首页   >   S   >
    数字化转型

数字化转型

2021-01-11 04:06:22
简介: 当前的系统在数字化转型需求以及互联网架构实施的影响下,越来越普遍地使用了微服务架构,我们在享受微服务带来的好处(开发效率高, 独立部署, 水平扩展, 故障与资源隔离等等)外,也带来测试,事务,应用监控等各方面的困难。

前言
当前的系统在数字化转型需求以及互联网架构实施的影响下,越来越普遍地使用了微服务架构,我们在享受微服务带来的好处(开发效率高, 独立部署, 水平扩展, 故障与资源隔离等等)外,也带来测试,事务,应用监控等各方面的困难。

image.png


从上图可以看出,在以分布式为主的互联网架构下,应用间的调用变得越来越复杂,我们传统使用的开发工程师主动埋点,运维人员到主机上查日志,组合调用链,监控应用的运行情况,显得越来越力不从心。
为了更好地做到应用层面的监控,包括应用运行环境的基础设施数据,系统业务调用情况,性能消耗分析,在发生性能,异常与故障问题时,能够快速定位和解决问题,诞生了很多优秀的APM(Application Performance Management)工具。
这些APM工具都提供了包括指标统计信息与调用链路跟踪信息。
常见的APM工具
APM工具包括指标收集与调用链收集。指标收集例如在某一段时间的请求数,异常数,错误数,响应时间RT, IAAS层的资源使用情况(例如cpu, memory, IO, load, 网络), 也包括JVM的各种运行参数(例如 各内存分区情况,gc情况)。调用链收集包括业务请求中访问过的各应用,类,方式,在每个运行节点/方法上的时间消耗情况。
常见的APM工具有:
1、ARMS:由阿里巴巴自研开发的一款APM工具。由于分布式微服务框架以阿里为主体的企业很早就开始探索,阿里集团内很早就有配套的鹰眼系统做相关的应用监控,为适应产品上云输出,阿里在2016-08-04的时间就以ARMS的产品形式正式对外提供应用监控服务。
2、开源系的APM
u Pinpoint:基于java编写的开源APM工具,由韩国人开发贡献,功能完善,发展快,影响了很多其它的APM工具实现,在国内外使用比较广泛。
u Skywalking:支持open tracing标准,由我国的吴晟主导开发的分布式追踪,分析,告警的开源工具,当前是Apache旗下的开源项目,发展非常迅速,在各类开源APM工具里国内的使用比较广泛。
u ZipKin:支持open tracing标准,由Twitter公司开发贡献,于2012年的时候就开始开源发展,是比较成熟的开源APM工具。
u Jaeger:支持open tracing标准,由Uber公司开发贡献,是比较成熟的开源APM工具。
APM工具原理
尽管这些APM工具功能与实现各有不同,但基本上原理都是一样的,这个原理基于google dapper的分布式追踪技术论文,把APM工具实现总体上分为两大部分:
1、对应用运行节点上进行应用埋点,在业务运行期间进行埋点数据的生成;

image.png


2、通过APM的后端服务日志收集,数据清洗与聚合,把相应的处理结果持久化,并且提供丰富的可视化控制台。

image.png


在这个调用链追踪技术里,还原调用链的功能主要依赖于两个ID.
第一个ID是TraceID, 这个代表一个业务调用,就好像在电商系统里发起的一个下单结算; 在线教育里的一个选课流程; 物流系统里的揽收; 这些业务从客户触发到获得响应结果就是一个完整的请求,就是一次业务调用,它每一次的业务请求的都会获得维一的TraceID;
第二个ID是RpcID (或者称为SpanID), 在一次业务请求中,可能经过的应用会有多过,以一个电商下单业务为例: 它需要经过订单系统创建订单; 支付系统接受支付;库存系统扣减产品库存;会员系统给买家进行积分处理; 购物车系统会清理购物清单。这样对于业务流经的每一个应用,都有一个有层次的RpcID, 这个RpcID可以认为是使用目录层级记录的,从这个RpcID来看,那怕它在同一个业务中被调用了多次,它的每一次进入的RpcID都是一样的。
依赖于TraceID & RpcID,我们可以很方便地还原整个调用链。

image.png

查看更多关于ARMS在APM工具选型中的实践内容!!!

展开阅读全文 icon
其他推荐内容