分布式追踪系统dapper

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　　最近单位需要做自己的分布式监控系统，因此看了一些资料，其中就有google的分布式追踪系统dapper的论文：http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/36356.pdf，结合自己的理解描述下这篇论文。

一、引子：

　　用户输入关键字后只要敲个回车键就能返回搜索结果（图1a），这样一个简单的过程可能涉及到上千个服务，可能需要上千个服务器协作完成。如图1b所示，user发了RequestX请求到达A，A通过rpc（远程过程调用，如thrift）调用B以及C，而C又需要通过rpc调用D以及E等等。

　　对user的一次请求，他迟迟未收到响应ReplyX，或者响应时间很慢，我们需要确认性能到底消耗在哪个环节，这个时候我们该怎么办呢？自然是分析我们的日志。

　　我们每个服务都会有请求日志，请求日志记录着一次调用所花费的时间，比如对A来说，记录着调用B所花费的时间以及调用C所花费的时间，同理C的请求日志记录着调用D以及E所花费的时间。对于互联网应用来说，各个服务比如B，同一时刻可能有成百上千次请求记录。

　　这种日志有个致命缺点---没有将这些记录与特定的请求关联一起。对于user的一条特定的请求RequestX，我们不知道B日志中哪条记录与之对应，也不知道C日志中哪条记录与之对应。。。总而言之，我们不能很具体的分析user的一次请求响应缓慢到底消耗在哪个环节。

二、 如何将各个服务日志的每一条记录与特定的请求关联在一起呢？

　　当前学术界和工业界有两种方法：

1）黑盒方法（black box）

　　日志还是一样的记录，只是通过机器学习的方法来关联记录与特定的请求。以一条特定请求RequestX为变量，通过黑盒（也就是机器学习的模型，比如回归分析）从A的日志中找出一条记录与之对应，同理可以找出B、C、D、E等等的相关记录。

　　黑盒方法的优势就是不需要改变现有日志记录方法，但是缺点很明显，机器学习的精度往往不高，实际使用中效果不好。

2）基于注释的方案

　　利用应用程序或中间件给每条记录一个全局标志符，借此将一串请求关联起来。比如对RequestX来说，赋予一个标志符1000，后续相关各个服务都会将标识符1000与记录一起打在日志里。这种方法的优势就是比较精确，目前google、twitter、淘宝等都采用这种方式。下面介绍google的分布式追踪系统解决方案---dapper。

三、dapper的设计目标：

1）低消耗

　　dapper本质是用来发现性能消耗问题，如果dapper本身很消耗性能，没人愿意使用，因此低消耗是必须的，dapper使用一系列创新方法确保低消耗，比如使用采样方法。

2）应用级透明

　　应用级透明的意思是程序员可以不需要在自己的代码中嵌入dapper相关的代码就能达到分布式追踪日志记录的目的。每一个工程师都希望自己的代码是纯粹的，如果需要嵌入dapper相关代码，那么既影响代码维护，又影响bug定位。

3）扩展性好

　　对于一个快速发展的互联网公司而言，用户规模快速增长导致着服务以及机器数量越来越多，因此dapper需要适应相应的发展，扩展性要好。

 四、dapper的几个关键点：

1）dapper日志记录的格式是怎样的呢？

　　dapper用span来表示一个服务调用开始和结束的时间，也就是时间区间(图2对应着图1b的调用图)。dapper记录了span的名称以及每个span的ID和父ID，如果一个span没有父ID被称之为root span。所有的span都挂在一个特定得追踪上，共用一个跟踪ID，这些ID用全局64位整数标示，也就是图2的traceID。

 

2）如何实现应用级透明？

　　在google的环境中，所有的应用程序使用相同的线程模型、控制流和RPC系统，既然不能让工程师写代码记录日志，那么就只能让这些线程模型、控制流和RPC系统来自动帮助工程师记录日志了。

　　举个例子，几乎所有的google进程间通信是建立在一个用C++和JAVA开发的RPC框架上，dapper把跟踪植入这个框架，span的ID和跟踪的ID会从客户端发送到服务端，这样工程师也就不需要关心。

 

3）dapper跟踪收集的流程

　　如图3所示，分为3个阶段：a）各个服务将span数据写到本机日志上；b）dapper守护进程进行拉取，将数据读到dapper收集器里；c）dapper收集器将结果写到bigtable中，一次跟踪被记录为一行。 

 

4）如何尽可能降低开销？

　　作为一个分布式追踪系统，dapper希望尽可能降低性能开销。如果对每一次的请求都进行追踪收集，开销还是有点大的。一个比较好的方式是通过统计采样的方法，抽样追踪一些请求，从而达到性能开销与精度的折中。

　　dapper的第一个版本设置了一个统一的采样率1/1024，也就是1024个请求才追踪一次。后来发现对一些高吞吐的服务来说是可以的，比如每秒几十万的请求，但是对一些低吞吐量的服务，比如每秒几十个请求的服务，如果采样率设置为1/1024，很多性能问题可能不会被追踪到。因此在第二版本dapper提供了自适应的采样率，在低吞吐量时候提高采样率，在高吞吐量时降低采样率。

　　上面的采样是在第一个阶段，此外在收集器将span数据写到bigtable时，还可以使用第二次采样，即不一定都将数据写入到bigtable中。

 五、dapper的使用

1）监测新服务部署性能情况

　　对一个新服务，往往需要经过一段时间的观察，这时候可以使用dapper进行监测，从而发现存在的性能的问题；

2）推断服务间的依存关系

　　通过使用dapper，可以很清晰的表明一个服务依赖了哪些服务，以及一个服务影响到哪些服务，这样能促使我们在上线的时候能及时通知下游服务监控者重点观察。

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六、dapper的不足

1）某些时候缓冲一些请求，然后一次性操作会比较高效，比如I/O请求等。各个请求都有traceID，但是聚集之后只有一个请求，因此只能选择一个traceID用于传递到聚集请求，这时追踪会中断。

2）dapper可能找出某个环节慢了，但不一定能找出根源。比如一个请求慢可能不是它自身慢，而可能它在消息队列中比较靠后。

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