在分布式、微服務(wù)架構(gòu)下，應(yīng)用一個請求往往貫穿多個分布式服務(wù)，這給應(yīng)用的故障排查、性能優(yōu)化帶來新的挑戰(zhàn)。分布式鏈路追蹤作為解決分布式應(yīng)用可觀測問題的重要技術(shù)，愈發(fā)成為分布式應(yīng)用不可缺少的基礎(chǔ)設(shè)施。本文將詳細介紹分布式鏈路的核心概念、架構(gòu)原理和相關(guān)開源標(biāo)準協(xié)議，并分享我們在實現(xiàn)無侵入 Go 采集 Sdk 方面的一些實踐。

為什么需要分布式鏈路追蹤系統(tǒng)

微服務(wù)架構(gòu)給運維、排障帶來新挑戰(zhàn)

在分布式架構(gòu)下，當(dāng)用戶從瀏覽器客戶端發(fā)起一個請求時，后端處理邏輯往往貫穿多個分布式服務(wù)，這時會浮現(xiàn)很多問題，比如：

• 請求整體耗時較長，具體慢在哪個服務(wù)？
• 請求過程中出錯了，具體是哪個服務(wù)報錯？
• 某個服務(wù)的請求量如何，接口成功率如何？

回答這些問題變得不是那么簡單，我們不僅僅需要知道某一個服務(wù)的接口處理統(tǒng)計數(shù)據(jù)，還需要了解兩個服務(wù)之間的接口調(diào)用依賴關(guān)系，只有建立起整個請求在多個服務(wù)間的時空順序，才能更好的幫助我們理解和定位問題，而這，正是分布式鏈路追蹤系統(tǒng)可以解決的。

分布式鏈路追蹤系統(tǒng)如何幫助我們

分布式鏈路追蹤技術(shù)的核心思想：在用戶一次分布式請求服務(wù)的調(diào)?過程中，將請求在所有子系統(tǒng)間的調(diào)用過程和時空關(guān)系追蹤記錄下來，還原成調(diào)用鏈路集中展示，信息包括各個服務(wù)節(jié)點上的耗時、請求具體到達哪臺機器上、每個服務(wù)節(jié)點的請求狀態(tài)等等。

如上圖所示，通過分布式鏈路追蹤構(gòu)建出完整的請求鏈路后，可以很直觀地看到請求耗時主要耗費在哪個服務(wù)環(huán)節(jié)，幫助我們更快速聚焦問題。

同時，還可以對采集的鏈路數(shù)據(jù)做進一步的分析，從而可以建立整個系統(tǒng)各服務(wù)間的依賴關(guān)系、以及流量情況，幫助我們更好地排查系統(tǒng)的循環(huán)依賴、熱點服務(wù)等問題。

分布式鏈路追蹤系統(tǒng)架構(gòu)概覽

核心概念

在分布式鏈路追蹤系統(tǒng)中，最核心的概念，便是鏈路追蹤的數(shù)據(jù)模型定義，主要包括 Trace 和 Span。

其中，Trace 是一個邏輯概念，表示一次（分布式）請求經(jīng)過的所有局部操作（Span）構(gòu)成的一條完整的有向無環(huán)圖，其中所有的 Span 的 TraceId 相同。

Span 則是真實的數(shù)據(jù)實體模型，表示一次(分布式)請求過程的一個步驟或操作，代表系統(tǒng)中一個邏輯運行單元，Span 之間通過嵌套或者順序排列建立因果關(guān)系。Span 數(shù)據(jù)在采集端生成，之后上報到服務(wù)端，做進一步的處理。其包含如下關(guān)鍵屬性：

• Name：操作名稱，如一個 RPC 方法的名稱，一個函數(shù)名
• StartTime/EndTime：起始時間和結(jié)束時間，操作的生命周期
• ParentSpanId：父級 Span 的 ID
• Attributes：屬性，一組 <K,V> 鍵值對構(gòu)成的集合
• Event：操作期間發(fā)生的事件
• SpanContext：Span 上下文內(nèi)容，通常用于在 Span 間傳播，其核心字段包括 TraceId、SpanId

一般架構(gòu)

分布式鏈路追蹤系統(tǒng)的核心任務(wù)是：圍繞 Span 的生成、傳播、采集、處理、存儲、可視化、分析，構(gòu)建分布式鏈路追蹤系統(tǒng)。其一般的架構(gòu)如下如所示：

• 我們看到，在應(yīng)用端需要通過侵入或者非侵入的方式，注入 Tracing Sdk，以跟蹤、生成、傳播和上報請求調(diào)用鏈路數(shù)據(jù)；
• Collect agent 一般是在靠近應(yīng)用側(cè)的一個邊緣計算層，主要用于提高 Tracing Sdk 的寫性能，和減少 back-end 的計算壓力；
• 采集的鏈路跟蹤數(shù)據(jù)上報到后端時，首先經(jīng)過 Gateway 做一個鑒權(quán)，之后進入 kafka 這樣的 MQ 進行消息的緩沖存儲；
• 在數(shù)據(jù)寫入存儲層之前，我們可能需要對消息隊列中的數(shù)據(jù)做一些清洗和分析的操作，清洗是為了規(guī)范和適配不同的數(shù)據(jù)源上報的數(shù)據(jù)，分析通常是為了支持更高級的業(yè)務(wù)功能，比如流量統(tǒng)計、錯誤分析等，這部分通常采用flink這類的流處理框架來完成；
• 存儲層會是服務(wù)端設(shè)計選型的一個重點，要考慮數(shù)據(jù)量級和查詢場景的特點來設(shè)計選型，通常的選擇包括使用 Elasticsearch、Cassandra、或 Clickhouse 這類開源產(chǎn)品；
• 流處理分析后的結(jié)果，一方面作為存儲持久化下來，另一方面也會進入告警系統(tǒng)，以主動發(fā)現(xiàn)問題來通知用戶，如錯誤率超過指定閾值發(fā)出告警通知這樣的需求等。

剛才講的，是一個通用的架構(gòu)，我們并沒有涉及每個模塊的細節(jié)，尤其是服務(wù)端，每個模塊細講起來都要很花些功夫，受篇幅所限，我們把注意力集中到靠近應(yīng)用側(cè)的 Tracing Sdk，重點看看在應(yīng)用側(cè)具體是如何實現(xiàn)鏈路數(shù)據(jù)的跟蹤和采集的。

協(xié)議標(biāo)準和開源實現(xiàn)

剛才我們提到 Tracing Sdk，其實這只是一個概念，具體到實現(xiàn)，選擇可能會非常多，這其中的原因，主要是因為：

• 不同的編程語言的應(yīng)用，可能采用不同技術(shù)原理來實現(xiàn)對調(diào)用鏈的跟蹤
• 不同的鏈路追蹤后端，可能采用不同的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議

當(dāng)前，流行的鏈路追蹤后端，比如 Zipin、Jaeger、PinPoint、Skywalking、Erda，都有供應(yīng)用集成的 sdk，導(dǎo)致我們在切換后端時應(yīng)用側(cè)可能也需要做較大的調(diào)整。

社區(qū)也出現(xiàn)過不同的協(xié)議，試圖解決采集側(cè)的這種亂象，比如 OpenTracing、OpenCensus 協(xié)議，這兩個協(xié)議也分別有一些大廠跟進支持，但最近幾年，這兩者已經(jīng)走向了融合統(tǒng)一，產(chǎn)生了一個新的標(biāo)準 OpenTelemetry，這兩年發(fā)展迅猛，已經(jīng)逐漸成為行業(yè)標(biāo)準。

OpenTelemetry 定義了數(shù)據(jù)采集的標(biāo)準 api，并提供了一組針對多語言的開箱即用的 sdk 實現(xiàn)工具，這樣，應(yīng)用只需要與 OpenTelemetry 核心 api 包強耦合，不需要與特定的實現(xiàn)強耦合。

應(yīng)用側(cè)調(diào)用鏈跟蹤實現(xiàn)方案概覽

應(yīng)用側(cè)核心任務(wù)

應(yīng)用側(cè)圍繞 Span，有三個核心任務(wù)要完成：

• 生成 Span：操作開始構(gòu)建 Span 并填充 StartTime，操作完成時填充 EndTime 信息，期間可追加 Attributes、Event 等
• 傳播 Span：進程內(nèi)通過 context.Context、進程間通過請求的 header 作為 SpanContext 的載體，傳播的核心信息是 TraceId 和 ParentSpanId
• 上報 Span：生成的 Span 通過 tracing exporter 發(fā)送給 collect agent / back-end server

要實現(xiàn) Span 的生成和傳播，要求我們能夠攔截應(yīng)用的關(guān)鍵操作（函數(shù)）過程，并添加 Span 相關(guān)的邏輯。實現(xiàn)這個目的會有很多方法，不過，在羅列這些方法之前，我們先看看在 OpenTelemetry 提供的 go sdk 中是如何做的。

基于 OTEL 庫實現(xiàn)調(diào)用攔截

OpenTelemetry 的 go sdk 實現(xiàn)調(diào)用鏈攔截的基本思路是：基于 AOP 的思想，采用裝飾器模式，通過包裝替換目標(biāo)包（如 net/http）的核心接口或組件，實現(xiàn)在核心調(diào)用過程前后添加 Span 相關(guān)邏輯。當(dāng)然，這樣的做法是有一定的侵入性的，需要手動替換使用原接口實現(xiàn)的代碼調(diào)用改為包裝接口實現(xiàn)。

我們以一個 http server 的例子來說明，在 go 語言中，具體是如何做的：

假設(shè)有兩個服務(wù) serverA 和 serverB，其中 serverA 的接口收到請求后，內(nèi)部會通過 httpclient 進一步發(fā)起到 serverB 的請求，那么 serverA 的核心代碼可能如下圖所示：

以 serverA 節(jié)點為例，在 serverA 節(jié)點應(yīng)該產(chǎn)生至少兩個 Span：

• Span1，記錄 httpServer 收到一個請求后內(nèi)部整體處理過程的一個耗時情況
• Span2，記錄 httpServer 處理請求過程中，發(fā)起的另一個到 serverB 的 http 請求的耗時情況
• 并且 Span1 應(yīng)該是 Span2 的 ParentSpan

我們可以借助 OpenTelemetry 提供的 sdk 來實現(xiàn) Span 的生成、傳播和上報，上報的邏輯受篇幅所限我們不再詳述，重點來看看如何生成這兩個 Span，并使這兩個 Span 之間建立關(guān)聯(lián)，即 Span 的生成和傳播 。

HttpServer Handler 生成 Span 過程

對于 httpserver 來講，我們知道其核心就是 http.Handler 這個接口。因此，可以通過實現(xiàn)一個針對 http.Handler 接口的攔截器，來負責(zé) Span 的生成和傳播。

package http

type Handler interface {
    ServeHTTP(ResponseWriter, *Request)
}

http.ListenAndServe(":8090", http.DefaultServeMux)

要使用 OpenTelemetry Sdk 提供的 http.Handler 裝飾器，需要如下調(diào)整 http.ListenAndServe 方法：

import (
  "net/http"
  "go.opentelemetry.io/otel"
  "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
  "go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/net/http/otelhttp"
)

wrappedHttpHandler := otelhttp.NewHandler(http.DefaultServeMux, ...)
http.ListenAndServe(":8090", wrappedHttpHandler)

如圖所示，wrppedHttpHandler 中將主要實現(xiàn)如下邏輯（精簡考慮，此處部分為偽代碼）：

① ctx := tracer.Extract(r.ctx, r.Header)：從請求的 header 中提取 traceparent header 并解析，提取 TraceId和 SpanId，進而構(gòu)建 SpanContext 對象，并最終存儲在 ctx 中；

② ctx, span := tracer.Start(ctx, genOperation(r))：生成跟蹤當(dāng)前請求處理過程的 Span（即前文所述的Span1），并記錄開始時間，這時會從 ctx 中讀取 SpanContext，將 SpanContext.TraceId 作為當(dāng)前 Span 的TraceId，將 SpanContext.SpanId 作為當(dāng)前 Span的ParentSpanId，然后將自己作為新的 SpanContext 寫入返回的 ctx 中；

③ r.WithContext(ctx)：將新生成的 SpanContext 添加到請求 r 的 context 中，以便被攔截的 handler 內(nèi)部在處理過程中，可以從 r.ctx 中拿到 Span1 的 SpanId 作為其 ParentSpanId 屬性，從而建立 Span 之間的父子關(guān)系；

④ span.End()：當(dāng) innerHttpHandler.ServeHTTP(w,r) 執(zhí)行完成后，就需要對 Span1 記錄一下處理完成的時間，然后將它發(fā)送給 exporter 上報到服務(wù)端。

HttpClient 請求生成 Span 過程

我們再接著看 serverA 內(nèi)部去請求 serverB 時的 httpclient 請求是如何生成 Span 的（即前文說的 Span2）。我們知道，httpclient 發(fā)送請求的關(guān)鍵操作是 http.RoundTriper 接口：

package http

type RoundTripper interface {
  RoundTrip(*Request) (*Response, error)
}

OpenTelemetry 提供了基于這個接口的一個攔截器實現(xiàn)，我們需要使用這個實現(xiàn)包裝一下 httpclient 原來使用的 RoundTripper 實現(xiàn)，代碼調(diào)整如下：

import (
  "net/http"
  "go.opentelemetry.io/otel"
  "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
  "go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/net/http/otelhttp"
)

wrappedTransport := otelhttp.NewTransport(http.DefaultTransport)
client := http.Client{Transport: wrappedTransport}

如圖所示，wrappedTransport 將主要完成以下任務(wù)（精簡考慮，此處部分為偽代碼）：

① req, _ := http.NewRequestWithContext(r.ctx, “GET”,url, nil) ：這里我們將上一步 http.Handler 的請求的 ctx，傳遞到 httpclient 要發(fā)出的 request 中，這樣在之后我們就可以從 request.Context() 中提取出 Span1 的信息，來建立 Span 之間的關(guān)聯(lián)；

② ctx, span := tracer.Start(r.Context(), url)：執(zhí)行 client.Do() 之后，將首先進入 WrappedTransport.RoundTrip() 方法，這里生成新的 Span（Span2），開始記錄 httpclient 請求的耗時情況，與前文一樣，Start 方法內(nèi)部會從 r.Context() 中提取出 Span1 的 SpanContext，并將其 SpanId 作為當(dāng)前 Span（Span2）的 ParentSpanId，從而建立了 Span 之間的嵌套關(guān)系，同時返回的 ctx 中保存的 SpanContext 將是新生成的 Span（Span2）的信息；

③ tracer.Inject(ctx, r.Header)：這一步的目的是將當(dāng)前 SpanContext 中的 TraceId 和 SpanId 等信息寫入到 r.Header 中，以便能夠隨著 http 請求發(fā)送到 serverB，之后在 serverB 中與當(dāng)前 Span 建立關(guān)聯(lián)；

④ span.End()：等待 httpclient 請求發(fā)送到 serverB 并收到響應(yīng)以后，標(biāo)記當(dāng)前 Span 跟蹤結(jié)束，設(shè)置 EndTime 并提交給 exporter 以上報到服務(wù)端。

基于 OTEL 庫實現(xiàn)調(diào)用鏈跟蹤總結(jié)

我們比較詳細的介紹了使用 OpenTelemetry 庫，是如何實現(xiàn)鏈路的關(guān)鍵信息（TraceId、SpanId）是如何在進程間和進程內(nèi)傳播的，我們對這種跟蹤實現(xiàn)方式做個小的總結(jié)：

如上分析所展示的，使用這種方式的話，對代碼還是有一定的侵入性，并且對代碼有另一個要求，就是保持 context.Context 對象在各操作間的傳遞，比如，剛才我們在 serverA 中創(chuàng)建 httpclient 請求時，使用的是
http.NewRequestWithContext(r.ctx, ...) 而非http.NewRequest(...)方法，另外開啟 goroutine 的異步場景也需要注意 ctx 的傳遞。

非侵入調(diào)用鏈跟蹤實現(xiàn)思路

我們剛才詳細展示了基于常規(guī)的一種具有一定侵入性的實現(xiàn)，其侵入性主要表現(xiàn)在：我們需要顯式的手動添加代碼使用具有跟蹤功能的組件包裝原代碼，這進一步會導(dǎo)致應(yīng)用代碼需要顯式的引用具體版本的 OpenTelemetry instrumentation 包，這不利于可觀測代碼的獨立維護和升級。

那我們有沒有可以實現(xiàn)非侵入跟蹤調(diào)用鏈的方案可選？

所謂無侵入，其實也只是集成的方式不同，集成的目標(biāo)其實是差不多的，最終都是要通過某種方式，實現(xiàn)對關(guān)鍵調(diào)用函數(shù)的攔截，并加入特殊邏輯，無侵入重點在于代碼無需修改或極少修改。

上圖列出了現(xiàn)在可能的一些無侵入集成的實現(xiàn)思路，與 .net、java 這類有 IL 語言的編程語言不同，go 直接編譯為機器碼，導(dǎo)致無侵入的方案實現(xiàn)起來相對比較麻煩，具體有如下幾種思路：

編譯階段注入：可以擴展編譯器，修改編譯過程中的ast，插入跟蹤代碼，需要適配不同編譯器版本。啟動階段注入：修改編譯后的機器碼，插入跟蹤代碼，需要適配不同 CPU 架構(gòu)。如 monkey, gohook。運行階段注入：通過內(nèi)核提供的 eBPF 能力，監(jiān)聽程序關(guān)鍵函數(shù)執(zhí)行，插入跟蹤代碼，前景光明！如，tcpdump，bpftrace。

Go 非侵入鏈路追蹤實現(xiàn)原理

Erda 項目的核心代碼主要是基于 golang 編寫的，我們基于前文所述的 OpenTelemetry sdk，采用基于修改機器碼的的方式，實現(xiàn)了一種無侵入的鏈路追蹤方式。

前文提到，使用 OpenTelemetry sdk 需要代碼做一些調(diào)整，我們看看這些調(diào)整如何以非侵入的方式自動的完成：

我們以 httpclient 為例，做簡要的解釋。

gohook 框架提供的 hook 接口的簽名如下：

// target 要hook的目標(biāo)函數(shù)
// replacement 要替換為的函數(shù)
// trampoline 將源函數(shù)入口拷貝到的位置，可用于從replcement跳轉(zhuǎn)回原target

func Hook(target, replacement, trampoline interface{}) error

對于 http.Client，我們可以選擇 hook DefaultTransport.RoundTrip() 方法，當(dāng)該方法執(zhí)行時，我們通過 otelhttp.NewTransport() 包裝起原 DefaultTransport 對象，但需要注意的是，我們不能將 DefaultTransport 直接作為 otelhttp.NewTransport() 的參數(shù)，因為其 RoundTrip() 方法已經(jīng)被我們替換了，而其原來真正的方法被寫到了 trampoline 中，所以這里我們需要一個中間層，來連接 DefaultTransport 與其原來的 RoundTrip 方法。具體代碼如下：

//go:linkname RoundTrip net/http.(*Transport).RoundTrip
//go:noinline
// RoundTrip .
func RoundTrip(t *http.Transport, req *http.Request) (*http.Response, error)

//go:noinline
func originalRoundTrip(t *http.Transport, req *http.Request) (*http.Response, error) {
  return RoundTrip(t, req)
}

type wrappedTransport struct {
  t *http.Transport
}

//go:noinline
func (t *wrappedTransport) RoundTrip(req *http.Request) (*http.Response, error) {
  return originalRoundTrip(t.t, req)
}

//go:noinline
func tracedRoundTrip(t *http.Transport, req *http.Request) (*http.Response, error) {
  req = contextWithSpan(req)
  return otelhttp.NewTransport(&wrappedTransport{t: t}).RoundTrip(req)
}

//go:noinline
func contextWithSpan(req *http.Request) *http.Request {
  ctx := req.Context()
  if span := trace.SpanFromContext(ctx); !span.SpanContext().IsValid() {
    pctx := injectcontext.GetContext()
    if pctx != nil {
      if span := trace.SpanFromContext(pctx); span.SpanContext().IsValid() {
        ctx = trace.ContextWithSpan(ctx, span)
        req = req.WithContext(ctx)
      }
    }
  }
  return req
}

func init() {
  gohook.Hook(RoundTrip, tracedRoundTrip, originalRoundTrip)
}

我們使用 init() 函數(shù)實現(xiàn)了自動添加 hook，因此用戶程序里只需要在 main 文件中 import 該包，即可實現(xiàn)無侵入的集成。

值得一提的是 req = contextWithSpan(req) 函數(shù)，內(nèi)部會依次嘗試從 req.Context() 和 我們保存的 goroutineContext map 中檢查是否包含 SpanContext，并將其賦值給 req，這樣便可以解除了必須使用 http.NewRequestWithContext(...) 寫法的要求。

詳細的代碼可以查看 Erda 倉庫：https://github.com/erda-project/erda-infra/tree/master/pkg/trace

參考鏈接

https://opentelemetry.io/registry/

https://opentelemetry.io/docs/instrumentation/go/getting-started/

https://www.ipeapea.cn/post/go-asm/

https://github.com/brahma-adshonor/gohook

https://www.jianshu.com/p/7b3638b47845

https://paper.seebug.org/1749/

到此這篇關(guān)于Go 分布式鏈路追蹤實現(xiàn)原理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Go 分布式鏈路追蹤內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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