微服务链路追踪原理 / 开普饭

背景介绍

在微服务横行的时代，服务化思维逐渐成为了程序员的基本思维模式，但是，由于绝大部分项目只是一味地增加服务，并没有对其妥善管理，当接口出现问题时，很难从错综复杂的服务调用网络中找到问题根源，从而错失了止损的黄金时机。

而链路追踪的出现正是为了解决这种问题，它可以在复杂的服务调用中定位问题，还可以在新人加入后台团队之后，让其清楚地知道自己所负责的服务在哪一环。

除此之外，如果某个接口突然耗时增加，也不必再逐个服务查询耗时情况，我们可以直观地分析出服务的性能瓶颈，方便在流量激增的情况下精准合理地扩容。

“链路追踪”一词是在2010年提出的，当时谷歌发布了一篇Dapper论文，介绍了谷歌自研的分布式链路追踪的实现原理，还介绍了他们是怎么低成本实现对应用透明的。

其实Dapper一开始只是一个独立的调用链路追踪系统，后来逐渐演化成了监控平台，并且基于监控平台孕育出了很多工具，比如实时预警、过载保护、指标数据查询等。

除了谷歌的dapper，还有一些其他比较有名的产品，比如阿里的鹰眼、大众点评的CAT、Twitter的Zipkin、Naver（著名社交软件LINE的母公司）的pinpoint以及国产开源的skywalking等。

如果想知道一个接口在哪个环节出现了问题，就必须清楚该接口调用了哪些服务，以及调用的顺序，如果把这些服务串起来，看起来就像链条一样，我们称其为调用链。

想要实现调用链，就要为每次调用做个标识，然后将服务按标识大小排列，可以更清晰地看出调用顺序，我们暂且将该标识命名为spanid。

实际场景中，我们需要知道某次请求调用的情况，所以只有spanid还不够，得为每次请求做个唯一标识，这样才能根据标识查出本次请求调用的所有服务，而这个标识我们命名为traceid。

现在根据spanid可以轻易地知道被调用服务的先后顺序，但无法体现调用的层级关系，正如下图所示，多个服务可能是逐级调用的链条，也可能是同时被同一个服务调用。

所以应该每次都记录下是谁调用的，我们用parentid作为这个标识的名字。

到现在，已经知道调用顺序和层级关系了，但是接口出现问题后，还是不能找到出问题的环节，如果某个服务有问题，那个被调用执行的服务一定耗时很长，要想计算出耗时，上述的三个标识还不够，还需要加上时间戳，时间戳可以更精细一点，精确到微秒级。

只记录发起调用时的时间戳还算不出耗时，要记录下服务返回时的时间戳，有始有终才能算出时间差，既然返回的也记了，就把上述的三个标识都记一下吧，不然区分不出是谁的时间戳。

虽然能计算出从服务调用到服务返回的总耗时，但是这个时间包含了服务的执行时间和网络延迟，有时候我们需要区分出这两类时间以方便做针对性优化。那如何计算网络延迟呢？我们可以把调用和返回的过程分为以下四个事件。

假如在这四个事件发生时记录下时间戳，就可以轻松计算出耗时，比如sr减去cs就是调用时的网络延迟，ss减去sr就是服务执行时间，cr减去ss就是服务响应的延迟，cr减cs就是整个服务调用执行的时间。

其实span块内除了记录这几个参数之外，还可以记录一些其他信息，比如发起调用服务名称、被调服务名称、返回结果、IP、调用服务的名称等，最后，我们再把相同spanid的信息合成一个大的span块，就完成了一个完整的调用链。感兴趣的同学可以去深入了解一下链路追踪，希望本文对你有所帮助。