故障发现、定位提效超 70%，去哪儿可观测体系做了哪些优化？

一分钟精华速览

去哪儿网的原有监控系统在指标数量上展现出了强大实力——上亿指标量和百万级的告警量，但在故障数据方面却稍显不足——订单类故障平均发现时间长达 4 分钟，仅有 20%的订单类故障能在 1 分钟内被发现，近半数的故障处理时长超过 30 分钟。为了解决这些问题，去哪儿网决定从优化故障指标出发，对故障发现、故障根因定位、故障修复等各个环节展开全面优化。

本文将深入探讨这一系列优化改革的详细过程，剖析各个阶段所采用的监控方法和工具，以及在实践过程中遇到的关键问题。

作者介绍

去哪儿网基础架构技术 TL——肖双

TakinTalks 稳定性社区专家团成员。2018 年加入去哪儿网，目前负责去哪儿网 CI/CD、监控平台和云原生相关平台建设。期间负责落地了去哪儿网容器化平台建设，协助业务线大规模应用迁移至容器平台，完成监控系统 Watcher2.0 的改造升级和根因分析系统落地。对监控告警、CI/CD、DevOps 有深入的理解和实践经验。

温馨提醒：本文约 7500 字，预计花费 12 分钟阅读。

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背景

一直以来，去哪儿在对外分享监控系统时，一般会分享我们监控了上亿的指标量、百万级的告警量，以及监控的机器数、存储量等等。然而，经过几年的运行和观察，我们开始对这些产生疑问——这些指标是否真正符合我们对监控的需求？

分析我们的故障数据时，会发现有一些故障不能及时发现，甚至有些是人为发现的，而不是监控告警发现的。我们对这样的情况进行了统计，订单类故障平均发现时间在 4 分钟左右，且订单类故障在 1 分钟内的发现率仅有 20%，处理时长超过 30 分钟的故障比例高达 48%。这让我们发现了一个问题：一方面，我们自认为监控系统已经可以满足公司的需求，另一方面，故障数据却不尽如人意，甚至有些数据相当糟糕。

由此，我们开始调整监控系统。参考 MTTR 的理念，我们将故障划分为三个指标：发现时长、诊断时长以及修复时长。针对这三个阶段，我们分别采取了不同的监控方法或工具，以辅助优化每个阶段的指标。经过近 1 年的实践，去哪儿的订单故障发现时长已从 3 分钟降低至 1 分钟，故障根因定位的准确率也达到了 70%-80%。其中重点的实践是去哪儿网秒级监控、根因分析平台的建设和落地。

（每个故障处理后须记录关键时间点）

（数字化平台自动分析各团队故障处理水平）

一、建设秒级监控，遇到了哪些问题？

1.1 现状及挑战

在决定实施秒级监控之前，我们首先对现有的监控平台进行了梳理。在此过程中，我们发现当前的监控平台面临着三个主要的挑战。

首先，是存储 IO 过高和占用空间过大的问题。我们之前的时间序列数据库（TSDB）使用的是 Graphite 的 Carbon 和 Whisper。由于 Whisper 的空间预分配策略和写放大问题，导致了磁盘 IO 压力过大，同时也占用了过多的存储空间。因此，解决监控数据存储的问题成为了我们的首要任务。

其次，是需要对整个监控链路进行修改以适应秒级监控的挑战。我们现有的数据采集和告警系统都是基于分钟级别设计的。如果要实现秒级监控，我们需要对从数据采集到存储，再到告警的整个链路进行大规模的修改。

最后，是 Graphite 协议的兼容性问题。我们的存储方式使用的是 Graphite，因此我们的采集协议和查询都是基于 Graphite 的。在构建秒级监控系统时，我们必须考虑到 Graphite 协议的兼容性问题。

1.2 存储方案选型

在考虑所有的限制条件后，我们在选取存储方案时对 M3DB 和 VictoriaMetrics（以下简称“VM”）两种解决方案进行了评估。我们选择它们，是因为它们都支持 Graphite 协议。

在详细的比较后，我们发现 M3DB 具有较高的压缩率和出色的性能，而且其开源版本是集群版的。然而，它的部署和维护相当复杂。另一方面，VM 在压力测试后展现出了其优势：单机读写可以支持高达 1000 万级的指标，每个组件都可以任意伸缩，部署相对简单，而且社区活跃度也较高。

在对比了两种方案后，我们选择了 VM 作为我们的时间序列数据库(TSDB)。

1.2.1 问题：聚合读场景下性能严重下降

我们对 VM 进行了压力测试，服务器配置为 32 核 CPU，64GB 内存，以及 3.2TB 的 SSD 存储。

在单机压力测试中，我们设定每分钟写入的指标数量为 1000 万，而查询的 QPS 设为 2000。在这种设定下，我们发现平均响应时间为 100ms。写入一天的数据后，磁盘使用量约为 40GB，而主机 Load 保持在 5 到 6 之间。

然而，我们也发现了一些问题。在进行单一指标查询时，VM 性能表现出色，完全满足我们的需求。但是，当进行复杂指标查询时，比如涉及到函数查询和聚合指标查询，性能会显著下降，甚至有时会超时。

1.2.2 方案：存算分离改造

为了解决上述问题，我们决定进行一些改造。由于 VM 在单一指标的查询上表现优秀，我们决定让 VM 专注于单一指标的查询，而复杂指标查询和聚合则交由 CarbonAPI 处理。CarbonAPI 是一套开源工具，支持 Graphite 协议，并实现了 Graphite 中大部分的聚合计算和聚合指标解析查询。

然而，CarbonAPI 并未完全满足我们的需求，聚合指标解析查询的实现并不完整。于是，我们对 CarbonAPI 进行了进一步改造。我们添加了一个元数据 DB，每当一个指标写入 VM 时，我们会将指标名称和查询 URL 等信息存入元数据 DB。然后，CarbonAPI 在解析时，会将带有多个标签或函数的指标解析为单一指标，再放入 VM 进行查询。这样做有效地提升了 VM 的查询性能。

值得一提的是，CarbonAPI 是无状态的，可以进行任意扩展，使我们实现了存储和计算的分离，以支持非常高的查询 QPS。进一步地，我们可以在此基础上实现一些定制化功能，如监控处理、数据剪裁等。因此，选择 VM 并进行存储和计算分离改造后，我们成功解决了秒级监控的存储、查询和写入问题。

1.3 客户端指标采集优化

1.3.1 现状问题：调度器和指标仓库不满足需求

原有的分钟级监控主要依赖我们自主研发的 SDK 来进行数据采集，而并未采用诸如开源的 Prometheus SDK 之类的工具。然而，当我们想要实现秒级监控时，我们发现客户端存在一些问题。

（客户端分钟级指标采集架构）

首先，我们面临的问题来自调度器。如图所示，Counter 在完成一个指标计数后，会将指标及其相关数据存储在本地的 Metric 仓库中。调度器会在每分钟的固定时间从指标仓库中提取数据，生成一个快照并将其存储起来。当服务端需要采集客户端的数据时，它将提取这个快照，而不是直接从仓库中获取实时数据。这种做法与开源社区的实践有所不同。我们选择使用快照而非实时数据，主要是为了按分钟级别对齐数据，以便于服务端的处理。无论何时，无论服务端进行几次数据拉取，获取的都是同样的前一分钟的数据，且这些数据是固定的，不会再发生改变。

其次，我们的指标仓库只支持分钟级的数据存储，这是因为我们之前的设计都是基于分钟级别的。

1.3.2 方案：客户端进行多份数据计算和存储，生成多个快照

在对客户端进行改造的过程中，我们考虑了两种方案。

方案一：❌

我们参考了 Prometheus 的模式，即不生成快照，而是直接获取仓库的实时数据，仅进行数据累加或记录。当客户端拉取数据时，可以选择将原始数据存入 TSDB，或自行进行增量计算。

这个方案的缺点包括：

如果客户端自行进行增量计算，它需要获取前一分钟或者前一段拉取间隔的数据，然后才能进行增量计算。如果直接将原始数据存入 TSDB，每次用户查看数据时，需要自行进行增量计算，这将影响用户体验。

尽管这种模式可以节省客户端内存，但它将引发我们的采集架构发生巨大变化，并可能存在数据精度问题。

方案二：✅

第二种方案仍然依赖客户端生成快照，但是会进行多份数据计算和存储，并生成多个快照。这种方式的优点在于对架构的改动较小，没有数据精度问题，且对服务端的压力较小。

这个方案的缺点是会占用更多的内存，因为我们需要存储秒级的数据。

然而，我们对这一问题进行了优化。对于 Counter 类的数据，由于它本身就是一个 Int 或者 Float64 的数据，其本身占的内存就不多。而 Timer 类型的数据我们采用了 Tdigest 数据采样算法进行数据压缩，将原本可能有 1000 个数据点的数据，缩减到 100 个数据点。通过这样的优化，我们发现对内存的占用是可以接受的。

1.3.3 改造后架构

在选择了第二种方案后，我们对客户端进行了改造，引入了一个新的计算层。这个计算层实现了两个功能，一是数据采样，二是判断指标是否需要进行秒级采集。目前我们只对核心的订单类和系统的 P1 级指标进行秒级采集，因为如果对所有指标都进行采集，资源消耗将非常大。在计算时，它会同时计算秒级和分钟级的数据。

调度器的改造则是增加了一个快照管理器，用于管理多个快照。服务端在拉取数据时，会根据参数选择拉取不同的快照。配置管理服务则作为服务端和客户端交互的接口，可以将秒级的配置实时推送给客户端。

经过这样的改造，我们的客户端现在能够满足我们的需求，可以进行秒级的计数。

1.4 服务端指标采集优化

1.4.1 当前问题：数据断点和高资源消耗

在我们的原始架构中，我们采用了 Master-Worker 模式，这是一个相对简单但功能强大的设计。在这个架构中，Master 充当一个全局调度器，定期从数据库拉取所有任务，并通过消息队列将任务分发给各个 Worker。这是一个经典的生产者消费者模式，其优势在于 Worker 可以轻易地进行扩展，因为它们是无状态的，如果任务过多，可以简单地增加 Worker 以满足需求。

然而，当我们尝试进行秒级采集时，我们遇到了一些问题。我们有数以十万计的任务，通过消息队列发送任务时，有时需要长达 12 秒的时间。这与我们的秒级采集需求不符，因为如果任务的发送就需要 12 秒，而我们的采集间隔只有 10 秒，那么秒级采集就会出现断点。

另一个问题是，我们的系统是使用 Python 开发的，使用了多进程/多线程的模型。当需要拉取大量的节点数据并进行聚合计算时，CPU 的消耗过高，这是一个典型的问题。我们需要找到一个合理的解决方案，既能满足秒级采集的需求，又能有效地管理资源消耗。

1.4.2 改造策略：将任务调度的功能转移到 Worker 节点

为解决这些问题，我们对 Server 端进行了一系列的改造。首先，我们去掉了消息队列。我们依然保持了 Master-Worker 的模式，但是增加了任务分区的功能到 Master 节点中。例如，我们有数以十万计的任务，通过任务分区，我们可以清楚地知道有多少个 Worker 节点，然后将不同的任务分配给不同的 Worker，这是通过 Etcd 进行分区设置实现的。Worker 节点会监听 etcd 的事件，一旦检测到事件，它就会知道需要执行哪些任务，比如 ID 为 1 到 1000 的任务。然后，Worker 会获取这些任务，并将任务缓存到内存中，然后开始执行。

在这次改造中，我们将任务调度的功能转移到了 Worker 节点上，尽管这使得 Worker 变成了有状态的服务，但是如果一个 Worker 出现故障，Master 会监听到这个变化并将该 Worker 的任务重新分配给其他节点。

现在的架构仍然可以方便地进行扩展，同时我们选择了 Go + Goroutine 这样的开发模式，因为它更适合高并发的场景。经过这样的改造，我们的系统现在可以支持分钟级和秒级的数据采集。

1.5 实践效果

最终，我们的故障发现时长从之前的平均 3 分钟降到了 1 分钟之内。这是一个显著的改进。

（改造后的最终架构）

二、去哪儿网如何设计故障定位工具？

微服务化为我们带来诸多便利，但同时，也带来了一些新的挑战。其一就是服务链路的复杂性。以去哪儿网为例，一个机票订单的请求可能需要经过一百多个应用，整个链路长而复杂。其次，许多应用本身的依赖关系也相当复杂，不仅依赖其他服务，还依赖如 Mysql、Redis、MQ 等中间件，且运行环境也属于一种依赖。

因此，去哪儿网的根因分析平台旨在解决一个核心问题：在链路复杂和依赖复杂的情况下，如何找出可能导致故障或告警的根本原因。

2.1 分析模型

下面是去哪儿网根因分析平台的分析模型总体概览，我将会详细介绍每一个部分。

（分析模型概览）

2.2 知识图谱构建

知识图谱的构建，我们分成四个部分来进行:

1）基础数据：包括统一的事件中心（去哪儿网有一个统一的事件中心，可以获取到如发布、配置变更、操作系统执行动作等等事件）、日志、Trace、监控告警、应用画像等。

2）应用关联关系建立：包括服务调用链、强弱依赖关系。

3）资源关联关系建立：包括应用依赖的各个资源关系（即应用依赖的各种资源，如 MySQL，MQ 等）；物理拓扑感知（感知运行在容器或 KVM 的应用的宿主机以及网络环境）。

4）异常之间的关联关系建立：通过异常指标能精确快速地找到对应的 Trace、Log 等；并挖掘异常告警之间的关联关系。

2.3 异常分析

异常分析分为两部分，一部分是应用分析，另一部分是链路分析。

2.3.1 应用分析

应用分析的主要任务是探索应用的依赖关系。我们会对其依赖链路进行全方位的检查，包括搜寻可能存在的异常事件等。应用分析主要包括四大模块：运行时分析、中间件分析、事件分析和日志分析。

运行时分析：当应用告警或出现故障，我们会检查应用的运行环境是否稳定，包括 KVM、宿主机、容器的运行状态，以及 JVM 是否出现 Full GC 或者 GC 时间过长等问题。此外，我们还会进行单实例分析。当某个指标出现异常或告警时，我们会对此指标进行深度剖析，对每一台机器上的此指标进行离群检测。例如，如果有五台机器上的某个指标都保持稳定，而仅有一台机器上的指标波动较大，我们会认为这台机器的异常可能引起了整体指标的异常。

中间件分析：我们会根据应用及其拓扑关系，检查应用依赖的资源，如 MySQL 是否存在异常或告警。同时，我们也会分析这段时间内是否存在大量的慢查询等问题。

日志分析：我们会从日志中提取异常类型，并进行同比环比分析。如果某个异常在告警前的一段时间内突然增多，或者出现了新的异常，我们会认为这些异常可能是告警或故障的原因。对于那些一直存在的异常日志，我们不认为它们会是导致告警的原因。同时，我们还提供业务线订阅功能，使其能关注自己感兴趣的异常。

事件分析：在事件中心，我们会查看在故障或告警的时间段内，是否发生了发布事件、配置变更等重要事件，以帮助我们更准确地定位问题。

应用分析的目标是全面审视应用自身及其依赖的健康状况。有时，应用的告警或故障并不是由应用本身引起，而是由链路上其他的应用引发的，这就需要我们进行链路分析。

2.3.2 链路分析

链路分析的根本目标是找到导致应用异常的具体环节。在应用链路中，可能存在多个应用相互依赖，任何一个环节的异常都可能导致整个应用的异常。因此，我们需要分析调用链路，找出问题的源头。

挑战 1:如何找到与当前异常指标真实相关的调用链路？

举例来说，如果我们的应用 A 提供了 A 接口和 B 接口，那么在任何时候，都会有大量的请求进入这两个接口，生成大量的 Trace。当应用 A 发生告警时，如果我们仅按时间去提取 Trace，可能会提取出很多与告警无关的 Trace。这些 Trace 可能是通过 B 接口进入的，对我们分析 A 接口的异常没有帮助，甚至会干扰我们的分析。

解决方案：

为了解决这个问题，我们对监控的 SDK 进行了改造和 Qtracer 进行联动。在每次请求进入时，QTracer 会检查当前链路中是否有传入的 TraceID。如果有，则生成 Span 对象。如果没有则生成完整的新 Trace。这样，当我们需要打点、进行 QPS 统计时，我们只需要检查当前环境中是否有 QTracer 对象。如果有，我们就将自己的指标关联到这个 Trace 的数据中。这样，我们就可以确保 Trace 记录的指标一定是流量走过的指标。如果 B 接口的指标出现异常，我们就可以通过这个指标反向找出相关的 Trace。拿到这些数据后，我们会建立一个索引，方便我们查找相关的 Trace。

挑战 2:找到的 Trace 量过多，如何收敛？

在解决了第一个问题后，我们面临的第二个问题就是找到的 Trace 量过大，如何进行收敛。以 A 接口为例，我们获取了与 A 接口相关的 Trace，但是由于 A 接口的 QPS 非常高，可能每秒钟都有上千甚至上万的请求，因此我们在找最近三分钟内的 Trace 时，可能会得到大量的数据，甚至达到上万条。在这么多的 Trace 中，我们需要找出哪一次调用出现了问题，而且由于不同的调用可能走的链路不一样，因此这个问题变得更加复杂。

解决方案：

为了解决这个问题，我们采取了三种策略对 Trace 进行收敛。

首先，我们采取了异常 Trace 策略。我们会对异常的调用进行标记，例如，当应用 A 调用应用 B 时，如果应用 B 返回的状态码非 200 或者类似的异常状态，我们就会将 B 这个节点标记为异常节点。这种异常信息对我们来说非常有用，是我们必须获取的。

其次，我们也考虑到了一种情况，即某些应用可能返回的状态码都是 200，但是实际上这个请求处理的可能是异常或者错误。因为我们标记异常的方式较为简单，可能无法感知到这种情况。对于这种无异常的 Trace，我们进行了 T 值分类筛选，即入口分类。

最后，我们进行了拓扑相似度筛选。例如，如果我们通过 A 接口和 B 接口获取到的 Trace 仍然过多，我们就会查看这些 Trace 的拓扑相似性，如果相似性高于 90%，那么我们可能会随机丢掉一部分 Trace，只保留一两条。

通过这样的收敛策略，我们可以将 Trace 的数量降低到一个可控的范围内，例如，最多不超过十条。这样就可以更加方便我们进行问题定位和分析。

挑战 3:如何定位可能是根因的 AppCode？

在获取了 Trace 后，我们实际上得到了上下游的调用关系。接下来，我们需要确定哪个应用的异常可能导致了告警。

解决方案：

我们采取的策略是以告警的 AppCode 作为顶点，找到它的联通子图，然后遍历这个子图。在这个过程中，我们会标记出链路上所有异常的 AppCode，并将它们筛选出来。在这个阶段，我们倾向于认为这些异常的 AppCode 可能是导致告警的原因。

另一种情况是应用本身并没有异常，但是其告警浓度高于一定阈值。我们定义告警浓度为应用设置的告警数量与实际告警数量的比值。如果这个比值超过了一定的阈值，我们会认为这个应用是不健康的，并将其筛选出来。

最后一种策略是针对那些出现了高级别告警的应用，例如 L1/L2 级别或者 P1/P2 级别的告警。我们会将这些应用也视为可疑应用，并将其筛选出来。

在筛选出这些可疑的应用后，我们会对这些应用进行进一步的分析，比如分析它们的运行时状态和日志，找出可能的异常。如果没有找到异常，我们就会将这个应用排除。在完成这些分析后，我们就能列出我们认为可疑的应用和异常。

2.4 权重体系

当分析到了这些异常后，我们会将这些异常信息交给我们的权重系统进行评估。在评估完成后，我们就能生成最后的报告。

我们的权重体系分为四种：静态权重、动态权重、应用权重和强弱依赖权重。其中静态权重和动态权重相对比较好理解，我们来重点聊一下应用权重的计算方式。

2.4.1 应用权重

应用权重计算主要有 2 种方式。一种是收敛 Trace，在 Trace 收敛过程中，计算异常 AppCode，对异常 AppCode 的权重进行累加。TraceA/B/C 中的应用 C 均为异常，则对其权重进行累加。

另一种是应用距离，距离告警 AppCode 越近的 App 权重越高。如上图所示，B 应用举例 A 应用最近，那么相对应的其权重就越高。因为大部分问题可能都是直接下游应用引起的，一般很少会超过三级。

2.4.2 强弱依赖剪枝

强弱依赖剪枝是依赖于混沌工程的一个工具，能计算出各个应用间是强依赖还是弱依赖。如果 A 应用出现了问题，B 应用和 C 应用都有一些异常，其中 B 是弱依赖，C 是强依赖，我们会倾向于认为是 C 应用导致了 A 应用的问题。

2.5 报告输出

经过权重计算和排序后，会最终输出一个报告，告诉用户可能的故障原因。如需查看更详细的异常信息，可以点击详情查看。

2.6 实践效果

通过这个方法，我们将故障定位慢的故障比例降低到了 20%，准确率在 70%-80%之间。

（分析结果页面展示-定位故障原因和异常日志）

三、故障时手忙脚乱？预案系统协助修复故障

（去哪儿网正在开发中的预案系统）

这个系统的设计主要分为三部分：预案触发、预案推荐和管理模块。目前管理模块正在内部落地，触发和推荐模块目前还处在方案阶段。

首先，我们认为预案系统的重要性在于，大部分的告警和故障都伴随着异常指标出现。然而，有些告警的阈值设定过于敏感，即使是核心告警，有时在仅仅触发告警的情况下，也未必达到故障级别。因此，我们需要对这些告警的权重进行二次确认。

当我们确认了一个可能的故障事件后，预案触发模块会启动。接下来，预案推荐模块会进行事件监听和规则匹配。这里的规则主要是根据我们与业务线沟通的经验得出的。比如，很多业务线已经有了一套标准的 SOP，如果 A 指标出现异常，我会去看 B 指标是否也有异常，如果有，就需要执行某些操作。如果匹配到了规则，我们会把相应的 SOP 做成一个推荐报告给用户。如果没有匹配到规则，我们会进行根因分析，并根据分析报告生成相应的 SOP 或动作。比如，如果我们发现这次故障可能是由发布引起的，我们会推荐你考虑回滚。

管理模块相对比较简单。它主要负责录入和执行。用户可以录入他们的风险场景和相应的动作，在形成 SOP 后，我们的推荐模块就可以进行推荐。

四、个人总结

用故障的 MTTR 指标来优化和构建我们的监控体系，这是一种更加以结果为导向的方法，而不是像以前那样只关注监控系统本身或者内部的一些性能指标。而秒级监控主要解决高级别的故障，特别是订单类故障，因为这类故障的损失最大。其他的故障相对而言影响较小，甚至有的故障可能并不会引起高层领导的关注。但是，与订单相关的故障一定会引起他们的重视。我们的目标是在一分钟内发现这类故障。此外，我们的秒级监控也适用于其他一些场景，比如秒杀活动。

最后，我们的预案系统主要是在复杂的系统环境和依赖关系中，帮助我们定位故障。它可以协助我们确认应用的依赖组件和依赖应用的健康状况，计算与故障相关的权重，以助于我们更准确地定位问题。（全文完）

Q&A

1、请问根因定位异常数据、知识图谱的规则是一开始就设定好的吗？最开始的基础数据如何收集？后期怎么维护的呢？

2、你们根因定位平台做到现在的效果，大概做了多久？

3、接口偶发性超时，调用链只能看到超时接口名称，找不到内部方法，无法定位根因，也难以复现怎么办?

以上问题答案，欢迎点击“阅读全文”，观看完整版解答！

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