Izkliedētā trasēšana: Pieprasījumu plūsmas analīze modernām lietojumprogrammām

Mūsdienu sarežģītajās un izkliedētajās lietojumprogrammu arhitektūrās pieprasījumu plūsmas izpratne starp vairākiem pakalpojumiem ir kritiski svarīga, lai nodrošinātu veiktspēju, uzticamību un efektīvu atkļūdošanu. Izkliedētā trasēšana sniedz nepieciešamo ieskatu, izsekojot pieprasījumus, kad tie šķērso dažādus pakalpojumus, ļaujot izstrādātājiem un operāciju komandām noteikt veiktspējas vājās vietas, identificēt atkarības un ātri atrisināt problēmas. Šis ceļvedis iedziļinās izkliedētās trasēšanas koncepcijā, tās priekšrocībās, ieviešanas stratēģijās un praktiskajos lietošanas gadījumos.

Kas ir izkliedētā trasēšana?

Izkliedētā trasēšana ir metode, ko izmanto, lai uzraudzītu un profilētu pieprasījumus, kad tie izplatās pa izkliedētu sistēmu. Tā sniedz holistisku priekšstatu par pieprasījuma dzīves ciklu, parādot ceļu, ko tas veic no sākotnējā ieejas punkta līdz galīgajai atbildei. Tas ļauj jums identificēt, kuri pakalpojumi ir iesaistīti konkrēta pieprasījuma apstrādē, katra pakalpojuma radīto latentumu un visas kļūdas, kas rodas ceļā.

Tradicionālie monitoringa rīki bieži vien ir nepietiekami izkliedētās vidēs, jo tie koncentrējas uz atsevišķiem pakalpojumiem izolēti. Izkliedētā trasēšana novērš šo trūkumu, nodrošinot vienotu skatu uz visu sistēmu, ļaujot korelēt notikumus starp vairākiem pakalpojumiem un izprast attiecības starp tiem.

Pamatjēdzieni

• Span (posms): Posms apzīmē vienu darba vienību trasēšanas ietvaros. Tas parasti atbilst konkrētai operācijai vai funkcijas izsaukumam pakalpojumā. Posmi satur metadatus, piemēram, sākuma un beigu laika zīmogus, operācijas nosaukumu, pakalpojuma nosaukumu un tagus.
• Trace (trasējums): Trasējums apzīmē pilnu pieprasījuma ceļu, kad tas šķērso izkliedētu sistēmu. To veido posmu koks, kur saknes posms apzīmē pieprasījuma sākotnējo ieejas punktu.
• Trace ID (trasējuma ID): Unikāls identifikators, kas piešķirts trasējumam, ļaujot korelēt visus posmus, kas pieder vienam un tam pašam pieprasījumam.
• Span ID (posma ID): Unikāls identifikators, kas piešķirts posmam trasējuma ietvaros.
• Parent ID (vecākposma ID): Vecākposma ID, kas nosaka cēloņsakarību starp posmiem trasējumā.
• Context Propagation (konteksta izplatīšana): Mehānisms, ar kura palīdzību trasējuma ID, posmu ID un citi trasēšanas metadati tiek nodoti starp pakalpojumiem, kad pieprasījums izplatās pa sistēmu. Tas parasti ietver trasēšanas konteksta ievadīšanu HTTP galvenēs vai citos ziņojumapmaiņas protokolos.

Izkliedētās trasēšanas priekšrocības

Izkliedētās trasēšanas ieviešana sniedz vairākas galvenās priekšrocības organizācijām, kas uztur sarežģītas izkliedētās sistēmas:

• Uzlabots veiktspējas monitorings: Identificējiet veiktspējas vājās vietas un latentuma problēmas starp pakalpojumiem, nodrošinot ātrāku cēloņu analīzi un optimizāciju.
• Uzlabota atkļūdošana: Gūstiet visaptverošu izpratni par pieprasījumu plūsmām, atvieglojot tādu kļūdu diagnosticēšanu un novēršanu, kas aptver vairākus pakalpojumus.
• Samazināts vidējais laiks līdz atrisināšanai (MTTR): Ātri nosakiet problēmu avotu, samazinot dīkstāvi un uzlabojot kopējo sistēmas uzticamību.
• Labāka atkarību izpratne: Vizualizējiet attiecības starp pakalpojumiem, atklājot slēptās atkarības un potenciālos kļūmju punktus.
• Optimizēta resursu sadale: Identificējiet nepietiekami izmantotus vai pārslogotus pakalpojumus, nodrošinot efektīvāku resursu sadali un jaudas plānošanu.
• Uzlabota novērojamība: Gūstiet dziļāku izpratni par sistēmas uzvedību, ļaujot proaktīvi identificēt un risināt potenciālās problēmas, pirms tās ietekmē lietotājus.

Izkliedētās trasēšanas ieviešana

Izkliedētās trasēšanas ieviešana ietver vairākus soļus, tostarp trasēšanas aizmugursistēmas (backend) izvēli, koda instrumentēšanu un konteksta izplatīšanas konfigurēšanu.

1. Trasēšanas aizmugursistēmas izvēle

Ir pieejamas vairākas atvērtā koda un komerciālas trasēšanas aizmugursistēmas, katrai no tām ir savas stiprās un vājās puses. Dažas populāras iespējas ietver:

• Jaeger: Atvērtā koda trasēšanas sistēma, ko sākotnēji izstrādāja Uber. Tā ir labi piemērota mikropakalpojumu arhitektūrām un nodrošina lietotājam draudzīgu tīmekļa saskarni trasējumu vizualizēšanai.
• Zipkin: Atvērtā koda trasēšanas sistēma, ko sākotnēji izstrādāja Twitter. Tā ir pazīstama ar savu mērogojamību un atbalstu dažādām datu glabāšanas aizmugursistēmām.
• OpenTelemetry: Atvērtā koda novērojamības ietvars, kas nodrošina no piegādātājiem neatkarīgu API koda instrumentēšanai un telemetrijas datu vākšanai. Tas atbalsta dažādas trasēšanas aizmugursistēmas, tostarp Jaeger, Zipkin un citas. OpenTelemetry kļūst par nozares standartu.
• Komerciāli risinājumi: Datadog, New Relic, Dynatrace un citas komerciālās monitoringa platformas arī piedāvā izkliedētās trasēšanas iespējas. Šie risinājumi bieži vien nodrošina papildu funkcijas, piemēram, žurnālu apkopošanu, metrikas monitoringu un brīdinājumus.

Izvēloties trasēšanas aizmugursistēmu, ņemiet vērā tādus faktorus kā mērogojamība, veiktspēja, lietošanas ērtums, integrācija ar esošo infrastruktūru un izmaksas.

2. Koda instrumentēšana

Koda instrumentēšana ietver koda pievienošanu, lai izveidotu posmus un izplatītu trasēšanas kontekstu. To var izdarīt manuāli, izmantojot trasēšanas bibliotēku, vai automātiski, izmantojot instrumentēšanas aģentu. Automātiskā instrumentēšana kļūst arvien populārāka, jo tā prasa mazāk koda izmaiņu un ir vieglāk uzturama.

Manuālā instrumentēšana: Tas ietver trasēšanas bibliotēkas izmantošanu, lai izveidotu posmus katras operācijas sākumā un beigās, kuru vēlaties trasēt. Jums arī manuāli jāizplata trasēšanas konteksts starp pakalpojumiem. Lūk, pamata piemērs, izmantojot OpenTelemetry Python valodā:

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

# Configure the tracer provider
tracer_provider = TracerProvider()
processor = BatchSpanProcessor(ConsoleSpanExporter())
tracer_provider.add_span_processor(processor)
trace.set_tracer_provider(tracer_provider)

# Get the tracer
tracer = trace.get_tracer(__name__)

# Create a span
with tracer.start_as_current_span("my_operation") as span:
 span.set_attribute("key", "value")
 # Perform the operation
 print("Performing my operation")

Automātiskā instrumentēšana: Daudzas trasēšanas bibliotēkas nodrošina aģentus, kas var automātiski instrumentēt jūsu kodu, neprasot nekādas manuālas koda izmaiņas. Šie aģenti parasti izmanto baitkoda manipulācijas vai citas tehnikas, lai izpildes laikā ievadītu trasēšanas kodu jūsu lietojumprogrammā. Tas ir daudz efektīvāks un mazāk traucējošs veids, kā ieviest trasēšanu.

3. Konteksta izplatīšanas konfigurēšana

Konteksta izplatīšana ir mehānisms, ar kuru trasēšanas metadati tiek nodoti starp pakalpojumiem. Visizplatītākā pieeja ir ievadīt trasēšanas kontekstu HTTP galvenēs vai citos ziņojumapmaiņas protokolos. Konteksta izplatīšanai izmantotās konkrētās galvenes ir atkarīgas no jūsu izmantotās trasēšanas aizmugursistēmas. OpenTelemetry definē standarta galvenes (piemēram, `traceparent`, `tracestate`), lai veicinātu sadarbspēju starp dažādām trasēšanas sistēmām.

Piemēram, izmantojot Jaeger, jūs varētu ievadīt `uber-trace-id` galveni HTTP pieprasījumos. Saņemošais pakalpojums pēc tam izgūtu trasējuma ID un posma ID no galvenes un izveidotu bērnposmu. Pakalpojumu tīkla, piemēram, Istio vai Linkerd, izmantošana var arī automātiski nodrošināt konteksta izplatīšanu.

4. Datu glabāšana un analīze

Pēc trasēšanas datu savākšanas tie ir jāglabā un jāanalizē. Trasēšanas aizmugursistēmas parasti nodrošina glabāšanas komponentu trasēšanas datu saglabāšanai un vaicājumu saskarni trasējumu izgūšanai un analīzei. Piemēram, Jaeger var glabāt datus Cassandra, Elasticsearch vai atmiņā. Zipkin atbalsta Elasticsearch, MySQL un citas glabāšanas iespējas. OpenTelemetry nodrošina eksportētājus, kas var nosūtīt datus uz dažādām aizmugursistēmām.

Analīzes rīki bieži nodrošina tādas funkcijas kā:

• Trasējumu vizualizācija: Trasējumu attēlošana kā ūdenskrituma diagramma, parādot katra posma ilgumu un attiecības starp tiem.
• Pakalpojumu atkarību grafiki: Pakalpojumu atkarību vizualizēšana, pamatojoties uz trasēšanas datiem.
• Cēloņu analīze: Veiktspējas vājo vietu vai kļūdu cēloņu identificēšana, analizējot trasēšanas datus.
• Brīdinājumi: Brīdinājumu konfigurēšana, pamatojoties uz trasēšanas datiem, piemēram, latentuma sliekšņiem vai kļūdu līmeņiem.

Praktiski lietošanas gadījumi

Izkliedēto trasēšanu var pielietot plašam lietošanas gadījumu klāstam modernās lietojumprogrammu arhitektūrās:

• Mikropakalpojumu arhitektūra: Mikropakalpojumu vidēs pieprasījumi bieži šķērso vairākus pakalpojumus. Izkliedētā trasēšana palīdz jums izprast pieprasījumu plūsmu starp pakalpojumiem un identificēt veiktspējas vājās vietas. Piemēram, e-komercijas lietojumprogramma varētu izmantot izkliedēto trasēšanu, lai izsekotu pieprasījumus, kad tie plūst caur pasūtījumu, maksājumu un piegādes pakalpojumiem.
• Mākoņnatīvās lietojumprogrammas: Mākoņnatīvās lietojumprogrammas bieži tiek izvietotas vairākos konteineros un virtuālajās mašīnās. Izkliedētā trasēšana palīdz jums uzraudzīt šo lietojumprogrammu veiktspēju un identificēt problēmas, kas saistītas ar tīklošanu vai resursu sadali.
• Bezservera funkcijas: Bezservera funkcijas ir īslaicīgas un bieži vien bez stāvokļa. Izkliedētā trasēšana var palīdzēt jums izsekot šo funkciju izpildei un identificēt veiktspējas problēmas vai kļūdas. Iedomājieties bezservera attēlu apstrādes lietojumprogrammu; trasēšana atklātu vājās vietas dažādos apstrādes posmos.
• Mobilās lietojumprogrammas: Izkliedēto trasēšanu var izmantot, lai uzraudzītu mobilo lietojumprogrammu veiktspēju un identificētu problēmas, kas saistītas ar tīkla savienojamību vai aizmugursistēmas pakalpojumiem. Datus no mobilajām ierīcēm var korelēt ar aizmugursistēmas trasējumiem, iegūstot pilnīgu ainu.
• Mantotās lietojumprogrammas: Pat monolītās lietojumprogrammās izkliedētā trasēšana var būt vērtīga, lai izprastu sarežģītus koda ceļus un identificētu veiktspējas vājās vietas. Trasēšanu var selektīvi iespējot kritiskām transakcijām.

Piemēra scenārijs: E-komercijas lietojumprogramma

Apskatīsim e-komercijas lietojumprogrammu, kas veidota, izmantojot mikropakalpojumu arhitektūru. Lietojumprogramma sastāv no vairākiem pakalpojumiem, tostarp:

• Priekšgala (Frontend) pakalpojums: Apstrādā lietotāju pieprasījumus un attēlo lietotāja saskarni.
• Produktu pakalpojums: Pārvalda produktu katalogu un izgūst informāciju par produktiem.
• Pasūtījumu pakalpojums: Izveido un pārvalda klientu pasūtījumus.
• Maksājumu pakalpojums: Apstrādā maksājumus un veic transakcijas.
• Piegādes pakalpojums: Organizē pasūtījumu nosūtīšanu.

Kad lietotājs veic pasūtījumu, priekšgala pakalpojums izsauc pasūtījumu pakalpojumu, kas savukārt izsauc produktu, maksājumu un piegādes pakalpojumus. Bez izkliedētās trasēšanas var būt grūti izprast pieprasījumu plūsmu un identificēt veiktspējas vājās vietas šajā sarežģītajā sistēmā.

Ar izkliedēto trasēšanu jūs varat izsekot pieprasījumu, kad tas šķērso katru pakalpojumu, un vizualizēt katra pakalpojuma radīto latentumu. Tas ļauj jums identificēt, kurš pakalpojums rada vājo vietu, un veikt koriģējošas darbības. Piemēram, jūs varētu atklāt, ka maksājumu pakalpojums ir lēns pārāk ilga datubāzes vaicājuma dēļ. Pēc tam jūs varat optimizēt vaicājumu vai pievienot kešatmiņu, lai uzlabotu veiktspēju.

Labākā prakse izkliedētajā trasēšanā

Lai maksimāli izmantotu izkliedēto trasēšanu, ievērojiet šo labāko praksi:

• Sāciet ar vissvarīgākajiem pakalpojumiem: Koncentrējieties uz to pakalpojumu instrumentēšanu, kas ir vissvarīgākie jūsu uzņēmumam vai par kuriem ir zināms, ka tie ir problemātiski.
• Izmantojiet konsekventus nosaukumu piešķiršanas principus: Izmantojiet konsekventus nosaukumus posmiem un tagiem, lai atvieglotu trasēšanas datu analīzi.
• Pievienojiet jēgpilnus tagus: Pievienojiet tagus posmiem, lai sniegtu papildu kontekstu par veicamo operāciju. Piemēram, jūs varētu pievienot tagus HTTP metodei, URL vai lietotāja ID.
• Atlasiet trasējumus (sampling): Liela apjoma vidēs jums var būt nepieciešams atlasīt trasējumus, lai samazinātu savākto datu apjomu. Pārliecinieties, ka trasējumu atlase neizkropļo jūsu rezultātus. Pastāv tādas stratēģijas kā uz sākumu (head-based) vai uz beigām (tail-based) balstīta atlase; uz beigām balstīta atlase nodrošina precīzākus datus kļūdu analīzei.
• Pārraugiet savu trasēšanas infrastruktūru: Pārraugiet savas trasēšanas aizmugursistēmas veiktspēju un pārliecinieties, ka tā nekļūst par vājo vietu.
• Automatizējiet instrumentēšanu: Kad vien iespējams, izmantojiet automātiskās instrumentēšanas aģentus, lai samazinātu pūles, kas nepieciešamas jūsu koda instrumentēšanai.
• Integrējiet ar citiem novērojamības rīkiem: Integrējiet izkliedēto trasēšanu ar citiem novērojamības rīkiem, piemēram, žurnālu apkopošanu un metrikas monitoringu, lai nodrošinātu pilnīgāku sistēmas skatu.
• Izglītojiet savu komandu: Pārliecinieties, ka jūsu komanda izprot izkliedētās trasēšanas priekšrocības un zina, kā efektīvi izmantot rīkus.

Izkliedētās trasēšanas nākotne

Izkliedētā trasēšana strauji attīstās, un visu laiku parādās jauni rīki un tehnikas. Dažas no galvenajām tendencēm izkliedētajā trasēšanā ietver:

• OpenTelemetry: OpenTelemetry kļūst par nozares standartu izkliedētajai trasēšanai, nodrošinot no piegādātājiem neatkarīgu API koda instrumentēšanai un telemetrijas datu vākšanai. Tā plašā pieņemšana vienkāršo integrāciju starp dažādām sistēmām.
• eBPF: Extended Berkeley Packet Filter (eBPF) ir tehnoloģija, kas ļauj palaist izolētas (sandboxed) programmas Linux kodolā. eBPF var izmantot, lai automātiski instrumentētu lietojumprogrammas un vāktu trasēšanas datus, neprasot nekādas koda izmaiņas.
• Mākslīgā intelekta (AI) analīze: Mašīnmācīšanās algoritmi tiek izmantoti, lai analizētu trasēšanas datus un automātiski identificētu anomālijas, prognozētu veiktspējas problēmas un ieteiktu optimizācijas.
• Pakalpojumu tīkla (Service Mesh) integrācija: Pakalpojumu tīkli, piemēram, Istio un Linkerd, nodrošina iebūvētu atbalstu izkliedētajai trasēšanai, atvieglojot mikropakalpojumu lietojumprogrammu instrumentēšanu un monitoringu.

Noslēgums

Izkliedētā trasēšana ir būtisks rīks sarežģītu izkliedēto sistēmu izpratnei un pārvaldībai. Nodrošinot holistisku skatu uz pieprasījumu plūsmām, tā ļauj identificēt veiktspējas vājās vietas, atkļūdot kļūdas un optimizēt resursu sadali. Tā kā lietojumprogrammu arhitektūras kļūst arvien sarežģītākas, izkliedētā trasēšana kļūs vēl kritiskāka, lai nodrošinātu moderno lietojumprogrammu veiktspēju, uzticamību un novērojamību.

Izprotot pamatjēdzienus, ieviešot labāko praksi un izvēloties pareizos rīkus, organizācijas var izmantot izkliedēto trasēšanu, lai gūtu vērtīgu ieskatu savās sistēmās un nodrošinātu labāku lietotāju pieredzi. OpenTelemetry virza standartizācijas procesu, padarot izkliedēto trasēšanu pieejamāku nekā jebkad agrāk. Pieņemiet izkliedēto trasēšanu, lai atraisītu visu savu moderno lietojumprogrammu potenciālu.