:5778/tcp jaegertracing/jaeger-agent --sampler.type=probabilistic --sampler.param=0.2

假设在一个微服务环境中,发现一个服务的追踪数据没有出现在Jaeger UI中,会如何调查和解决这个问题?

如果某个服务的追踪数据没有出现在Jaeger UI中,以下是一些调查和解决问题的步骤:

检查服务的Jaeger客户端配置:

确保服务正确地配置了Jaeger客户端,并且指向了正确的Jaeger代理或Collector地址。 检查服务的日志,看是否有与Jaeger相关的错误或警告。

验证采样策略: 检查服务的采样策略配置。如果采样率设置得太低,可能会导致追踪数据很少或完全没有。 确保服务实际上是在生成追踪数据。例如,如果采样策略设置为不采样,那么将不会有数据发送到Jaeger。

检查Jaeger代理: 如果使用Jaeger代理,确保它正在运行并且可以访问。 检查Jaeger代理的日志,查找与数据发送相关的错误或警告。

验证网络连接: 确保服务可以成功地连接到Jaeger代理或Collector。可能存在网络阻塞、防火墙规则或其他网络问题。 使用工具如ping、telnet或curl来测试连接。

检查Jaeger Collector: 确保Collector正在运行并且没有达到其资源限制。 检查Collector的日志,查找与数据接收或存储相关的错误或警告。

验证存储后端: 确保Jaeger的存储后端(如Elasticsearch、Cassandra等)正在运行并且健康。 检查存储后端的资源使用情况,如CPU、内存和磁盘。 查看存储后端的日志,寻找与数据写入相关的问题。

检查Jaeger UI: 确保UI正确地连接到Jaeger后端并且可以查询数据。 尝试查询其他服务的追踪数据,看是否只是一个特定服务的问题。

其他考虑: 检查服务的资源使用情况,如CPU、内存和网络。过高的资源使用可能导致追踪数据丢失。 如果使用了其他中间件或代理(如Envoy、Istio等),确保它们正确地传递了追踪上下文。

获取更多信息: 增加Jaeger客户端、代理和Collector的日志级别,以获取更详细的信息。 在服务中添加更多的日志或指标,以帮助诊断问题。 通过上述步骤,应该可以定位并解决服务追踪数据没有出现在Jaeger UI中的问题。

Span、Trace、Baggage和Context?

Span:

定义: Span代表一个工作的单元,例如一个函数调用或一个数据库查询。 详细解释: 在分布式追踪中,Span通常包含一个开始时间、一个结束时间、一个描述性的名称(例如函数名或API端点)以及其他可选的元数据(例如日志、标签或事件)。Span还有一个唯一的ID和一个关联的Trace ID。

Trace:

定义: Trace是由多个Span组成的,代表一个完整的事务或工作流程,如用户请求的处理。 详细解释: 在微服务架构中,一个用户请求可能需要多个服务协同工作来完成。每个服务的工作可以被表示为一个Span,而整个用户请求的处理则被表示为一个Trace。所有相关的Span共享一个Trace ID,这样我们就可以将它们组合在一起,形成一个完整的视图。

Baggage:

定义: Baggage是与Trace相关的键值对数据,它在Trace的所有Span之间传播。 详细解释: Baggage允许在整个Trace的生命周期中携带数据。例如,可能想在Trace的开始时设置一个“用户ID”或“实验变种”,然后在后续的Span中访问这些数据。Baggage可以帮助实现跨服务的上下文传播。

Context:

定义: Context是一个抽象概念,用于在不同的操作和函数调用之间传递元数据,如Span和Baggage。 详细解释: 在分布式追踪中,Context确保在处理一个请求时,所有相关的信息(如当前的Span、Baggage等)都能被正确地传递和访问。例如,在OpenTelemetry中,Context是一个核心概念,用于在API调用和库之间传递追踪和度量信息。

Jaeger与其他追踪系统(如Zipkin)相比有什么优势或特点?

原生支持OpenTracing:

Jaeger是作为OpenTracing项目的一部分而创建的,因此它从一开始就原生支持OpenTracing API。这意味着对于那些已经采用OpenTracing标准的应用程序,集成Jaeger会更加直接。 虽然Zipkin现在也支持OpenTracing,但它最初并不是为此而设计的。

灵活的存储后端:

Jaeger支持多种存储后端,如Elasticsearch、Cassandra和Kafka。这为用户提供了更多的选择,以满足其特定的需求和偏好。 Zipkin也支持多种存储后端,但Jaeger在某些方面提供了更多的灵活性。

适应性:

Jaeger的设计允许它轻松地适应大规模和高流量的环境。例如,它支持收集器和代理的分离部署,这有助于在大型系统中分散负载。

高级UI和过滤功能:

Jaeger的UI提供了一些高级的过滤和查找功能,使用户能够更容易地找到和分析特定的追踪。 虽然Zipkin也有一个功能强大的UI,但Jaeger在某些方面提供了更多的功能,如追踪比较和性能优化。

性能优化:

Jaeger提供了一些高级的性能优化功能,如自适应采样,这有助于在高流量环境中减少系统开销。

生态系统和集成:

由于Jaeger是CNCF(云原生计算基金会)的项目,它与其他CNCF项目(如Prometheus、Kubernetes等)有很好的集成。 虽然Zipkin也有一个强大的生态系统,但Jaeger在与其他云原生工具的集成方面可能有优势。

扩展性:

Jaeger的架构设计为模块化,这使得它更容易扩展和自定义。例如,可以轻松地添加新的存储后端或采样策略。 总的来说,虽然Jaeger和Zipkin都是优秀的分布式追踪系统,但它们在设计、特性和生态系统方面有所不同。选择哪一个取决于的具体需求、偏好和现有的技术栈。

如何根据实际的业务场景选择合适的采样策略?

场景: 有一个API,每秒处理数万个请求,每个请求的处理时间都很短。 采样策略: 使用概率采样,设置一个较低的采样率(例如0.1%或1%)。这样,可以捕获代表性的追踪,同时保持开销在可接受的范围内。

关键业务流程: 场景: 有一个关键的业务流程,例如支付或订单处理,希望对其进行全面监控。 采样策略: 使用常量采样并始终采样。对于这种关键路径,可能希望捕获所有追踪,以确保最高的可见性。

新发布的服务: 场景: 刚刚发布了一个新服务,希望对其进行密切监控,以捕获任何潜在的问题。 采样策略: 初始阶段可以使用常量采样并始终采样。一旦服务稳定,可以切换到概率采样或速率限制采样。

不规则的流量模式: 场景: 有一个服务,其流量模式非常不规则,有时候非常高,有时候非常低。 采样策略: 使用速率限制采样,设置每秒的固定追踪数。这样,无论流量如何,都可以保持一致的追踪率。

多服务环境: 场景: 的微服务架构中有多个服务,每个服务都有不同的流量和重要性。 采样策略: 对于关键服务,使用常量采样;对于高流量服务,使用概率采样;对于其他服务,可以使用速率限制采样。确保在整个系统中使用一致的采样决策,以避免断裂的追踪。 调试和故障排查:

场景: 正在调试一个特定的问题,需要更详细的追踪数据。 采样策略: 临时使用常量采样并始终采样。一旦问题解决,恢复到之前的采样策略。

如何传递追踪信息?

HTTP Headers:

在基于HTTP的微服务架构中,追踪信息(如trace ID和span ID)通常作为HTTP headers传递。例如,使用B3 Propagation headers(由Zipkin定义)。

消息队列:

在基于消息的系统中,追踪信息可以作为消息的元数据或属性传递。

gRPC Metadata:

对于使用gRPC的系统,追踪信息可以通过gRPC的metadata传递。

Context Propagation:

在同一进程内的不同组件之间,可以使用编程语言提供的上下文(如Go的context.Context)来传递追踪信息。

谁来生成ID?

边缘服务:

第一个接收到请求的服务(通常是API网关或边缘服务)负责生成trace ID。这确保了整个请求链中的所有spans都共享相同的trace ID。

每个服务:

每个服务在开始处理请求时都会生成一个新的span ID。这标识了该服务处理的操作或任务。

什么算法?

随机生成:使用强随机数生成器生成随机ID。例如,使用UUID(通常是UUID v4)。 雪花算法(Snowflake):这是Twitter开发的一个算法,用于生成唯一的ID。它结合了时间戳、机器ID和序列号来确保在分布式系统中生成的ID是唯一的。 增量或原子计数器:对于单一服务,可以简单地使用一个原子计数器来生成span IDs。但是,这种方法在分布式系统中可能不是很实用,除非它与其他信息(如机器ID)结合使用。

链路追踪?

链路追踪: 链路追踪通常使用一个称为“span”的概念来代表一个工作单元或一个操作,例如一个函数调用或一个数据库查询。每个span都有一个唯一的ID,以及其他关于该操作的元数据,如开始和结束时间。

这些span被组织成一个树结构,其中一个span可能是另一个span的父span。最顶部的span称为“trace”,它代表一个完整的操作,如一个HTTP请求。

传递追踪信息: 为了跟踪一个完整的请求,当它穿越多个服务时,我们需要将追踪信息从一个服务传递到另一个服务。这通常是通过在HTTP头部或消息元数据中添加特殊的追踪标识符来实现的。

常用的标识符有:

Trace ID:代表整个请求的唯一标识。 Span ID:代表单个操作或工作单元的标识。 Parent Span ID:标识父span的ID。

多线程追踪: 在多线程或并发环境中进行追踪略有挑战,因为不同的线程可能并发地执行多个操作。为了在这样的环境中准确地跟踪操作,我们需要注意以下几点:

线程局部存储(Thread-Local Storage, TLS):使用TLS存储当前线程的追踪上下文。这意味着即使在并发环境中,每个线程也都有自己的追踪上下文,不会与其他线程混淆。

手动传递上下文:在某些情况下,如使用协程或轻量级线程,您可能需要手动传递追踪上下文。这意味着当启动一个新的并发任务时,需要确保追踪上下文被适当地传递和更新。

正确的父/子关系:确保在多线程环境中正确地标识span的父/子关系。例如,如果两个操作在不同的线程上并发执行,它们可能会有同一个父span,但是它们应该是兄弟关系,而不是父/子关系。

线程局部存储 (TLS)?

Go 的 goroutines 不直接映射到操作系统的线程,因此传统的线程局部存储不适用。 为了解决这个问题,可以使用 context 包来传递追踪信息。context 提供了一个键-值对的存储方式,可以在多个 goroutine 之间传递,并且是并发安全的。 使用 context.WithValue 可以存储和传递追踪相关的信息。 手动传递上下文:

在 Go 中,当启动一个新的 goroutine 时,需要显式地传递 context。 例如:

ctx := context.WithValue(parentCtx, "traceID", traceID)
go func(ctx context.Context) {
    // 使用 ctx 中的追踪信息
}(ctx)

正确的父/子关系:

使用 Go 的链路追踪工具,如 OpenTelemetry,可以帮助正确地维护 span 的关系。 当创建一个新的 span 时,可以指定它的父 span。如果两个操作在不同的 goroutines 中执行,并且它们是并发的,确保它们的 span 是兄弟关系,而不是父子关系。 例如,使用 OpenTelemetry 的 Go SDK,可以创建和管理 span 的父子关系。

tracer := otel.Tracer("example")
ctx, span1 := tracer.Start(ctx, "operation1")
go doWork(ctx)
span1.End()
ctx, span2 := tracer.Start(ctx, "operation2")
go doAnotherWork(ctx)
span2.End()

在这个例子中,operation1 和 operation2 是并发的操作,并且它们在两个不同的 goroutines 中执行。尽管它们共享相同的父上下文,但它们是兄弟关系的 span。

总之,Go 的并发模型提出了一些链路追踪中的挑战,但通过使用 context 和相关的工具,可以有效地管理和追踪在多个 goroutines 中的操作。

如何加快查询?

Trace和Span的定义:

Trace: 一个trace代表一个完整的事务或一个请求的生命周期。它由一个或多个span组成,每个span代表在请求处理过程中的一个独立操作或任务。 Span: Span代表在请求处理中的一个特定段或操作,例如一个函数调用、一个数据库查询等。

关键元数据: 每个span通常都有一些关键的元数据,如: Service Name: 执行当前span的服务的名称。 Operation Name: 当前span正在执行的操作或任务的描述。 Tags: 用于标记和分类span的键值对,例如”db.type”: “mysql”或”http.status_code”: “200”。 Start and End Times: Span的开始和结束时间。 Parent Span ID: 如果当前span是由另一个span触发或创建的,则这表示父span的ID。

存储和索引: 当我们说元数据应该被建立为索引时,我们意味着应该使用一种数据库技术(如关系型数据库、NoSQL或全文搜索引擎如Elasticsearch)来存储span数据,其中某些字段(如Service Name, Tags)被特别标记为索引字段。 创建索引的目的是加速特定字段的查询。例如,如果经常根据service name或某个tag来查询spans,那么对这些字段建立索引将大大提高查询速度。

实际实现: 使用关系型数据库如MySQL:可以为spans创建一个表,其中每个字段(如service name, tags等)都是表的列。然后,对经常查询的列创建索引。 使用NoSQL数据库如MongoDB:可以为每个span创建一个文档,其中关键元数据是文档的字段。某些NoSQL数据库允许对字段创建索引,以加速查询。 使用Elasticsearch:这是一个为搜索和实时分析设计的分布式搜索引擎。您可以将每个span作为一个文档存储在Elasticsearch中,然后根据需要对字段创建索引。

这种设计方法确保当在追踪系统中进行查询时,例如查找特定service name下的所有spans或根据特定tag筛

如何传递追踪信息?谁来生成 id,什么算法?

HTTP Headers:在基于HTTP的微服务架构中,追踪信息(如trace ID和span ID)通常作为HTTP headers传递。例如,使用B3 Propagation headers(由Zipkin定义)。

消息队列:在基于消息的系统中,追踪信息可以作为消息的元数据或属性传递。

gRPC Metadata:对于使用gRPC的系统,追踪信息可以通过gRPC的metadata传递。

Context Propagation:在同一进程内的不同组件之间,可以使用编程语言提供的上下文(如Go的context.Context)来传递追踪信息。

如何生成 id?

谁来生成ID: 边缘服务:第一个接收到请求的服务(通常是API网关或边缘服务)负责生成trace ID。这确保了整个请求链中的所有spans都共享相同的trace ID。

每个服务:每个服务在开始处理请求时都会生成一个新的span ID。这标识了该服务处理的操作或任务。

什么算法?

随机生成:使用强随机数生成器生成随机ID。例如,使用UUID(通常是UUID v4)。

雪花算法(Snowflake):这是Twitter开发的一个算法,用于生成唯一的ID。它结合了时间戳、机器ID和序列号来确保在分布式系统中生成的ID是唯一的。 Snowflake 是一个用于生成64位ID的系统。这些ID在时间上是单调递增的,并且可以在多台机器上生成,而不需要中央协调器。

这个64位ID可以被分为以下几个部分:

时间戳 (timestamp) - 通常占41位,用于记录ID生成的毫秒级时间。41位的时间戳可以表示约69年的时间。
机器ID (machine ID) - 用于标识ID的生成器,可以是机器ID或数据中心ID和机器ID的组合。这样可以确保同一时间戳下,不同机器产生的ID不冲突。
序列号 (sequence) - 在同一毫秒、同一机器下,序列号保证ID的唯一性。
具体位数划分可以根据实际需求来定。例如,可以将10位留给机器ID,那么就可以有1024台机器来生成ID,而序列号可以使用12位,意味着同一毫秒内同一台机器可以生成4096个不同的ID。

增量或原子计数器:对于单一服务,可以简单地使用一个原子计数器来生成span IDs。但是,这种方法在分布式系统中可能不是很实用,除非它与其他信息(如机器ID)结合使用。

从头实现 RPC 会怎么写?

实现一个简单的 RPC (Remote Procedure Call) 系统需要考虑以下几个方面:

定义通讯协议:确定服务器和客户端之间如何交换数据。这可能包括数据的序列化和反序列化方法,例如 JSON、XML、Protocol Buffers 或 MessagePack。

定义服务接口:通常,会定义一个接口来描述哪些方法可以远程调用。

客户端和服务器的实现:

服务器:监听某个端口,接收客户端的请求,解码请求数据,调用相应的方法,然后编码结果并发送回客户端。 客户端:连接到服务器,编码请求数据,发送到服务器,然后等待并解码服务器的响应。 错误处理:处理网络错误、数据编码/解码错误、服务器内部错误等。

下面是一个简单的 Go 语言 RPC 实现示例:

定义服务接口:

type Arith struct{}

type ArithRequest struct {
    A, B int
}

type ArithResponse struct {
    Result int
}

func (t *Arith) Multiply(req ArithRequest, res *ArithResponse) error {
    res.Result = req.A * req.B
    return nil
}

func startServer() {
    arith := new(Arith)
    rpc.Register(arith)

    listener, err := net.Listen("tcp", ":1234")
    if err != nil {
        log.Fatal("Error starting server:", err)
    }
    for {
        conn, err := listener.Accept()
        if err != nil {
            log.Println("Connection error:", err)
            continue
        }
        go rpc.ServeConn(conn)
    }
}

客户端的实现

func callServer() {
    client, err := rpc.Dial("tcp", "localhost:1234")
    if err != nil {
        log.Fatal("Error connecting to server:", err)
    }
    args := ArithRequest{2, 3}
    var result ArithResponse
    err = client.Call("Arith.Multiply", args, &result)
    if err != nil {
        log.Fatal("Error calling remote method:", err)
    }
    log.Printf("%d * %d = %d", args.A, args.B, result.Result)
}

启动:

func main() {
    go startServer()  // 在后台启动服务器
    time.Sleep(1 * time.Second)  // 等待服务器启动
    callServer()  // 调用服务器
}

这只是一个非常基础的 RPC 示例,实际的 RPC 系统可能会涉及更多的特性和细节,例如支持多种数据编码/解码方式、连接池、负载均衡、身份验证、超时和重试策略等。

其他链路追踪工具(Skywalking)?

Skywalking。Skywalking 是一个可观测性平台,用于收集、分析和聚合服务应用的追踪数据,性能指标和日志。它可以帮助开发和运维团队深入了解系统的性能,找出瓶颈或故障点。

Skywalking 支持多种语言,如 Java, .NET, PHP, Node.js, Golang 和 Lua,并且它可以无缝地集成到许多流行的服务和框架中。它的 UI 提供了一个直观的仪表板,用于展示系统的各种指标和追踪数据。

什么是分布式追踪?为什么它是重要的?

解释Skywalking的主要功能和优点。

ELK是什么?请描述其组成部分(Elasticsearch, Logstash, Kibana)的功能。

怎样在一个微服务应用中集成 Skywalking?

怎样将 Skywalking 的数据与 ELK 集成?

当有一个性能问题时,怎么使用 Skywalking 和 ELK 来进行诊断?

Skywalking 和其他追踪系统(如 Jaeger、Zipkin)有什么区别?

ELK 在大数据量下可能遇到哪些性能和存储问题?如何解决?

如何确保追踪数据的完整性和准确性?

当Skywalking的数据量非常大时,如何优化存储和查询?

如何配置和优化Elasticsearch以满足高并发的日志查询需求?

怎样使用Kibana创建有意义的可视化面板来显示追踪数据?

如何确保在ELK中存储的数据安全?

在集成Skywalking和ELK时,如何处理敏感数据?

假设某个服务的响应时间突然增加,如何使用 Skywalking 和 ELK 来找出原因?

如何设置告警,以便当某个服务出现问题时能够及时得知?

数据库中间件链路追踪

数据库中间件链路追踪是一种监视数据库查询和操作的技术,它可以记录查询的起始、执行时间、结束时间,以及查询在多个服务或组件之间的流转情况。通过链路追踪,可以准确地定位系统的瓶颈或故障点,优化数据库查询性能,提高系统的稳定性和可靠性。

客户端接入层:这是接收来自应用或客户端的查询请求的地方。此处可能进行请求的解析、身份验证等初步处理。

负载均衡:数据库中间件可能有一个负载均衡组件,它决定将请求路由到哪个数据库实例或节点。

SQL解析和改写:在这一步,中间件可能会对SQL查询进行解析,进行一些优化或改写,例如添加提示、改写某些不推荐的查询方式等。

查询缓存:中间件可能具有查询缓存功能,此时会检查此查询是否已被缓存,如果是,则直接返回缓存的结果。

连接池管理:中间件通常维护与后端数据库的连接池,此处会从池中选择或创建一个连接来执行该查询。

分片路由:如果数据库是分片的,中间件在此处会决定查询应该路由到哪个分片或数据库节点。

分布式事务管理:如果查询涉及多个数据库节点或分片,中间件可能需要进行分布式事务的协调和管理。

查询执行:此处是查询实际在数据库中执行的地方。

结果聚合:对于分片数据库,如果一个查询跨多个分片,则中间件需要聚合每个分片的结果。

结果缓存更新:如果中间件支持查询缓存,并且这是一个新查询或数据已更改,中间件可能会更新查询缓存。

响应返回:最后,中间件将执行结果返回给客户端或应用。

TraceID 保证不重复:

雪花算法 (Snowflake): 如前所述,结合时间戳、机器ID和序列号生成唯一ID。 UUID: 利用算法和系统特点生成全局唯一标识符。 数据库序列: 利用数据库自增序列。

实现多进程追踪:

上下文传递: 在进程间通信时传递追踪上下文,如使用消息队列、gRPC、HTTP头部等方式。 进程内存共享: 使用共享内存方式在进程间传递追踪信息。 依赖外部存储: 如使用Redis或数据库来存储和传递追踪信息。

大文件 TopK:

排序: 直接对所有数据进行排序,然后取前K个元素。 分片: 将大文件分成多个小文件,对每个小文件排序并取前K个元素,然后对所有小文件的TopK进行一次合并排序取最终的TopK。

例如,如果K=100,并且我们有10个小文件,那么在对每个小文件取TopK后,我们会有10*100=1000个元素。最后,我们需要从这1000个元素中再次取最大的100个,即为整个大文件的TopK。

小根堆: 遍历大文件,为前K个数创建一个小根堆。 继续遍历文件,对于每个数,如果它比堆顶的数大,就替换堆顶的数,并重新调整堆。 遍历完成后,堆中的K个数就是最大的K个数。

Go 中的 Context 及其主要用途?

考察 Golang 的 Context 主要是为了评估对并发编程中的超时、取消信号以及跨 API 的值传递的理解。

Context 的主要用途:

超时和取消:可以设置某个操作的超时时间,或者在操作完成前手动取消它。 请求范围的值传递:虽然不鼓励在 Context 中存储大量的数据,但它提供了一种跨 API 边界传递请求范围的值(例如请求 ID、用户认证令牌等)的方法。 跟踪和监控:可以用来传递请求或任务的跟踪信息,如日志或度量。

创建新的 Context 的方法?

context.Background():这是最基本的 Context,通常在程序的主函数、初始化函数或测试中使用。它不可以被取消、没有超时时间、也不携带任何值。 context.TODO():当不确定要使用哪种 Context,或者在的函数结构中还未将 Context 传入,但又需要按照某个接口实现函数时,可以使用 TODO()。它在功能上与 Background 相同,但在代码中表达了这是一个需要进一步修改的临时占位符。 context.WithCancel(parent Context):这会创建一个新的 Context,当调用返回的 cancel 函数或当父 Context 被取消时,该 Context 也会被取消。 context.WithTimeout(parent Context, timeout time.Duration):这会创建一个新的 Context,它会在超过给定的超时时间后或当父 Context 被取消时被取消。 context.WithDeadline(parent Context, deadline time.Time):这会创建一个新的 Context,它会在达到给定的截止时间后或当父 Context 被取消时被取消。 context.WithValue(parent Context, key, val interface{}):这会创建一个从父 Context 派生出的新 Context,并关联一个键值对。这主要用于跨 API 边界传递请求范围的数据。

在什么情况下会使用 context.WithTimeout 和 context.WithCancel?如何检查 Context 是否已被取消?

当想为某个操作或任务设置一个明确的超时时,应该使用 context.WithTimeout。它在以下场景中非常有用:

外部服务调用:当程序需要调用一个外部服务(如HTTP请求、数据库查询等),并且不希望这个调用无限期地等待,则可以设置一个超时。

资源控制:当想确保特定的资源(如工作线程或数据库连接)不会被长时间占用时。

用户体验:当的程序需要在一定时间内响应用户,而不想让用户等待过长的时间。

使用 context.WithCancel 的情况

预期的长时间操作:例如,如果有一个后台任务可能会运行很长时间,但希望提供一个手动停止这个任务的方式。

合并多个信号:当想从多个源接收取消信号时。例如,可能有多个 context,任何一个取消都应该导致操作停止。

更细粒度的控制:当超时不适用,但想在某些条件下停止操作。

如何检查 Context 是否已被取消:

可以使用 ctx.Done() 方法和 ctx.Err() 方法来检查 Context 是否已被取消。

ctx.Done() 返回一个channel,当 Context 被取消或超时时,这个channel会被关闭。可以使用一个select语句来监听这个channel:

当 Context 被取消或超时时,它会如何影响与其相关的 goroutines?

在Go中,Context 被设计为一种传递跨 API 边界和goroutines的可取消信号、超时、截止日期或其他上下文信息的方式。当Context被取消或超时时,它本身并不会直接停止或杀死与之相关的goroutines。相反,它提供了一种机制,使得goroutines可以感知到取消或超时事件,并据此采取相应的操作。

下面是Context取消或超时时与其相关的goroutines可能受到的影响:

感知取消/超时:当Context被取消或超时时,ctx.Done()返回的channel会被关闭。任何正在监听此channel的goroutine都会收到这一事件。这为goroutines提供了一个机会来感知到取消或超时,并据此采取行动。

主动检查:goroutines可以定期或在关键操作前后,检查ctx.Err()来看是否发生了取消或超时。如果发现Context已经被取消或超时,它可以执行清理操作并尽早退出。

传播取消/超时:如果一个操作涉及多个goroutines或多个嵌套的调用,可以将相同的Context传递给所有相关的函数或方法。这样,当Context被取消或超时时,所有涉及的goroutines都可以感知并响应。

外部资源:如果goroutine正在等待外部资源,例如数据库连接或网络请求,当Context被取消或超时时,应确保这些资源能够被适当地释放或关闭。这通常通过使用支持Context的API来完成,这些API会在Context取消或超时时返回一个错误。

总之,当Context被取消或超时时,与之相关的goroutines需要通过Context提供的机制来感知这一事件,并采取适当的行动。但是,Context本身并不强制执行任何特定的行为,goroutines需要自己管理和响应取消或超时。

context.WithValue 的用途和工作原理。

用途:context.WithValue函数允许在Context中关联一个键值对,这为跨API边界或goroutines传递请求范围内的数据提供了一种机制。这对于传递如请求ID、认证令牌等在请求生命周期中需要可用的数据特别有用。

工作原理:在内部,context.WithValue返回一个新的Context实例,这个实例在其内部持有原始Context(父Context)和指定的键值对。当从新的Context中请求值时,它首先检查自己是否持有该键,如果没有,则委托给它的父Context。这种方式可以形成一个链式结构,使得值可以在Context链中被查找。

如何看待在 Context 中传递值的实践?在什么情况下应该这样做,什么时候不应该?

利弊:使用context.WithValue来传递值在某些情况下非常有用,但它也有一些限制和缺点。由于Context的设计原则是不可变的,并且不鼓励使用复杂的结构,因此当存储大量数据或复杂的结构时可能不是最佳选择。

何时使用:

当需要跨API或函数边界传递请求范围内的值,例如:请求ID、认证令牌或租户信息。 当数据需要在请求的整个生命周期中都可用时。

何时避免使用: 不应该使用context.WithValue来传递大型结构或状态。Context不是用来替代函数参数或为函数提供全局状态的。 不应将其用作依赖注入工具或为函数提供配置。 避免使用非context包中定义的类型作为键,以减少键之间的冲突。最佳实践是定义一个私有类型并使用它作为键,例如 type myKey struct{}。 最后,对于context.WithValue,关键是明智地使用。确保它是在请求范围内传递少量关键数据时的合适工具,而不是用于通用的、全局的或大量的数据传递。

如果有一个与数据库交互的长时间运行的查询,如何使用 Context 确保它在特定的超时时间内完成或被取消?

使用Context来控制与数据库交互的长时间运行查询的超时或取消非常实用。以下是一些步骤来说明如何做到这一点:

创建一个超时Context: 使用context.WithTimeout创建一个新的Context,该Context在指定的超时时间后自动取消。

ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10) // 10秒超时
defer cancel() // 确保资源被释放

传递Context给数据库查询: 大多数现代Go的数据库驱动都支持Context,它们允许传递一个Context作为查询的一部分。当Context被取消或超时时,查询也将被取消。

rows, err := db.QueryContext(ctx, "YOUR_LONG_RUNNING_SQL_QUERY")
if err != nil {
    log.Printf("Failed to execute query: %v", err)
    return
}

处理查询结果: 如果查询在超时时间内完成,可以像往常一样处理结果。但如果查询超时或被其他方式取消,QueryContext将返回一个错误,通常是context.DeadlineExceeded或context.Canceled。

监视Context的取消状态: 也可以使用一个goroutine监视Context的状态,当Context被取消时进行额外的清理工作或发出警告。

go func() {
    <-ctx.Done()
    if ctx.Err() == context.DeadlineExceeded {
        log.Printf("Query did not complete within timeout")
    }
}()

关闭所有相关资源: 一旦完成了数据库查询(无论是正常完成、超时还是取消),确保关闭任何打开的资源,如数据库连接、结果集等。

如果多个 goroutine 共享同一个 Context,当该 Context 被取消时,会发生什么?

如果多个 goroutine 共享同一个 Context,并且该 Context 被取消,以下情况会发生:

所有 goroutines 接收到取消信号:Context 跨多个 goroutine 是共享的。因此,如果取消了一个 Context,所有使用该 Context 的 goroutine 都能感知到这个取消事件。

ctx.Done() 通道关闭:当一个 Context 被取消或超时,Done方法返回的通道将被关闭。任何正在等待该通道的 goroutine 都将被唤醒。

ctx.Err() 返回具体的错误:当检查ctx.Err()时,它将返回一个表明原因的错误,如context.Canceled或context.DeadlineExceeded。

如何确保在使用 Context 时资源得到正确的清理(例如关闭数据库连接、释放文件句柄等)?

使用 defer:当开始一个可能会被取消的操作(如打开一个数据库连接或文件)时,应立即使用defer来确保资源在操作结束时被清理。

conn := db.Connect()
defer conn.Close()  // 确保数据库连接在函数结束时关闭

file, _ := os.Open("path/to/file")
defer file.Close()  // 确保文件在函数结束时关闭

监听 Context 的 Done 通道:可以在一个单独的 goroutine 中监听ctx.Done(),以确保在 Context 被取消时执行资源清理。

go func() {
    <-ctx.Done()
    // 清理资源,如关闭连接、释放文件句柄等
}()

检查操作的返回:例如,当执行一个数据库查询或网络请求时

编码测试:

请编写一个简单的程序,其中有多个 goroutines 进行工作,但都受到一个共同 Context 的控制,当该 Context 被取消时,所有 goroutines 都应该尽快地干净地结束。

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

func worker(ctx context.Context, wg *sync.WaitGroup, workerNum int) {
	defer wg.Done() // 通知主 goroutine 该子 goroutine 完成

	for {
		select {
		case <-ctx.Done():
			fmt.Printf("Worker %d: Stopping due to context cancellation\n", workerNum)
			return
		default:
			fmt.Printf("Worker %d: Doing work...\n", workerNum)
			time.Sleep(1 * time.Second)
		}
	}
}

func main() {
	ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
	wg := &sync.WaitGroup{}

	// 启动三个 worker goroutines
	for i := 1; i <= 3; i++ {
		wg.Add(1)
		go worker(ctx, wg, i)
	}

	// 让它们工作一段时间
	time.Sleep(5 * time.Second)

	// 取消 context,这将使所有 goroutines 停止工作
	fmt.Println("Main: Cancelling context...")
	cancel()

	// 等待所有 goroutines 完成
	wg.Wait()
	fmt.Println("Main: All workers done!")
}

Jaeger 提供了多种存储后端选项来满足各种不同的使用场景和需求。

内存存储:这是 Jaeger 的一个简单后端,主要用于开发和测试环境。追踪数据被保存在内存中,因此当 Jaeger 服务重新启动时,这些数据会丢失。由于其易失性,它不适用于生产环境。

持久性存储:

Cassandra:Jaeger 提供了一个可扩展的 Cassandra 存储后端,特别适合大规模部署。Cassandra 为高写入负载和水平扩展提供了原生支持。 Elasticsearch:另一个流行的选项,允许用户将追踪数据和日志数据存储在同一个后端,同时利用 Elasticsearch 的搜索和分析能力。 Kafka:Jaeger 还支持 Kafka 作为存储后端,特别是作为追踪数据的流处理中间层,然后数据可以从 Kafka 被消费到其他存储,例如 Elasticsearch。 其他存储选项:Jaeger 还支持如 Badger、Google Cloud Bigtable 和 Amazon DynamoDB 等其他存储后端。 考虑:在选择存储后端时,应该考虑您的使用场景、数据的存储和查询需求、数据的生命周期和保留策略,以及预期的写入和查询负载。

总的来说,Jaeger 提供了多种存储选项,可以根据实际需求选择适当的后端。在生产环境中,我们通常选择持久化存储,如 Cassandra 或 Elasticsearch,以确保数据

存入Elasticsearch的追踪数据和日志数据又是如何存储的呢?

文档模型: Elasticsearch 以文档的形式存储数据,并将这些文档组织到索引中。一个文档可以被视为一个 JSON 对象,包含了一系列的键值对。每个文档都有一个唯一的 ID 和一个类型。

追踪数据存储: 对于 Jaeger,每个追踪(trace)被分解为多个 spans。每个 span 被存储为 Elasticsearch 中的一个文档。这意味着每个 span 都有其自己的文档 ID。 每个 span 文档包括多种字段,例如:span ID、trace ID、服务名、操作名、起始时间、持续时间、引用(例如父 span)、标签(键值对)以及日志。

Jaeger 为 span 和服务两种类型的数据分别使用了不同的索引模式,如 jaeger-span- 和 jaeger-service-

日志数据存储: 在 Jaeger 的 span 中,日志是时间戳和键值对的数组。当 span 被存储到 Elasticsearch 中时,这些日志也被包括在 span 文档中。 如果还使用 Elasticsearch 来存储其他非 Jaeger 的日志数据,通常会使用像 Filebeat 或 Logstash 这样的工具来导入,每个日志事件都会作为单独的文档存储在一个特定的索引中。

数据查询: 当从 Jaeger UI 查询追踪时,Jaeger 查询组件会执行针对 Elasticsearch 的查询,找到相关的 spans 并重建完整的追踪。 Elasticsearch 的强大搜索功能使得复杂的追踪查询变得容易,如按服务名、操作名、时间范围或任何其他 span 标签进行过滤。

数据保留: 由于追踪数据可能会很快地积累,您需要考虑数据保留策略。Elasticsearch 支持 Index Lifecycle Management (ILM) 来自动管理、优化和最终删除基于年龄的索引。

Elasticsearch 中的“索引”是什么?

基本定义:

在 Elasticsearch 中,一个“索引”是指向一组物理分片的逻辑命名空间,其中每个分片是数据的一个子集。当我们谈论索引数据时,我们是在这些分片上进行操作。 分片(Shards):

为了提高扩展性和性能,Elasticsearch 将数据分成了多个块,称为“分片”。有两种类型的分片:主分片和副本分片。主分片存储数据的原始副本,而副本分片存储数据的复制品。 每个分片本质上就是一个小型的、自给自足的索引,拥有自己的索引结构。

倒排索引: Elasticsearch 中的“索引”这个词的另一层含义关联到了“倒排索引”。在信息检索领域,倒排索引是文档检索的主要数据结构。它将“词”映射到在该词上出现的文档列表。 当将文档添加到 Elasticsearch 中时,Elasticsearch 会为文档内容中的每个唯一词条构建一个倒排索引。 这种结构使得基于文本内容的搜索非常高效,因为它允许系统查找包含给定词条的所有文档,而不必扫描每个文档来查找匹配项。

映射(Mapping): 映射是 Elasticsearch 中用于定义文档和它们所包含的字段如何存储和索引的规则。这有点像其他数据库中的“schema”,但更加灵活。 映射可以定义字段的数据类型(如字符串、整数、日期等)、分词器、是否该字段可以被搜索等。

数据写入流程: 当文档被索引到 Elasticsearch 中,文档首先会被写入一个名为“translog”的事务日志。 然后,文档会被存储在内存中的数据结构中(称为“buffer”)。经过一段时间或达到一定大小后,这个缓冲区会被刷新到一个新的分片段(segment)。 这些段是不可变的,但是随着时间的推移,它们可能会被合并以提高效率。

数据读取流程: 当执行搜索查询时,Elasticsearch 会查询所有相关的分片。然后将这些分片的结果组合并返回。

如何传递追踪信息: HTTP Headers:在基于HTTP的微服务架构中,追踪信息(如trace ID和span ID)通常作为HTTP headers传递。例如,使用B3 Propagation headers(由Zipkin定义)。

消息队列:在基于消息的系统中,追踪信息可以作为消息的元数据或属性传递。

gRPC Metadata:对于使用gRPC的系统,追踪信息可以通过gRPC的metadata传递。

Context Propagation:在同一进程内的不同组件之间,可以使用编程语言提供的上下文(如Go的context.Context)来传递追踪信息。

谁来生成ID: 边缘服务:第一个接收到请求的服务(通常是API网关或边缘服务)负责生成trace ID。这确保了整个请求链中的所有spans都共享相同的trace ID。

每个服务:每个服务在开始处理请求时都会生成一个新的span ID。这标识了该服务处理的操作或任务。

什么算法: 随机生成:使用强随机数生成器生成随机ID。例如,使用UUID(通常是UUID v4)。

雪花算法(Snowflake):这是Twitter开发的一个算法,用于生成唯一的ID。它结合了时间戳、机器ID和序列号来确保在分布式系统中生成的ID是唯一的。

增量或原子计数器:对于单一服务,可以简单地使用一个原子计数器来生成span IDs。但是,这种方法在分布式系统中可能不是很实用,除非它与其他信息(如机器ID)结合使用。

请简单介绍一下 Zipkin 是什么以及它的主要用途。 Zipkin 是一个开源的分布式追踪系统,用于收集、存储和可视化微服务架构中的请求数据。它可以帮助开发者和运维人员理解系统中各个服务的调用关系、延迟和性能瓶颈。Zipkin 最初是由 Twitter 开发的,并受到了 Google 的 Dapper 论文的启发。

主要用途:

性能优化:通过分析请求在各个服务间的传播,找出性能瓶颈。 故障排查:当系统出现问题时,可以快速定位到具体的服务或请求。 系统可视化:提供了一个界面,用于可视化服务间的调用关系和延迟。

Zipkin 是如何工作的?能否描述其基本架构和组件?

Zipkin 主要由以下几个组件构成: Instrumentation(监测):在微服务的代码中嵌入 Zipkin 客户端库,用于收集请求数据。 Collector(收集器):负责从各个服务收集追踪数据。 Storage(存储):存储收集到的追踪数据。Zipkin 支持多种存储后端,如 In-Memory、Cassandra、Elasticsearch 等。 API Server(API 服务器):提供 API,用于查询存储在后端的追踪数据。 Web UI(Web 用户界面):一个 Web 应用,用于可视化追踪数据。

工作流程: 当一个请求进入系统时,Instrumentation 会生成一个唯一的 Trace ID,并在微服务间传播这个 ID。 每个服务都会记录与该请求相关的 Span 数据,包括开始时间、结束时间、注解等。 这些 Span 数据会被发送到 Collector。 Collector 将这些数据存储在 Storage 中。 用户可以通过 Web UI 或 API 查询这些数据。

Zipkin 和其他分布式追踪系统(如 Jaeger、OpenTelemetry 等)有什么区别或优势?

成熟度:Zipkin 是较早出现的分布式追踪系统,社区活跃,文档完善。 简单易用:Zipkin 的安装和配置相对简单,适合小型到中型的项目。 灵活的存储选项:Zipkin 支持多种存储后端。 与 Spring Cloud 集成:对于使用 Spring Cloud 的项目,Zipkin 提供了很好的集成支持。

Zipkin 本身就是一个完整的分布式追踪系统,包括数据收集、存储和可视化等功能。可以在微服务的代码中嵌入 Zipkin 的客户端库(或者使用与 Zipkin 兼容的库)来收集追踪数据。这些数据然后会被发送到 Zipkin 的收集器,并存储在 Zipkin 支持的存储后端(如 In-Memory、Cassandra、Elasticsearch 等)。最后,可以通过 Zipkin 的 Web UI 或 API 来查询和可视化这些数据。

OpenTelemetry 在 OpenTelemetry 中,Trace ID 通常是在分布式系统的入口点(例如,一个前端服务接收到的 HTTP 请求)生成的。一旦生成了 Trace ID,它就会在整个请求的生命周期内传播,包括跨服务和跨进程的调用。这通常是通过在服务间通信的请求头中添加特殊字段来实现的。

分布式环境下是如何确保Trace ID 的不同?

OpenTelemetry 的 Trace ID 通常是一个 128 位或 64 位的随机数,这几乎可以确保在不同的机器和不同的请求之间都是唯一的。

Zipkin Zipkin 的工作方式与 OpenTelemetry 类似。它也在请求进入系统时生成一个 Trace ID,并在整个请求链路中进行传播。Zipkin 的 Trace ID 通常是一个 64 位或 128 位的随机数。

确保唯一性 随机性: 由于 Trace ID 是使用高度随机的算法生成的,因此即使在分布式环境中,两台不同的机器生成的 Trace ID 也极不可能相同。

时间戳和机器标识: 一些系统可能会在 Trace ID 中嵌入时间戳和机器标识信息,以进一步降低冲突的可能性。

全局状态: 在更复杂的设置中,可以使用全局状态或者分布式锁来确保唯一性,但这通常是不必要的,因为随机生成的 ID 已经足够唯一。

高位数: 使用 128 位或 64 位的长数字也增加了唯一性。

因此,即使在高度分布式的环境中,Trace ID 的冲突概率也非常低。

Tags: 监控
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