分类：微服务开发

1. 介绍

微服务架构中，分布式追踪（distributed tracing）是一个关键的基础功能，通过分布式追踪技术，我们可以深入分析一次请求调用所执行的路径、性能消耗，帮助定位性能瓶颈点，透明化服务之间上下游网络调用关系，帮助优化服务层次依赖问题。

Dubbo RPC是业界常用的一个开源RPC框架，而Jaeger也是业界流行的一个开源分布式追踪组件，本文将介绍如何把Dubbo RPC调用链接入Jaeger追踪，文末将结合分布式追踪技术，对常见的问题案例进行分析和给出优化方案。

2. 追踪数据模型和dubbo埋点实现原理

Jaeger的追踪实现遵循了OpenTracing语义规范，其数据模型是一个trace包含多个span构成的有向无环图，如下是一个典型的trace样例，

        [Span A]  ←←←(the root span)
            |
     +------+------+
     |             |
 [Span B]      [Span C] ←←←(Span C is a `ChildOf` Span A)
     |             |
 [Span D]      +---+-------+
               |           |
           [Span E]    [Span F] >>> [Span G] >>> [Span H]
                                       ↑
                                       ↑
                                       ↑
                         (Span G `FollowsFrom` Span F)

更多OpenTracing术语的定义和详细介绍请见这里，本文将不赘述。

若要将Dubbo RPC接入Jaeger追踪，从consumer到provider一次调用为最基本的追踪单元，整个dubbo的调用追踪可以视为该基本单元的规模扩展，因此该基本单元的追踪埋点实现是Dubbo RPC接入Jaeger追踪的核心。

下图为对这个基本追踪单元的埋点实现描述，

3. 代码实现

下面为简化版的RpcConsumerFilter实现代码，

@Activate(group = {Constants.CONSUMER})
public class RpcConsumerFilter implements Filter {

    @Override
    public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
        // 获取context并创建span
        RpcContext rpcContext = RpcContext.getContext();
        Span span = DubboTraceUtil.extractTraceFromLocalCtx(rpcContext);

        Result result = null;    
        try {
            // 将span context加载到dubbo rpc remote context中
            DubboTraceUtil.attachTraceToRemoteCtx(span, rpcContext);

            // 执行dubbo rpc调用
            result = invoker.invoke(invocation);
        } catch (RpcException rpcException) {
            span.setTag("error", "1");
            throw rpcException;
        } finally {
            span.finish();
        }

        return result;
    }
}

下面为简化版的RpcProviderFilter实现代码，

@Activate(group = {Constants.PROVIDER})
public class RpcProviderFilter implements Filter {

    @Override
    public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
        // 获取context并创建span
        RpcContext rpcContext = RpcContext.getContext();
        Span span = DubboTraceUtil.extractTraceFromRemoteCtx(rpcContext);

        Result result = null;
        try {
            // 将span context加载到dubbo rpc local context中
            DubboTraceUtil.attachTraceToLocalCtx(span, rpcContext);

            // 执行dubbo rpc调用
            result = invoker.invoke(invocation);
        } catch (RpcException rpcException) {
            span.setTag("error", "1");
            throw rpcException;
        } finally {
            span.finish();
        }

        return result;
    }

完整的代码演示样例请见这里。

4. 埋点上报的span数据格式

如下分别为来自dubbo consumer/provider的span上报数据样例，

// 消费方span
{
    "traceID": "5eb2e61e850be731",
    "spanID": "5eb2e61e850be731",
    "parentSpanID": "0",
    "startTime": 1592835612981000,
    "duration": 9781,
    "operationName": "com.pphh.demo.common.service.SimpleService:save",
    "tags.span.kind": "client",
    "tags.sampler.type": "probabilistic",
    "tags.peer.service": "com.pphh.demo.common.service.SimpleService",
    "tags.sampler.param": "1.0",
    "tags.arguments": "[{\"userName\":\"michael\"}]",
    "tags.peer.hostname": "192.168.1.105",
    "tags.peer.port": "29001"
}

// 提供方span
{
    "traceID": "5eb2e61e850be731",
    "spanID": "c7aaec2ab0a20823",
    "parentSpanID": "5eb2e61e850be731",
    "startTime": 1592835612986000,
    "duration": 1880,
    "operationName": "com.pphh.demo.common.service.SimpleService:save",
    "tags.span.kind": "server",
    "tags.peer.service": "com.pphh.demo.common.service.SimpleService",
    "tags.arguments": "[{\"userName\":\"michael\"}]",
    "tags.peer.hostname": "192.168.1.105",
    "tags.peer.port": "49707"
}

5. Dubbo RPC分布式追踪大图

将所有dubbo rpc调用的上报span数据按应用聚合，可以看到整个Dubbo RPC分布式追踪大图，

6. 通过分布式追踪发现的常见问题案例

6.1 应用服务依赖：多次重复rpc调用/上下依赖倒置

通过分布式追踪大图可以清晰地看到各个应用的调用关系，应避免不必要的重复rpc调用，禁止底层应用调用上层应用。

6.2 大流量调用

分布式追踪大图中，调用线条的粗细描述了各个调用关系的流量大小，

对于大流量调用，需要评估其流量的合理性，减少不必要的RPC调用开销，可以考虑从如下几个方面进行优化，
1. 循环多次调用转为单次批量调用。
2. 若是读操作，接受数据的时延，可以考虑使用local cache，在指定的N秒内，直接读取local cache。
3. 应用服务拆分，隔离因大流量调用而产生的CPU/内存/网络等资源竞争。

6.3 性能问题 - 重复调用转为单次批量调用

该问题典型场景为在一个循环中重复执行RPC调用，其调用性能取决于循环的次数，比如获取100个用户信息，循环100次获取用户信息，这个问题最好的办法是将循环调用转为单次批量调用。

下图为一个重复调用的追踪图，

6.4 异常调用定位 - 非法参数

对于异常调用，可以查看异常信息，并结合调用的参数，定位问题，比如用户名非法的异常，可以查看调用参数，用户名是否包含非法字符。

6.5 网络抖动

这种问题常见的现象是，整个调用链中，上游span耗时非常长，下游span耗时非常短，见下图，

可以看到，上下游都被执行，但是上下游衔接耗时很长，其问题的原因主要出现在上下游衔接。上图中的问题后来定位到网络抖动导致。

7. 参考资料

1. Jaeger分布式追踪
2. Jaeger开源代码
3. OpenTracing语义规范