25 | 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？
经过前面几节课的学习，你的垂直电商系统在引入 RPC 框架和注册中心之后已经完成基本的服务化拆分了，系统架构也有了改变：
现在，你的系统运行平稳，老板很高兴，你也安心了很多。而且你认为，在经过了服务化拆分之后，服务的可扩展性增强了很多，可以通过横向扩展服务节点的方式平滑地扩容了，对于应对峰值流量也更有信心了。
但是这时出现了问题：你通过监控发现，系统的核心下单接口在晚高峰的时候，会有少量的慢请求，用户也投诉在 APP 上下单时，等待的时间比较长。而下单的过程可能会调用多个 RPC 服务或者使用多个资源，一时之间，你很难快速判断究竟是哪个服务或者资源出了问题，从而导致整体流程变慢。于是你和你的团队开始想办法如何排查这个问题。
一体化架构中的慢请求排查如何做
因为在分布式环境下，请求要在多个服务之间调用，所以对于慢请求问题的排查会更困难，我们不妨从简单的入手，先看看在一体化架构中是如何排查这个慢请求的问题的。
最简单的思路是：打印下单操作的每一个步骤的耗时情况，然后通过比较这些耗时的数据，找到延迟最高的一步，然后再来看看这个步骤要如何优化。如果有必要的话，你还需要针对步骤中的子步骤，再增加日志来继续排查，简单的代码就像下面这样：
long start = System.currentTimeMillis();
processA();
Logs.info("process A cost " + (System.currentTimeMillis() - start));//打印A步骤的耗时
start = System.currentTimeMillis();
processB();
Logs.info("process B cost " + (System.currentTimeMillis() - start));//打印B步骤的耗时
start = System.currentTimeMillis();
processC();
Logs.info("process C cost " + (System.currentTimeMillis() - start));//打印C步骤的耗时这是最简单的实现方式，打印出日志后，我们可以登录到机器上搜索关键词来查看每个步骤的耗时情况。
虽然这个方式比较简单，但你可能很快就会遇到问题：由于同时会有多个下单请求并行处理，所以，这些下单请求的每个步骤的耗时日志是相互穿插打印的。你无法知道这些日志哪些是来自于同一个请求，也就不能很直观地看到某一次请求耗时最多的步骤是哪一步了。那么你要如何把单次请求，每个步骤的耗时情况串起来呢？
一个简单的思路是：给同一个请求的每一行日志增加一个相同的标记。这样，只要拿到这个标记就可以查询到这个请求链路上所有步骤的耗时了，我们把这个标记叫做 requestId，我们可以在程序的入口处生成一个 requestId，然后把它放在线程的上下文中，这样就可以在需要时随时从线程上下文中获取到 requestId 了。简单的代码实现就像下面这样：
String requestId = UUID.randomUUID().toString();
ThreadLocal tl = new ThreadLocal(){
@Override
protected String initialValue() {
return requestId;
}
}; //requestId存储在线程上下文中
long start = System.currentTimeMillis();
processA();
Logs.info("rid : " + tl.get() + ", process A cost " + (System.currentTimeMillis() - start)); // 日志中增加requestId
start = System.currentTimeMillis();
processB();
Logs.info("rid : " + tl.get() + ", process B cost " + (System.currentTimeMillis() - start));
start = System.currentTimeMillis();
processC();
Logs.info("rid : " + tl.get() + ", process C cost " + (System.currentTimeMillis() - start)); 有了 requestId，你就可以清晰地了解一个调用链路上的耗时分布情况了。
于是，你给你的代码增加了大量的日志来排查下单操作缓慢的问题。很快， 你发现是某一个数据库查询慢了才导致了下单缓慢，然后你优化了数据库索引，问题最终得到了解决。
正当你要松一口气的时候，问题接踵而至：又有用户反馈某些商品业务打开缓慢；商城首页打开缓慢。你开始焦头烂额地给代码中增加耗时日志，而这时你意识到，每次排查一个接口就需要增加日志、重启服务，这并不是一个好的办法，于是你开始思考解决的方案。
其实，从我的经验出发来说，一个接口响应时间慢，一般是出在跨网络的调用上，比如说请求数据库、缓存或者依赖的第三方服务。所以，我们只需要针对这些调用的客户端类做切面编程，通过插入一些代码打印它们的耗时就好了。
说到切面编程（AOP）你应该并不陌生，它是面向对象编程的一种延伸，可以在不修改源代码的前提下给应用程序添加功能，比如说鉴权、打印日志等等。如果你对切面编程的概念理解得还不透彻，那我给你做个比喻，帮你理解一下。
这就像开发人员在向代码仓库提交代码后，他需要对代码编译、构建、执行单元测试用例以保证提交的代码是没有问题的。但是如果每个人提交了代码都做这么多事儿，无疑会对开发同学造成比较大的负担，那么你可以配置一个持续集成的流程，在提交代码之后自动帮你完成这些操作，这个持续集成的流程就可以认为是一个切面。
一般来说，切面编程的实现分为两类：
一类是静态代理，典型的代表是 AspectJ，它的特点是在编译期做切面代码注入；
另一类是动态代理，典型的代表是 Spring AOP，它的特点是在运行期做切面代码注入。
这两者有什么差别呢？以 Java 为例，源代码 Java 文件先被 Java 编译器编译成 Class 文件，然后 Java 虚拟机将 Class 装载进来之后，进行必要的验证和初始化后就可以运行了。
静态代理是在编译期插入代码，增加了编译的时间，给你的直观感觉就是启动的时间变长了，但是一旦在编译期插入代码完毕之后在运行期就基本对于性能没有影响。
而动态代理不会去修改生成的 Class 文件，而是会在运行期生成一个代理对象，这个代理对象对源对象做了字节码增强，来完成切面所要执行的操作。由于在运行期需要生成代理对象，所以动态代理的性能要比静态代理要差。
我们做切面的原因，是想生成一些调试的日志，所以我们希望尽量减少对于原先接口性能的影响。因此，我推荐采用静态代理的方式，实现切面编程。
如果你的系统中需要增加切面来做一些校验、限流或者日志打印的工作，我也建议你考虑使用静态代理的方式，使用 AspectJ 做切面的简单代码实现就像下面这样：
@Aspect
public class Tracer {
@Around(value = "execution(public methodsig)", argNames = "pjp") //execution内替换要做切面的方法签名
public Object trace(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
TraceContext traceCtx = TraceContext.get(); //获取追踪上下文，上下文的初始化可以在程序入口处
String requestId = reqCtx.getRequestId(); //获取requestId
String sig = pjp.getSignature().toShortString(); //获取方法签名
boolean isSuccessful = false;
String errorMsg = "";
Object result = null;
long start = System.currentTimeMillis();
try {
result = pjp.proceed();
isSuccessful = true;
return result;
} catch (Throwable t) {
isSuccessful = false;
errorMsg = t.getMessage();
return result;
} finally {
long elapseTime = System.currentTimeMillis() - start;
Logs.info("rid : " + requestId + ", start time: " + start + ", elapseTime: " + elapseTime + ", sig: " + sig + ", isSuccessful: " + isSuccessful + ", errorMsg: " + errorMsg );
}
}
}这样，你就在你的系统的每个接口中打印出了所有访问数据库、缓存、外部接口的耗时情况，一次请求可能要打印十几条日志，如果你的电商系统的 QPS 是 10000 的话，就是每秒钟会产生十几万条日志，对于磁盘 I/O 的负载是巨大的，那么这时，你就要考虑如何减少日志的数量。
你可以考虑对请求做采样，采样的方式也简单，比如你想采样 10% 的日志，那么你可以只打印“requestId%10==0”的请求。有了这些日志之后，当给你一个 requestId 的时候，你发现自己并不能确定这个请求到了哪一台服务器上，所以你不得不登录所有的服务器去搜索这个 requestId 才能定位请求。这样无疑会增加问题排查的时间。
你可以考虑的解决思路是：把日志不打印到本地文件中，而是发送到消息队列里，再由消息处理程序写入到集中存储中，比如 Elasticsearch。这样，你在排查问题的时候，只需要拿着 requestId 到 Elasticsearch 中查找相关的记录就好了。在加入消息队列和 Elasticsearch 之后，我们这个排查程序的架构图也会有所改变：
总结一下，为了排查单次请求响应时间长的原因，我们主要做了哪些事情：
在记录打点日志时，我们使用 requestId 将日志串起来，这样方便比较一次请求中的多个步骤的耗时情况；
我们使用静态代理的方式做切面编程，避免在业务代码中，加入大量打印耗时的日志的代码，减少了对于代码的侵入性，同时编译期的代码注入可以减少；
我们增加了日志采样率，避免全量日志的打印；
最后为了避免在排查问题时需要到多台服务器上搜索日志，我们使用消息队列将日志集中起来放在了 Elasticsearch 中。
如何来做分布式 Trace
你可能会问：题目既然是“分布式 Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？”，那么我为什么要花费大量的篇幅来说明在一体化架构中如何排查问题呢？这是因为在分布式环境下，你基本上也是依据上面我提到的这几点来构建分布式追踪的中间件的。
在一体化架构中，单次请求的所有的耗时日志都被记录在一台服务器上，而在微服务的场景下，单次请求可能跨越多个 RPC 服务，这就造成了单次的请求的日志会分布在多个服务器上。
当然，你也可以通过 requestId 将多个服务器上的日志串起来，但是仅仅依靠 requestId 很难表达清楚服务之间的调用关系，所以从日志中就无法了解服务之间是谁在调用谁。因此，我们采用 traceId + spanId 这两个数据维度来记录服务之间的调用关系（这里 traceId 就是 requestId），也就是使用 traceId 串起单次请求，用 spanId 记录每一次 RPC 调用。说起来可能比较抽象，举一个具体的例子。
比如，你的请求从用户端过来，先到达 A 服务，A 服务会分别调用 B 和 C 服务，B 服务又会调用 D 和 E 服务。
讲讲图中的内容：
用户到 A 服务之后会初始化一个 traceId 为 100，spanId 为 1；
A 服务调用 B 服务时，traceId 不变，而 spanId 用 1.1 标识代表上一级的 spanId 是 1，这一级的调用次序是 1；
A 调用 C 服务时，traceId 依然不变，spanId 则变为了 1.2，代表上一级的 spanId 还是 1，而调用次序则变成了 2，以此类推。
通过这种方式，我们可以在日志中清晰地看出服务的调用关系是如何的，方便在后续计算中调整日志顺序，打印出完整的调用链路。
那么 spanId 是何时生成的，又是如何传递的呢？这部分内容可以算作一个延伸点，能够帮你了解分布式 Trace 中间件的实现原理。
首先，A 服务在发起 RPC 请求服务 B 前，先从线程上下文中获取当前的 traceId 和 spanId，然后依据上面的逻辑生成本次 RPC 调用的 spanId，再将 spanId 和 traceId 序列化后装配到请求体中，发送给服务方 B。
服务方 B 获取请求后，从请求体中反序列化出 spanId 和 traceId，同时设置到线程上下文中，以便给下次 RPC 调用使用。在服务 B 调用完成返回响应前，计算出服务 B 的执行时间发送给消息队列。
当然，在服务 B 中，你依然可以使用切面编程的方式，得到所有调用的数据库、缓存、HTTP 服务的响应时间，只是在发送给消息队列的时候，要加上当前线程上下文中的 spanId 和 traceId。
这样，无论是数据库等资源的响应时间，还是 RPC 服务的响应时间就都汇总到了消息队列中，在经过一些处理之后，最终被写入到 Elasticsearch 中以便给开发和运维同学查询使用。
而在这里，你大概率会遇到的问题还是性能的问题，也就是因为引入了分布式追踪中间件，导致对于磁盘 I/O 和网络 I/O 的影响，而我给你的“避坑”指南就是：如果你是自研的分布式 Trace 中间件，那么一定要提供一个开关，方便在线上随时将日志打印关闭；如果使用开源的组件，可以开始设置一个较低的日志采样率，观察系统性能情况再调整到一个合适的数值。
课程小结
了解了在一体化架构和服务化架构中，你要如何排查单次慢请求中，究竟哪一个步骤是瓶颈，这里需要了解的主要有以下几个重点：
服务的追踪的需求主要有两点，一点对代码要无侵入，你可以使用切面编程的方式来解决；另一点是性能上要低损耗，我建议你采用静态代理和日志采样的方式，来尽量减少追踪日志对于系统性能的影响；
无论是单体系统还是服务化架构，无论是服务追踪还是业务问题排查，你都需要在日志中增加 requestId，这样可以将你的日志串起来，给你呈现一个完整的问题场景。如果 requestId 可以在客户端上生成，在请求业务接口的时候传递给服务端，那么就可以把客户端的日志体系也整合进来，对于问题的排查帮助更大。
其实，分布式追踪系统不是一项新的技术，而是若干项已有技术的整合，在实现上并不复杂，却能够帮助你实现跨进程调用链展示、服务依赖分析，在性能优化和问题排查方面提供数据上的支持。所以，在微服务化过程中，它是一个必选项，无论是采用 Zipkin，Jaeger 这样的开源解决方案，还是团队内自研，你都应该在微服务化完成之前，尽快让它发挥应有的价值。