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大家好,我叫刘玄,负责云效流水线的开发。程序员在日常工作中经常会遇到一些线上问题需要排查,本文的主人公程序员小张也不例外。但排查的过程却时常令他困扰不已。让我们一起看看他遇到了哪些问题,又是怎么解决的。
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那是一个阳光明媚的上午,小张来到工位,打开电脑,备上咖啡,精神满满的开始了一天的工作。正在小张噼里啪啦的敲着键盘,认真Coding之时,钉钉群里的一个钉,打破了宁静。客服人员反馈,有客户遇到了一个问题,需要开发人员排查。小张排查了线上日志,发现用户的请求比较多,日志也比较多,没有定位到关键信息。小张只能又让客服找用户提供更具体的信息。在和用户反复进行沟通之后,小张最终花了半个多小时才定位到了问题。
忙碌的一天很快结束,正当小张准备下班,筹划着下班之后怎么happy时,电话报警的声音,又把他拉回了现实。小张收到后端服务RT高的告警后,赶紧排查多个后台应用的监控信息和日志。虽然很快从Nginx日志定位到了有问题的请求信息,但小张很难精确的找到这个请求对应的应用日志,所以花费了很长时间才定位到问题:一个第三方服务异常,导致部分功能受影响。定位到原因后,及时采取了降级手段,系统恢复正常。
过完了焦头烂额的一天,小张觉得现在处理问题的效率太低,大把的时间花在了问题定位上。而之所以排查的这么慢,是因为系统采用微服务架构,一个请求会涉及到多个服务,并且每个服务还会调用DB、缓存以及其他第三方服务。大致链路如下:
小张想,应该有成熟的技术方案,能够标识整个请求链路,将异常服务节点清晰标注。小张借助搜索工具,发现有一种解决方案,链路追踪,刚好适合自己的场景。
链路追踪工具可以将一次分布式请求还原成完整的调用链路,将整个请求的调用情况进行展示,比如各个服务上的耗时、各个服务的请求状态、具体调度到各个服务的哪台机器上等信息。
根据前面遇到的两个问题,小张期望:
经过技术选型,小张选择阿里云的产品链路追踪Tracing Analysis作为自己链路追踪的服务端。
阿里云链路追踪Tracing Analysis提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具,可以帮助用户快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈,提高微服务时代下的开发诊断效率。
阿里云链路追踪Tracing Analysis支持多种常见的链路追踪工具,例如Zipkin、Skywalking、Jaeper等。小张选择使用Skywalking作为链路追踪数据埋点。
在阿里云上开通完链路追踪Tracing Analysis 产品之后,就可以在集群配置中获取到Skywalking的接入点。更详细的接入指南参考阿里云官方文档。
由于小张的系统是基于spring boot,所以只需要在启动命令中加入以下内容即可。
-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=" -DSW_AGENT_NAME= " -javaagent:skywalking-agent.jar= "