用SkyWalking做分布式追踪和应用性能监控系统
SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统。提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。
特性:
- 多种监控手段,语言探针和service mesh
- 多语言自动探针,Java,.NET Core和Node.JS
- 轻量高效,不需要大数据
- 模块化,UI、存储、集群管理多种机制可选
- 支持告警
- 优秀的可视化方案
Skywalking 技术架构
整个系统分为三部分:
- agent:采集tracing(调用链数据)和metric(指标)信息并上报
- OAP:收集tracing和metric信息通过analysis core模块将数据放入持久化容器中(ES,H2(内存数据库),mysql等等),并进行二次统计和监控告警
- webapp:前后端分离,前端负责呈现,并将查询请求封装为graphQL提交给后端,后端通过ribbon做负载均衡转发给OAP集群,再将查询结果渲染展示
Skywalking也提供了其他的一些特性:
- 配置重载:支持通过jvm参数覆写默认配置,支持动态配置管理
- 集群管理:这个主要体现在OAP,通过集群部署分担数据上报的流量压力和二次计算的计算压力,同时集群也可以通过配置切换角色,分别面向数据采集(collector)和计算(aggregator,alarm),需要注意的是agent目前不支持多collector负载均衡,而是随机从集群中选择一个实例进行数据上报
- 支持k8s和mesh
- 支持数据容器的扩展,例如官方主推是ES,通过扩展接口,也可以实现插件去- - 支持其他的数据容器
- 支持数据上报receiver的扩展,例如目前主要是支持gRPC接受agent的上报,但是也可以实现插件支持其他类型的数据上报(官方默认实现了对Zipkin,telemetry和envoy的支持)
- 支持客户端采样和服务端采样,不过服务端采样最有意义
- 官方制定了一个数据查询脚本规范:OAL(Observability Analysis Language),语法类似Linq,以简化数据查询扩展的工作量
- 支持监控预警,通过OAL获取数据指标和阈值进行对比来触发告警,支持webhook扩展告警方式,支持统计周期的自定义,以及告警静默防止重复告警
数据容器
由于Skywalking并没有自己定制的数据容器或者使用多种数据容器增加复杂度,而是主要使用ElasticSearch(当然开源的基本上都是这样来保持简洁,例如Pinpoint也只使用了HBase),所以数据容器的特性以及自己数据结构基本上就限制了业务的上限,以ES为例:
- ES查询功能异常强大,在数据筛选方面碾压其他所有容器,在数据筛选潜力巨大(Skywalking默认的查询维度就比使用HBase的Pinpoint强很多)
- 支持sharding分片和replicas数据备份,在高可用/高性能/大数据支持都非常好
- 支持批量插入,高并发下的插入性能大大增强
- 数据密度低,源于ES会提前构建大量的索引来优化搜索查询,这是查询功能强大和性能好的代价,但是链路跟踪往往有非常多的上下文需要记录,所以Skywalking把这些上下文二进制化然后通过Base64编码放入data_binary字段并且将字段标记为not_analyzed来避免进行预处理建立查询索引
总体来说,Skywalking尽量使用ES在大数据和查询方面的优势,同时尽量减少ES数据密度低的劣势带来的影响,从目前来看,ES在调用链跟踪方面是不二的数据容器,而在数据指标方面,ES也能中规中矩的完成业务,虽然和时序数据库相比要弱一些,但在PB级以下的数据支持也不会有太大问题。
数据结构
如果说数据容器决定了上限,那么数据结构则决定了实际到达的高度。Skywalking的数据结构主要为:
- 数据维度(ES索引为skywalking_*_inventory)
- service:服务
- instance:实例
- endpoint:接口
- network_adress:外部依赖
- 数据内容
- 原始数据
- 调用链跟踪数据(调用链的trace信息,ES索引为skywalking_segment,Skywalking主要的数据消耗都在这里)
- 指标(主要是jvm或者envoy的运行时指标,例如ES索引skywalking_instance_jvm_cpu)
- 二次统计指标
- 指标(按维度/时间二次统计出来的例如pxx、sla等指标,例如ES索引skywalking_database_access_p75_month)
- 数据库慢查询记录(数据库索引:skywalking_top_n_database_statement)
- 关联关系(维度/指标之间的关联关系,ES索引为skywalking_relation)
- 特别记录
- 告警信息(ES索引为skywalking_alarm_record)
- 并发控制(ES索引为skywalking_register_lock)
其中数量占比最大的就是调用链跟踪数据和各种指标,而这些数据均可以通过OAP设置过期时间,以降低历史数据的对磁盘占用和查询效率的影响。
调用链跟踪数据
作为Skywalking的核心数据,调用链跟踪数据(skywalking_segment)基本上奠定了整个系统的基础,而如果要详细的了解调用链跟踪的话,就不得不提到openTracing。
openTracing基本上是目前开源调用链跟踪系统的一个事实标准,它制定了调用链跟踪的基本流程和基本的数据结构,同时也提供了各个语言的实现。如果用一张图来表现openTracing,则是如下:
其中:
- SpanContext:一个类似于MDC(Slfj)或者ThreadLocal的组件,负责整个调用链数据采集过程中的上下文保持和传递
-
Trace:一次调用的完整记录
- Span:一次调用中的某个节点/步骤,类似于一层堆栈信息,Trace是由多个Span组成,Span和Span之间也有父子或者并列的关系来标志这个节点/步骤在整个调用中的位置
- Tag:节点/步骤中的关键信息
- Log:节点/步骤中的详细记录,例如异常时的异常堆栈
- Baggage:和SpanContext一样并不属于数据结构而是一种机制,主要用于跨Span或者跨实例的上下文传递,Baggage的数据更多是用于运行时,而不会进行持久化
- Span:一次调用中的某个节点/步骤,类似于一层堆栈信息,Trace是由多个Span组成,Span和Span之间也有父子或者并列的关系来标志这个节点/步骤在整个调用中的位置
以一个Trace为例:
首先是外部请求调用A,然后A依次同步调用了B和C,而B被调用时会去同步调用D,C被调用的时候会依次同步调用E和F,F被调用的时候会通过异步调用G,G则会异步调用H,最终完成一次调用。
上图是通过Span之间的依赖关系来表现一个Trace,而在时间线上,则可以有如下的表达:
当然,如果是同步调用的话,父Span的时间占用是包括子Span的时间消耗的。
而落地到Skywalking中,我们以一条skywalking_segment的记录为例:
{
"trace_id": "52.70.15530767312125341",
"endpoint_name": "Mysql/JDBI/Connection/commit",
"latency": 0,
"end_time": 1553076731212,
"endpoint_id": 96142,
"service_instance_id": 52,
"version": 2,
"start_time": 1553076731212,
"data_binary": "CgwKCjRGnPvp5eikyxsSXhD///8BGMz62NSZLSDM+tjUmS0wju8FQChQAVgBYCF6DgoHZGIudHlwZRIDc3FsehcKC2RiLmluc3RhbmNlEghyaXNrZGF0YXoOCgxkYi5zdGF0ZW1lbnQYAiA0",
"service_id": 2,
"time_bucket": 20190320181211,
"is_error": 0,
"segment_id": "52.70.15530767312125340"
}
其中:
- trace_id:本次调用的唯一id,通过snowflake模式生成
- endpoint_name:被调用的接口
- latency:耗时
- end_time:结束时间戳
- endpoint_id:被调用的接口的唯一id
- service_instance_id:被调用的实例的唯一id
- version:本数据结构的版本号
- start_time:开始时间戳
- data_binary:里面保存了本次调用的所有Span的数据,序列化并用Base64编码,不会进行分析和用于查询
- service_id:服务的唯一id
- time_bucket:调用所处的时段
- is_error:是否失败
- segment_id:数据本身的唯一id,类似于主键,通过snowflake模式生成
这里可以看到,目前Skywalking虽然相较于Pinpoint来说查询的维度要多一些,但是也很有限,而且除了endPoint,并没有和业务有关联的字段,只能通过时间/服务/实例/接口/成功标志/耗时来进行非业务相关的查询,如果后续要增强业务相关的搜索查询的话,应该还需要增加一些用于保存动态内容(如messageId,orderId等业务关键字)的字段用于快速定位
指标
指标数据相对于Tracing则要简单得多了,一般来说就是指标标志、时间戳、指标值,而Skywalking中的指标有两种:一种是采集的原始指标值,例如jvm的各种运行时指标(例如cpu消耗、内存结构、GC信息等);一种是各种二次统计指标(例如tp性能指标、SLA等,当然也有为了便于查询的更高时间维度的指标,例如基于分钟、小时、天、周、月)
例如以下是索引skywalking_endpoint_cpm_hour中的一条记录,用于标志一个小时内某个接口的cpm指标:
{
"total": 8900,
"service_id": 5,
"time_bucket": 2019031816,
"service_instance_id": 5,
"entity_id": "7",
"value": 148
}
各个字段的释义如下:
- total:一分钟内的调用总量
- service_id:所属服务的唯一id
- time_bucket:统计的时段
- service_instance_id:所属实例的唯一id
- entity_id:接口(endpoint)的唯一id
- value:cpm的指标值(cpm=call per minute,即total/60)
agent
agent(apm-sniffer)是Skywalking的Java探针实现,主要负责:
- 采集应用实例的jvm指标
- 通过切向编程进行数据埋点,采集调用链数据
- 通过RPC将采集的数据上报
当然,agent还实现了客户端采样,不过在APM监控系统里进行客户端数据采样都是没有灵魂的,所以这里就不再赘述了。
首先,agent通过 org.apache.skywalking.apm.agent.core.boot.BootService 实现了整体的插件化,agent启动会加载所有的BootService实现,并通过 ServiceManager 来管理这些插件的生命周期,采集jvm指标、gRPC连接管理、调用链数据维护、数据上报OAP这些服务均是通过这种方式扩展。
然后,agent还通过bytebuddy以javaagent的模式,通过字节码增强的机制来构造AOP环境,再提供PluginDefine的规范方便探针的开发,最终实现非侵入性的数据埋点,采集调用链数据。
OAP
同agent类似,OAP作为Skywalking最核心的模块,也实现了自己的扩展机制,不过在这里叫做Module,具体可以参考library-module,在module的机制下,Skywalking实现了自己必须核心组件:
- core:整个OAP核心业务(remoting、cluster、storage、analysis、query、alarm)的规范和接口
- cluster:集群管理的具体实现
- storage:数据容器的具体实现
- query:为前端提供的查询接口的具体实现
- receiver:接收探针上报数据的接收器的具体实现
- alarm:监控告警的具体实现
以及一个可选组件:
- telemetry:用于监控OAP自身的健康状况
而前面提到的OAP的高扩展性则体现在核心业务的规范均定义在了core中,如果有需要自己扩展的,只需要自己单独做自己的实现,而不需要做侵入式的改动,最典型的示例则是官方支持的storage,不仅支持单机demo的内存数据库H2和经典的ES,连目前开源的Tidb都可以接入。
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