【AWS】使用X-Ray做AWS云上全链路追踪监控系统

功能

AWS X-Ray 是一项服务,收集应用程序所请求的相关数据,并提供用于查看、筛选和获取数据洞察力的工具,以确定问题和发现优化的机会。

对于任何被跟踪的对您应用程序的请求,不仅可以查看请求和响应的详细信息,还可以查看应用程序对下游AWS 资源、微服务、数据库和 HTTP Web API 进行的调用的详细信息。

类似的全链路追踪监控系统还有:

pinpoint

zipkin

skywalking

总结:X-Ray本质上是一个适用于AWS的分布式系统调用链追踪工具,我们选择X-Ray的原因是我们的应用都是原生在AWS云上,能够很好的跟X-Ray实现集成,尤其是对于AWS服务的调用记录,X-Ray原生支持。

缺点:与AWS强绑定,牺牲了使用多云的灵活性。

云架构的设计是一个多因素综合结果,前期的过度设计可能会导致成本和复杂度过高,需要根据公司实际业务需求选择合适的设计方案。

关于X-Ray详见:X-Ray

用途

1,快速定位程序故障原因,降低MTTR

2,自动生成云端架构图,统一视图

3,发现系统中可以优化的点

特点

自动根据请求生成云端结构图

图中:app_1和app_2为我们开发的程序,其他部分结构为自动生成

【AWS】使用X-Ray做AWS云上全链路追踪监控系统_第1张图片

可以根据此图,快速的定位到接口问题,比如响应慢,返回错误等等

分析接口每一步操作延时

通过跟踪请求,能够详细分析请求中每一步的操作时间。

能够协助排查问题,优化方案。

【AWS】使用X-Ray做AWS云上全链路追踪监控系统_第2张图片

如何使用

引入X-Ray的SDK即可,对开发改动不大

适用于 .NET 的 AWS X-Ray 开发工具包 - AWS X-Ray

以Python为例

仅需在原始代码部分增加上部分的引入库,以及下面的初始化X-Ray的SDK即可。

from aws_xray_sdk.core import patch_all
patch_all()
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
from aws_xray_sdk.ext.flask.middleware import XRayMiddleware
<原始代码部分>
xray_recorder.configure(service='app-2')
XRayMiddleware(app, xray_recorder)

性能影响测试

接口性能影响

使用X-Ray

10000次请求,分别测试10次取平均值

使用X-Ray:129.1466495196024

不用X-Ray:121.5133796532948

结论:初步测试,使用X-Ray约有6%的性能损失。

实例影响

CPU占用:0.1%

内存占用:0.0%

结论:几乎没影响

压力测试

按照我们的一个中等项目的访问量:

250000/分钟,100台服务器计算

每台服务器的速率为42QPS

上述测试性能时,单台服务器的QPS为77,未出现任何性能问题。

由此结论:再达到中等项目的量级2倍之前,不会存在性能问题。

AWS技术支持关于性能问题的回复:

【AWS】使用X-Ray做AWS云上全链路追踪监控系统_第3张图片

监控

目前X-Ray提供的是问题排查工具,未提供告警功能。

可以借助AWS SDK,在发生问题时,获取X-Ray的图表,集成到现有的告警体系中。

费用

以us-west-2区域计算

每月记录的前 100000 条轨迹免费。

超出免费套餐的限额后,每一百万条的记录轨迹费用为 5.00 USD(每条轨迹 0.000005 USD)。

超出免费套餐的限额后,每一百万条的接收轨迹费用为 0.50 USD(每条轨迹 0.000005 USD)。

以中等项目的API访问量为例,计算使用X-Ray的费用:

25万/分钟*60*24h*30d/100万*$0.5*5%采样率=$270/月

即,如开启X-Ray,则增加$270/月的费用

结论:这个费用值得承担。

你可能感兴趣的:(【AWS】使用X-Ray做AWS云上全链路追踪监控系统)