(4条消息) Jaeger 分布式追踪系统模块分析

  1. 概述

APM（Application Performance Managerment）系统致力于监控和管理应用软件性能和可用性。通过检测和诊断复杂应用程序的性能问题。来保证软件应用程序的良好运行与预期的服务。

容器和Serverless编程方式的诞生极大提升了软件交付和部署的效率。APM系统为了应对这种变化趋势，诞生了一系列面向DevOps的诊断和分析系统。包括集中式日志系统（Logging），集中式度量系统（Metrics）和分布式追踪系统（Tracing）。

分布式追踪系统用于记录请求范围内的信息。例如，一次远程方法调用的执行过程和耗时。是我们排查系统问题和系统性能的利器。

分布式追踪系统种类繁多，但是核心步骤有三个：代码埋点，数据存储和查询展示。

为了解决不同的分布式追踪系统API不兼容的问题，诞生了OpenTracing规范。

OpenTracing是一个轻量级的标准化层，它位于应用程序/类库和追踪或日志分析程序之间。

下面介绍一下OpenTracing的数据模型：

OpenTracing 中的 Trace（调用链）通过归属于此调用链的 Span 来隐性的定义。

特别说明，一条 Trace（调用链）可以被认为是一个由多个 Span 组成的有向无环图（DAG图），Span 与 Span 的关系被命名为 References。

例如：下面的示例 Trace 就是由8个 Span 组成：

有些时候，使用下面这种，基于时间轴的时序图可以更好的展现 Trace（调用链）：

每个 Span 包含以下的状态: 
operation name: 操作名称
start timestamp: 起始时间
finish timestamp: 结束时间
Span Tag: 一组键值对构成的 Span 标签集合。键值对中，键必须为 string，值可以是字符串，布尔，或者数字类型。
Span Log: 一组 span 的日志集合。每次 log 操作包含一个键值对，以及一个时间戳。键值对中，键必须为 string，值可以是任意类型。但是需要注意，不是所有的支持 OpenTracing 的 Tracer，都需要支持所有的值类型。
SpanContext: Span 上下文对象 (下面会详细说明)。
References(Span间关系): 相关的零个或者多个 Span（Span 间通过 SpanContext 建立这种关系）
每一个 SpanContext 包含以下状态：
  1. 任何一个 OpenTracing 的实现，都需要将当前调用链的状态（例如：trace 和 span 的 id），依赖一个独特的 Span 去跨进程边界传输。
  2. Baggage Items: Trace 的随行数据，是一个键值对集合，它存在于 trace 中，也需要跨进程边界传输
  1. Jaeger简介

Jaeger 是Uber推出的一款开源分布式追踪系统，兼容OpenTracing API。

其大致架构如下：

如上图所示， Jaeger主要由以下几部分组成：

  1. Jaeger Client： 为了不同语言实现了符合OpenTracing标准的SDK。应用程序通过API写入数据， client library把trace信息按照应用程序制定的采样策略传递给jaeger-agent。
  2. Agent： 他是一个监听在UDP端口上接收span数据的网络守护进程，它会将数据批量发送给collector。他被设计成一个基础组件，部署到所有的宿主机上。Agent将client library和collector解耦，为client library屏蔽了路由和发现collector的细节。
  3. Collector：接收jaeger-agent发送来的数据，然后将数据写入后端存储。Collector被设计成无状态的组件，因此用户可以运行任意数量的Collector。
  4. Data Store：后端存储被设计成一个可插拔的组件，支持数据写入cassandra， elastic search。
  5. Query：接收查询请求，然后从后端存储系统中检索tarce并通过UI进行展示。Query是无状态的，可以启动多个实例。把他们部署在nginx这样的负载均衡器后面。
  1. Agent模块

Agent初始化类图：

TUDPTransport：基于Thrift框架的UDP传输类。

TBufferedServer：基于TUDPTransport的UDP服务器类。

Processor：消息处理类，提供Serve和Stop两个接口。

ThriftProcessor：消息传递类，用于异步的将从UDPServer这边接收到的span消息，送至AgentProcessor处理。

AgentProcessor：根据协议区分jaeger和zipkin消息，接收并处理method为emitBatch的消息，发送至Reporter。

HTTPServerConfiguration：用于配置HTTPServer。HTTPServer用于接收Collector的HTTP配置消息，配置采样率等信息。

Agent初始化序列图：

重点流程说明：

2 CreateReporter：app/builder.go 中提供createMainReporter接口，在接口中调用Builder.CreateReporter接口。CreateReporter接口在app/report/tchannel/builder.go中实现。CreateReporter接口中创建了一个tchannel类型的Reporter。

4 NewAgentProcessor：根据zipkin和jaeger两种协议类型，agent会创建各自的AgentProcessor。Jaeger类型的AgentProcessor实现在thrift-gen/agent/agent.go。得到传回的对象后作为handler传入ThriftProcessor。

7 getUDPServer：创建基于thrift的UDP服务器，并作为入参传入ThriftProcessor。

16 GetHTTPServer：创建基于HTTP的服务器，用于处理Collector下发的配置，设置采样率等信息。

Agent数据流序列图：

重点流程说明：

2 Serve：Agent为不同协议的ThriftProcessor创建多个协程，并调用其Serve接口。

7 processBuffer：在ThriftProcessor的Serve接口中根据配置创建多个协程用于并发处理span消息。

10 DataRecd：TBufferedServer在Buffer池的机制，避免了空间反复的new和delete。此处将用完的数据包返回TBufferedServer，以便下次接收数据时再次使用。

11 Process：ThriftProcessor将接收到的数据转换成对应的协议格式后，传递到AgentProcessor中。

12 Process：AgentProcessor解析消息Method头，如果为EmitBatch则调用对应回调进行处理。当前只支持EmitBatch消息。

综上所述，可以看出来Agent模块主要通过tchannel接收本机的UDP消息（实为span消息），再传递至thrift框架的Reporter，发送至Collector。在Agent消息处理过程中，都为二进制协议消息，非明文。Agent不对消息内容做任何修改。

  1. Collector模块

Collector模块初始化类图：

Collector模块是Jaeger分布式系统中最复杂的一个模块。

Storage.Factory：实现在plugin/storage/factory.go。基类。根据具体storage方案根提供了对应的SpanReader、SpanWriter、DependencyReader等对象的创建接口。

es.Factory：实现在plugin/storage/es/factory.go。es方案的factory实现类。

es.spanstore.SpanWriter：用于向es写入span结构化数据。

SpanHandlerBuilder：用于创建SpanHandler。默认创建zipkin和Jaeger两种协议的SpanHandler。

SpanProcessor：Span消息处理类。用于异步处理接收到的span消息。

JaegerBatchesHandler：用于从thrift服务端接收消息并转换为本地数据类型后，调用spanProcessor进行消息处理。

Sampling.Factory：用于处理采样率等配置API，并保存至本地存储。

Thrift.Server：thrift框架服务器，用于接收来自Agent的span消息。

CollectorClient：用于处理来自Agent的submitBatches消息。

APIHandler：用于处理HTTP消息。目前只支持HTTP方式的span消息。

Collector初始化序列图：

重点流程说明：

无

Collector模块数据流序列图：

由于Collector数据流处理采取异步方式，因此分两张图描述：

重点流程说明：

2 SubmitBatches：基于thrift的服务端接收到Batches消息后，传递至jaegerBatchesHandler处理。

3 ToDomainSpan：Handler首先将二进制数据转为本地结构化数据。

8 preProcessSpans：预处理span。可以设置对应处理函数。当前没有使用。

10 filterSpan：过滤span。可以设置对应处理函数。根据返回值判断是否需要丢弃该span消息。可以在该处理函数中进行span消息内容的修改。

11 queue.Produce：消息入队列。

重点流程说明：

1 queue.Consumer：将队列中的span消息取出。

3 sanitizer：消息序列化，在process之前调用。Jaeger协议消息无需调用。

7 WriteSpan：根据存储方案的不同，调用对应写入接口。

14 json.Span：由于es中span的结构以json数据写入，因此将span结构转换为json。

Collector模块类似一个中转处理模块，首先将agent过来的span数据接收，并转换为本地对象。通过异步模式进行消息处理。最后将处理完毕的消息存储至对应存储模块。

  1. Query模块

Query模块初始化类图：

Query模块相对比较简单：

Storage.Factory：如Collector模块，Query需要初始化Storage相关模块，用于数据的读取。

APIHandler：用于消息回调。

http：处理HTTP网络请求。

Query模块初始化序列图：

重点流程说明：

4 NewReadMetricsDecorator：此处使用了Decorator设计模式，在spanReader上封装了一层。用于调用Metric相关业务。

Query模块数据流序列图：

重点流程说明：

6 getService：jaeger为了更好的支持service以及对应operation的查询。在存储时，增加了一张service表。Service_operation对象就是为了专门处理该表而存在。

Query模块实现了存储的查询以及外部API调用的支持。对于API接口的定制化开发主要在该模块中实现。而在数据流程上，Query模块接收到外部api请求后，通过es api进行数据查询，并通过from_domain.go将es存储的数据结构，转化为本地数据结构。在对数据完成处理后，再通过to_domain.go完成本地数据结构到json的转化，并返回给前端。

  1. Dependencies模块

Dependencies模块是一个Spark任务模块，与其他几个模块不同，该模块是Java语言开发的。

该模块编译命令如下：

rm -f ./jaeger-spark-dependencies/target/*.jar;./mvnw package -Dlicense.skip=true –DskipTests

运行命令如下：

STORAGE=elasticsearch ES_NODES=http://xxx.xxx.xxx.xxx:9200 java -jar ./jaeger-spark-dependencies/target/jaeger-spark-dependencies-0.0.1-SNAPSHOT.jar

Dpendencies模块调用序列图如下：

重点流程说明：

5-9：主要是初始化Spark环境变量等配置。

12：derive用于将es中span的数据结构转化为dependency数据结构。并在后续通过spark的api进行归整计算。

14：将计算后的数据结构，转换为对应的es存储的数据结构。写回es。

Dependency模块用于将固定时间段的调用依赖进行计算，以供API访问。但是方案并不太灵活。无法用于前端获取某个时间段内的调用次数。

介绍部分转载自：https://linux.cn/thread-17484-1-1.html

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