使用ELK搭建日志平台（三）：Opentracing链路追踪

转载自：https://www.cnblogs.com/linguoguo/p/12311225.html

 

Opentracing 链路追踪

在微服务架构的系统中，请求在各服务之间流转，调用链错综复杂，一旦出现了问题和异常，很难追查定位，这个时候就需要链路追踪来帮忙了。链路追踪系统能追踪并记录请求在系统中的调用顺序，调用时间等一系列关键信息，从而帮助我们定位异常服务和发现性能瓶颈。

Opentracing

Opentracing是分布式链路追踪的一种规范标准，是CNCF（云原生计算基金会）下的项目之一。和一般的规范标准不同，Opentracing不是传输协议，消息格式层面上的规范标准，而是一种语言层面上的API标准。以Go语言为例，只要某链路追踪系统实现了Opentracing规定的接口（interface），符合Opentracing定义的表现行为，那么就可以说该应用符合Opentracing标准。这意味着开发者只需修改少量的配置代码，就可以在符合Opentracing标准的链路追踪系统之间自由切换。

Data Model

在使用Opentracing来实现全链路追踪前，有必要先了解一下它所定义的数据模型。

Span

Span是一条追踪链路中的基本组成要素，一个span表示一个独立的工作单元，比如可以表示一次函数调用，一次http请求等等。span会记录如下基本要素:

• 服务名称(operation name)
• 服务的开始时间和结束时间
• K/V形式的Tags
• K/V形式的Logs
• SpanContext
• References：该span对一个或多个span的引用（通过引用SpanContext）。

Tags

Tags以K/V键值对的形式保存用户自定义标签，主要用于链路追踪结果的查询过滤。例如： http.method="GET",http.status_code=200。其中key值必须为字符串，value必须是字符串，布尔型或者数值型。 span中的tag仅自己可见，不会随着 SpanContext传递给后续span。 例如：

span.SetTag("http.method","GET")
span.SetTag("http.status_code",200)

Logs

Logs与tags类似，也是K/V键值对形式。与tags不同的是，logs还会记录写入logs的时间，因此logs主要用于记录某些事件发生的时间。logs的key值同样必须为字符串，但对value类型则没有限制。例如：

span.LogFields(
    log.String("event", "soft error"),
    log.String("type", "cache timeout"),
    log.Int("waited.millis", 1500),
)

Opentracing列举了一些惯用的Tags和Logs： https://github.com/opentracing/specification/blob/master/semantic_conventions.md

SpanContext

SpanContext携带着一些用于跨服务通信的（跨进程）数据，主要包含：

• 足够在系统中标识该span的信息，比如：span_id,trace_id。
• Baggage Items，为整条追踪连保存跨服务（跨进程）的K/V格式的用户自定义数据。

Baggage Items

Baggage Items与tags类似，也是K/V键值对。与tags不同的是：

• 其key跟value都只能是字符串格式
• Baggage items不仅当前span可见，其会随着SpanContext传递给后续所有的子span。要小心谨慎的使用baggage items——因为在所有的span中传递这些K,V会带来不小的网络和CPU开销。

References

Opentracing定义了两种引用关系:ChildOf和FollowFrom。

ChildOf: 父span的执行依赖子span的执行结果时，此时子span对父span的引用关系是ChildOf。比如对于一次RPC调用，服务端的span（子span）与客户端调用的span（父span）是ChildOf关系。

FollowFrom：父span的执不依赖子span执行结果时，此时子span对父span的引用关系是FollowFrom。FollowFrom常用于异步调用的表示，例如消息队列中consumerspan与producerspan之间的关系。

Trace

Trace表示一次完整的追踪链路，trace由一个或多个span组成。下图示例表示了一个由8个span组成的trace:

Causal relationships between Spans in a single Trace


        [Span A]  ←←←(the root span)
            |
     +------+------+
     |             |
 [Span B]      [Span C] ←←←(Span C is a `ChildOf` Span A)
     |             |
 [Span D]      +---+-------+
               |           |
           [Span E]    [Span F] >>> [Span G] >>> [Span H]
                                       ↑
                                       ↑
                                       ↑
                         (Span G `FollowsFrom` Span F)

时间轴的展现方式会更容易理解：

Temporal relationships between Spans in a single Trace


––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–> time

 [Span A···················································]
   [Span B··············································]
      [Span D··········································]
    [Span C········································]
         [Span E·······]        [Span F··] [Span G··] [Span H··]

示例来源： https://github.com/opentracing/specification/blob/master/specification.md#the-opentracing-data-model

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