Hajusjälitus: päringuvoo analüüs kaasaegsetele rakendustele

Tänapäeva keerukates ja hajutatud rakenduste arhitektuurides on päringute voo mõistmine mitme teenuse vahel ülioluline jõudluse, usaldusväärsuse ja tõhusa silumise tagamiseks. Hajusjälitus pakub vajalikku teavet, jälgides päringuid nende liikumisel läbi erinevate teenuste, võimaldades arendajatel ja operatsioonimeeskondadel tuvastada jõudluse kitsaskohti, määrata kindlaks sõltuvusi ja lahendada probleeme kiiresti. See juhend süveneb hajusjälituse kontseptsiooni, selle eelistesse, rakendusstrateegiatesse ja praktilistesse kasutusjuhtudesse.

Mis on hajusjälitus?

Hajusjälitus on tehnika, mida kasutatakse päringute jälgimiseks ja profileerimiseks nende levimisel hajutatud süsteemis. See annab tervikliku ülevaate päringu elutsüklist, näidates teed, mille see läbib algsest sisenemispunktist kuni lõpliku vastuseni. See võimaldab teil tuvastada, millised teenused on konkreetse päringu töötlemisega seotud, iga teenuse poolt lisatud latentsusaega ja kõiki teel esinevaid vigu.

Traditsioonilised jälgimisvahendid jäävad hajutatud keskkondades sageli hätta, sest nad keskenduvad üksikutele teenustele eraldi. Hajusjälitus täidab selle lünga, pakkudes ühtset vaadet kogu süsteemist, mis võimaldab korreleerida sündmusi mitme teenuse vahel ja mõista nendevahelisi seoseid.

Põhimõisted

• Span (lõik): Lõik esindab ühte tööühikut jälituse sees. See vastab tavaliselt konkreetsele operatsioonile või funktsioonikutsungile teenuses. Lõigud sisaldavad metaandmeid, nagu algus- ja lõpuaeg, operatsiooni nimi, teenuse nimi ja sildid.
• Trace (jälitus): Jälitus esindab päringu täielikku teekonda selle liikumisel läbi hajutatud süsteemi. See koosneb lõikude puust, kus juurlõik esindab päringu algset sisenemispunkti.
• Jälituse ID: Unikaalne identifikaator, mis on määratud jälitusele, võimaldades korreleerida kõiki sama päringu juurde kuuluvaid lõike.
• Lõigu ID: Unikaalne identifikaator, mis on määratud lõigule jälituse sees.
• Vanema ID: Vanemlõigu ID, mis määrab põhjusliku seose jälituse lõikude vahel.
• Konteksti levitamine: Mehhanism, mille abil jälituse ID-d, lõigu ID-d ja muud jälituse metaandmed edastatakse teenuste vahel päringu levimisel süsteemis. Tavaliselt hõlmab see jälituskonteksti sisestamist HTTP päistesse või muudesse sõnumiprotokollidesse.

Hajusjälituse eelised

Hajusjälituse rakendamine pakub mitmeid olulisi eeliseid organisatsioonidele, mis haldavad keerukaid hajutatud süsteeme:

• Parem jõudluse jälgimine: Tuvastage jõudluse kitsaskohad ja latentsusprobleemid teenuste vahel, mis võimaldab kiiremat algpõhjuse analüüsi ja optimeerimist.
• Tõhusam silumine: Saavutage põhjalik arusaam päringuvoogudest, mis teeb mitut teenust hõlmavate vigade diagnoosimise ja lahendamise lihtsamaks.
• Lühendatud keskmine lahendusaeg (MTTR): Tuvastage kiiresti probleemide allikas, minimeerides seisakuid ja parandades süsteemi üldist usaldusväärsust.
• Parem sõltuvuste mõistmine: Visualiseerige teenustevahelisi seoseid, paljastades varjatud sõltuvusi ja potentsiaalseid rikkekohti.
• Optimeeritud ressursside jaotamine: Tuvastage alakasutatud või ülekoormatud teenused, mis võimaldab tõhusamat ressursside jaotamist ja võimsuse planeerimist.
• Parem vaadeldavus: Saavutage sügavam arusaam süsteemi käitumisest, mis võimaldab teil ennetavalt tuvastada ja lahendada potentsiaalseid probleeme enne, kui need kasutajaid mõjutavad.

Hajusjälituse rakendamine

Hajusjälituse rakendamine hõlmab mitmeid samme, sealhulgas jälituse taustsüsteemi valimist, koodi instrumenteerimist ja konteksti levitamise konfigureerimist.

1. Jälituse taustsüsteemi valimine

Saadaval on mitu avatud lähtekoodiga ja kommertslikku jälituse taustsüsteemi, millest igaühel on omad tugevused ja nõrkused. Mõned populaarsed valikud on:

• Jaeger: Avatud lähtekoodiga jälitussüsteem, mille algselt arendas Uber. See sobib hästi mikroteenuste arhitektuuridele ja pakub kasutajasõbralikku veebiliidest jälituste visualiseerimiseks.
• Zipkin: Avatud lähtekoodiga jälitussüsteem, mille algselt arendas Twitter. See on tuntud oma skaleeritavuse ja erinevate salvestustaustsüsteemide toe poolest.
• OpenTelemetry: Avatud lähtekoodiga vaadeldavusraamistik, mis pakub tarnijaneutraalset API-d teie koodi instrumenteerimiseks ja telemeetriaandmete kogumiseks. See toetab erinevaid jälituse taustsüsteeme, sealhulgas Jaegerit, Zipkinit ja teisi. OpenTelemetry on saamas tööstusharu standardiks.
• Kommertslahendused: Datadog, New Relic, Dynatrace ja teised kommertsjälgimisplatvormid pakuvad samuti hajusjälituse võimalusi. Need lahendused pakuvad sageli lisafunktsioone, nagu logide koondamine, mõõdikute jälgimine ja teavitamine.

Jälituse taustsüsteemi valimisel arvestage selliste teguritega nagu skaleeritavus, jõudlus, kasutusmugavus, integreerimine olemasoleva infrastruktuuriga ja maksumus.

2. Koodi instrumenteerimine

Koodi instrumenteerimine hõlmab koodi lisamist lõikude loomiseks ja jälituskonteksti levitamiseks. Seda saab teha käsitsi, kasutades jälitusraamistikku, või automaatselt, kasutades instrumenteerimisagenti. Automaatne instrumenteerimine muutub üha populaarsemaks, kuna see nõuab vähem koodimuudatusi ja on lihtsam hooldada.

Käsitsi instrumenteerimine: See hõlmab jälitusraamistiku kasutamist, et luua lõike iga operatsiooni alguses ja lõpus, mida soovite jälitada. Samuti peate käsitsi levitama jälituskonteksti teenuste vahel. Siin on põhiline näide OpenTelemetry kasutamisest Pythonis:

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter

# Konfigureeri jälituse pakkuja
tracer_provider = TracerProvider()
processor = BatchSpanProcessor(ConsoleSpanExporter())
tracer_provider.add_span_processor(processor)
trace.set_tracer_provider(tracer_provider)

# Hangi jälitaja
tracer = trace.get_tracer(__name__)

# Loo lõik
with tracer.start_as_current_span("my_operation") as span:
 span.set_attribute("key", "value")
 # Teosta operatsioon
 print("Teostan oma operatsiooni")

Automaatne instrumenteerimine: Paljud jälitusraamistikud pakuvad agente, mis suudavad teie koodi automaatselt instrumenteerida, ilma et oleks vaja käsitsi koodimuudatusi teha. Need agendid kasutavad tavaliselt baitkoodi manipuleerimist või muid tehnikaid, et süstida jälituskoodi teie rakendusse käivitamise ajal. See on palju tõhusam ja vähem pealetükkiv viis jälituse rakendamiseks.

3. Konteksti levitamise konfigureerimine

Konteksti levitamine on mehhanism, mille abil jälituse metaandmed edastatakse teenuste vahel. Kõige levinum lähenemine on jälituskonteksti sisestamine HTTP päistesse või muudesse sõnumiprotokollidesse. Konteksti levitamiseks kasutatavad konkreetsed päised sõltuvad teie kasutatavast jälituse taustsüsteemist. OpenTelemetry määratleb standardsed päised (nt `traceparent`, `tracestate`), et edendada erinevate jälitussüsteemide koostalitlusvõimet.

Näiteks Jaegerit kasutades võite süstida `uber-trace-id` päise HTTP-päringutesse. Vastuvõttev teenus ekstraheeriks seejärel jälituse ID ja lõigu ID päisest ning looks tütarlõigu. Teenusvõrgu, näiteks Istio või Linkerdi kasutamine, saab samuti konteksti levitamise automaatselt käsitleda.

4. Andmete salvestamine ja analüüs

Pärast jälitusandmete kogumist tuleb need salvestada ja analüüsida. Jälituse taustsüsteemid pakuvad tavaliselt salvestuskomponenti jälitusandmete säilitamiseks ja päringuliidest jälituste otsimiseks ja analüüsimiseks. Jaeger näiteks suudab andmeid salvestada Cassandrasse, Elasticsearchi või mällu. Zipkin toetab Elasticsearchi, MySQL-i ja muid salvestusvõimalusi. OpenTelemetry pakub eksportijaid, mis saavad saata andmeid erinevatesse taustsüsteemidesse.

Analüüsitööriistad pakuvad sageli selliseid funktsioone nagu:

• Jälituse visualiseerimine: Jälituste kuvamine koskdiagrammina, näidates iga lõigu kestust ja nendevahelisi seoseid.
• Teenuste sõltuvusgraafikud: Teenustevaheliste sõltuvuste visualiseerimine jälitusandmete põhjal.
• Algpõhjuse analüüs: Jõudluse kitsaskohtade või vigade algpõhjuse tuvastamine jälitusandmete analüüsi abil.
• Teavitamine: Teavituste konfigureerimine jälitusandmete põhjal, näiteks latentsuse künnised või veamäärad.

Praktilised kasutusjuhud

Hajusjälitust saab rakendada laias valikus kasutusjuhtudel kaasaegsetes rakendusarhitektuurides:

• Mikroteenuste arhitektuur: Mikroteenuste keskkondades läbivad päringud sageli mitut teenust. Hajusjälitus aitab teil mõista päringute voogu teenuste vahel ja tuvastada jõudluse kitsaskohti. Näiteks võib e-kaubanduse rakendus kasutada hajusjälitust, et jälgida päringuid tellimuste, maksete ja tarneteenuste kaudu.
• Pilvepõhised rakendused: Pilvepõhised rakendused on sageli paigutatud mitmesse konteinerisse ja virtuaalmasinasse. Hajusjälitus aitab teil jälgida nende rakenduste jõudlust ja tuvastada võrgu või ressursside jaotamisega seotud probleeme.
• Serverivabad funktsioonid: Serverivabad funktsioonid on lühiajalised ja sageli olekuta. Hajusjälitus aitab teil jälgida nende funktsioonide täitmist ja tuvastada jõudlusprobleeme või vigu. Kujutage ette serverivaba pilditöötlusrakendust; jälitus paljastaks kitsaskohad erinevates töötlemisetappides.
• Mobiilirakendused: Hajusjälitust saab kasutada mobiilirakenduste jõudluse jälgimiseks ja võrguühenduvuse või taustateenustega seotud probleemide tuvastamiseks. Mobiilseadmetest pärit andmeid saab korreleerida taustajälitustega, andes täieliku pildi.
• Pärandrakendused: Isegi monoliitsetes rakendustes võib hajusjälitus olla väärtuslik keeruliste kooditeede mõistmiseks ja jõudluse kitsaskohtade tuvastamiseks. Jälituse saab valikuliselt lubada kriitiliste tehingute jaoks.

Näidisstsenaarium: e-kaubanduse rakendus

Vaatleme e-kaubanduse rakendust, mis on ehitatud mikroteenuste arhitektuuri abil. Rakendus koosneb mitmest teenusest, sealhulgas:

• Esiliidese teenus: Käsitleb kasutajapäringuid ja renderdab kasutajaliidest.
• Tooteteenus: Haldab tootekataloogi ja hangib tooteinfot.
• Tellimuste teenus: Loob ja haldab klienditellimusi.
• Makseteenus: Töötleb makseid ja käsitleb tehinguid.
• Tarneteenus: Korraldab tellimuste saatmist.

Kui kasutaja esitab tellimuse, kutsub esiliidese teenus välja tellimuste teenuse, mis omakorda kutsub välja tooteteenuse, makseteenuse ja tarneteenuse. Ilma hajusjälituseta võib selles keerulises süsteemis olla raske mõista päringute voogu ja tuvastada jõudluse kitsaskohti.

Hajusjälituse abil saate jälgida päringut selle liikumisel läbi iga teenuse ja visualiseerida iga teenuse poolt lisatud latentsusaega. See võimaldab teil tuvastada, milline teenus põhjustab kitsaskohta, ja võtta parandusmeetmeid. Näiteks võite avastada, et makseteenus on aeglane liiga kaua aega võtva andmebaasipäringu tõttu. Seejärel saate päringut optimeerida või lisada vahemälu jõudluse parandamiseks.

Hajusjälituse parimad praktikad

Hajusjälitusest maksimaalse kasu saamiseks järgige neid parimaid praktikaid:

• Alustage kõige kriitilisematest teenustest: Keskenduge nende teenuste instrumenteerimisele, mis on teie äri jaoks kõige kriitilisemad või mis on teadaolevalt problemaatilised.
• Kasutage järjepidevaid nimekonventsioone: Kasutage lõikude ja siltide jaoks järjepidevaid nimekonventsioone, et jälitusandmete analüüsimine oleks lihtsam.
• Lisage tähendusrikkaid silte: Lisage lõikudele silte, et anda lisakonteksti teostatava operatsiooni kohta. Näiteks võite lisada silte HTTP meetodi, URL-i või kasutaja ID kohta.
• Võtke jälitustest proove: Suuremahulistes keskkondades peate võib-olla võtma jälitustest proove, et vähendada kogutavate andmete hulka. Veenduge, et võtate proove viisil, mis ei kalluta teie tulemusi. On olemas strateegiad nagu peapõhine või sabapõhine proovivõtt; sabapõhine proovivõtt annab täpsemaid andmeid vigade analüüsimiseks.
• Jälgige oma jälitustaristut: Jälgige oma jälituse taustsüsteemi jõudlust ja veenduge, et see ei muutuks kitsaskohaks.
• Automatiseerige instrumenteerimine: Kasutage võimaluse korral automaatseid instrumenteerimisagente, et vähendada koodi instrumenteerimiseks vajalikku vaeva.
• Integreerige teiste vaadeldavustööriistadega: Integreerige hajusjälitus teiste vaadeldavustööriistadega, nagu logide koondamine ja mõõdikute jälgimine, et pakkuda oma süsteemist täielikumat ülevaadet.
• Koolitage oma meeskonda: Veenduge, et teie meeskond mõistab hajusjälituse eeliseid ja oskab tööriistu tõhusalt kasutada.

Hajusjälituse tulevik

Hajusjälitus areneb kiiresti ning pidevalt tekib uusi tööriistu ja tehnikaid. Mõned peamised suundumused hajusjälituses on järgmised:

• OpenTelemetry: OpenTelemetry on saamas tööstusharu standardiks hajusjälituse jaoks, pakkudes tarnijaneutraalset API-d teie koodi instrumenteerimiseks ja telemeetriaandmete kogumiseks. Selle laialdane kasutuselevõtt lihtsustab integreerimist erinevate süsteemide vahel.
• eBPF: Laiendatud Berkeley pakettfilter (eBPF) on tehnoloogia, mis võimaldab käitada liivakastiprogramme Linuxi kernelis. eBPF-i saab kasutada rakenduste automaatseks instrumenteerimiseks ja jälitusandmete kogumiseks ilma koodimuudatusteta.
• AI-toega analüüs: Masinõppe algoritme kasutatakse jälitusandmete analüüsimiseks ja anomaaliate automaatseks tuvastamiseks, jõudlusprobleemide ennustamiseks ja optimeerimiste soovitamiseks.
• Teenusvõrgu integreerimine: Teenusvõrgud nagu Istio ja Linkerd pakuvad sisseehitatud tuge hajusjälitusele, muutes mikroteenuste rakenduste instrumenteerimise ja jälgimise lihtsamaks.

Kokkuvõte

Hajusjälitus on oluline tööriist keeruliste hajutatud süsteemide mõistmiseks ja haldamiseks. Pakkudes terviklikku ülevaadet päringuvoogudest, võimaldab see tuvastada jõudluse kitsaskohti, siluda vigu ja optimeerida ressursside jaotamist. Kuna rakendusarhitektuurid muutuvad üha keerukamaks, muutub hajusjälitus veelgi kriitilisemaks kaasaegsete rakenduste jõudluse, usaldusväärsuse ja vaadeldavuse tagamisel.

Mõistes põhimõisteid, rakendades parimaid praktikaid ja valides õigeid tööriistu, saavad organisatsioonid kasutada hajusjälitust, et saada väärtuslikku teavet oma süsteemide kohta ja pakkuda paremaid kasutajakogemusi. OpenTelemetry juhib standardimise suunda, muutes hajusjälituse kättesaadavamaks kui kunagi varem. Võtke hajusjälitus omaks, et avada oma kaasaegsete rakenduste täielik potentsiaal.