ajax请求是宏任务还是微任务_微服务-如何解决链路追踪问题

一、链路追踪

微服务架构是将单个应用程序被划分成各种小而连接的服务，每一个服务完成一个单一的业务功能，相互之间保持独立和解耦，每个服务都可以独立演进。相对于传统的单体服务，微服务具有隔离性、技术异构性、可扩展性以及简化部署等优点。

同样的，微服务架构在带来诸多益处的同时，也为系统增加了不少复杂性。它作为一种分布式服务，通常部署于由不同的数据中心、不同的服务器组成的集群上。而且，同一个微服务系统可能是由不同的团队、不同的语言开发而成。通常一个应用由多个微服务组成，微服务之间的数据交互需要通过远过程调用的方式完成，所以在一个由众多微服务构成的系统中，请求需要在各服务之间流转，调用链路错综复杂，一旦出现问题，是很难进行问题定位和追查异常的。

链路追踪系统就是为解决上述问题而产生的，它用来追踪每一个请求的完整调用链路，记录从请求开始到请求结束期间调用的任务名称、耗时、标签数据以及日志信息，并通过可视化的界面进行分析和展示，来帮助技术人员准确地定位异常服务、发现性能瓶颈、梳理调用链路以及预估系统容量。

链路追踪系统的理论模型几乎都借鉴了 Google 的一篇论文”Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”，典型产品有Uber jaeger、Twitter zipkin、淘宝鹰眼等。这些产品的实现方式虽然不尽相同，但核心步骤一般都有三个：数据采集、数据存储和查询展示。

链路追踪系统第一步，也是最基本的工作就是数据采集。在这个过程中，链路追踪系统需要侵入用户代码进行埋点，用于收集追踪数据。但是由于不同的链路追踪系统的API互不兼容，所以埋点代码写法各异，导致用户在切换不同链路追踪产品时需要做很大的改动。为了解决这类问题，于是诞生了OpenTracing规范，旨在统一链路追踪系统的API。

二、OpenTracing规范

OpenTracing 是一套分布式追踪协议，与平台和语言无关，具有统一的接口规范，方便接入不同的分布式追踪系统。

OpenTracing语义规范详见：https://github.com/opentracing/specification/blob/master/specification.md

2.1 数据模型（Data Model）

OpenTracing语义规范中定义的数据模型有 Trace、Sapn以及Reference。

2.1.1 Trace

Trace表示一条完整的追踪链路，例如：一个事务或者一个流程的执行过程。一个 Trace 是由一个或者多个 Span 组成的有向无环图（DAG）。

下图表示一个由8个Span组成的Trace：

[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)

按照时间轴方式更为直观地展现该Trace：

––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–> time[Span A···················································][Span B··············································][Span D··········································][Span C········································][Span E·······]        [Span F··] [Span G··] [Span H··]

2.1.2 Span

Span表示一个独立的工作单元，它是一条追踪链路的基本组成要素。例如：一次RPC调用、一次函数调用或者一次Http请求。

每个Span封装了如下状态：

操作名称用于表示该Span的任务名称。例如：一个 RPC方法名，一个函数名，或者大型任务中的子任务名称。
开始时间戳任务开始时间。
结束时间戳。任务结束时间。通过Span的结束时间戳和开始时间戳，就能够计算出该Span的整体耗时。
一组Span标签每一个Span标签是一个键值对。键必须是字符串，值可以是字符串、布尔或数值类型。

常见标签键可参考：https://github.com/opentracing/specification/blob/master/semantic_conventions.md

一组Span日志每一条Span日志由一个键值对和一个相应的时间戳组成。键必须是字符串，值可以是任何类型。

常见日志键参考：https://github.com/opentracing/specification/blob/master/semantic_conventions.md

2.1.3 Reference

一个Span可以与一个或者多个Span存在因果关系，这种关系称为Reference。OpenTracing目前定义了两种关系：ChildOf（父子）关系和 FollowsFrom（跟随）关系。

ChildOf关系父Span的执行依赖子Span的执行结果，此时子Span对父Span的Reference关系是ChildOf。比如对于一次RPC调用，服务端的Span（子Span）与客户端调用的Span（父Span）就是ChildOf关系。
FollowsFrom关系父Span的执行不依赖子Span的执行结果，此时子Span对父Span的Reference关系是FollowFrom。FollowFrom常用于表示异步调用，例如消息队列中Consumer Span与Producer Span之间的关系。

2.2 应用接口（API）

2.2.1 Tracer

Tracer接口用于创建Span、跨进程注入数据和提取数据。通常具有以下功能：

Start a new span
创建并启动一个新的Span。
Inject
将SpanContext注入载体（Carrier）。
Extract
从载体（Carrier）中提取SpanContext。

2.2.2 Span

Retrieve a SpanContext
返回Span对应的SpanContext。
Overwrite the operation name
更新操作名称。
Set a span tag
设置Span标签数据。
Log structured data
记录结构化数据。
Set a baggage item
baggage item是字符串型的键值对，它对应于某个 Span，随Trace一起传播。由于每个键值都会被拷贝到每一个本地及远程的子Span，这可能导致巨大的网络和CPU开销。
Get a baggage item
获取baggage item的值。
Finish
结束一个Span。

2.2.3 Span Context

用于携带跨越服务边界的数据，包括trace ID、Span ID以及需要传播到下游Span的baggage数据。在OpenTracing中，强制要求SpanContext实例不可变，以避免在Span完成和引用时出现复杂的生命周期问题。

2.2.4 NoopTracer

所有对OpenTracing API的实现，必须提供某种形式的NoopTracer，用于标记控制OpenTracing或注入对测试无害的东西。

三、Jaeger

Jaeger是Uber开源的分布式追踪系统，它的应用接口完全遵循OpenTracing规范。jaeger本身采用go语言编写，具有跨平台跨语言的特性，提供了各种语言的客户端调用接口，例如c++、java、go、python、ruby、php、nodejs等。

项目地址：https://github.com/jaegertracing

3.1 Jaeger组件

jaeger-clientjaeger的客户端代码库，它实现了OpenTracing协议。当我们的应用程序将其装配后，负责收集数据，并发送到jaeger-agent。这是我们唯一需要编写代码的地方。
jaeger-agent负责接收从jaeger-client发来的Trace/Span信息，并批量上传到jaeger-collector。
jaeger-collector负责接收从jaeger-agent发来的Trace/Span信息，并经过校验、索引等处理，然后写入到后端存储。
data store负责数据存储。Jaeger的数据存储是一个可插拔的组件，目前支持Cassandra、ElasticSearch和Kafka。
jaeger-query & ui负责数据查询，并通过前端界面展示查询结果。

3.2 快速入门

Jaeger官方提供了all-in-one镜像，方便快速进行测试：

# 拉取镜像
$docker pull jaegertracing/all-in-one:latest# 运行镜像
$docker run -d --name jaeger -e COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 -p 5775:5775/udp -p 6831:6831/udp -p 6832:6832/udp -p 5778:5778 -p 14268:14268 -p 9411:9411 -p 16686:16686 jaegertracing/all-in-one:latest

通过all-in-one镜像启动，我们发现Jaeger占据了很多端口。以下是端口使用说明：

启动后，我们可以访问 http://localhost:16686 ，在浏览器中查看和查询收集的数据。

由于通过all-in-one镜像方式收集的数据都存储在docker中，无法持久保存，所以只能用于开发或者测试环境，无法用于生产环境。生产环境中需要依据实际情况，分别部署各个组件。

四、Jaeger在业务代码中的应用

系统中使用Jaeger非常简单，只需要在原有程序中插入少量代码。以下代码模拟了一个查询用户账户余额，执行扣款的业务场景：

4.1 初始化jaeger函数

主要是按照实际需要配置有关参数，例如服务名称、采样模式、采样比例等等。

func initJaeger() (tracer opentracing.Tracer, closer io.Closer, err error) {// 构造配置信息cfg := &config.Configuration{// 设置服务名称ServiceName: "ServiceAmount",// 设置采样参数Sampler: &config.SamplerConfig{Type:  "const", // 全采样模式Param: 1,       // 开启状态},}// 生成一条新tracertracer, closer, err = cfg.NewTracer()if err == nil {// 设置tracer为全局单例对象opentracing.SetGlobalTracer(tracer)}return
}

4.2 检测用户余额函数

用于检测用户余额，模拟一个子任务Span。

func CheckBalance(request string, ctx context.Context) {// 创建子spanspan, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "CheckBalance")// 模拟系统进行一系列的操作，耗时1/3秒time.Sleep(time.Second / 3)// 示例：将需要追踪的信息放入tagspan.SetTag("request", request)span.SetTag("reply", "CheckBalance reply")// 结束当前spanspan.Finish()log.Println("CheckBalance is done")
}

4.3 从用户账户扣款函数

从用户账户扣款，模拟一个子任务span。

func Reduction(request string, ctx context.Context) {// 创建子spanspan, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "Reduction")// 模拟系统进行一系列的操作，耗时1/2秒time.Sleep(time.Second / 2)// 示例：将需要追踪的信息放入tagspan.SetTag("request", request)span.SetTag("reply", "Reduction reply")// 结束当前spanspan.Finish()log.Println("Reduction is done")
}

4.4 主函数

初始化jaeger环境，生成tracer，创建父span，以及调用查询余额和扣款两个子任务span。

package mainimport ("context""fmt""github.com/opentracing/opentracing-go""github.com/uber/jaeger-client-go/config""io""log""time"
)func main() {// 初始化jaeger，创建一条新tracertracer, closer, err := initJaeger()if err != nil {panic(fmt.Sprintf("ERROR: cannot init Jaeger: %vn", err))}defer closer.Close()// 创建一个新span，作为父span，开始计费过程span := tracer.StartSpan("CalculateFee")// 生成父span的contextctx := opentracing.ContextWithSpan(context.Background(), span)// 示例：设置一个span标签信息span.SetTag("db.instance", "customers")// 示例：输出一条span日志信息span.LogKV("event", "timed out")// 将父span的context作为参数，调用检测用户余额函数CheckBalance("CheckBalance request", ctx)// 将父span的context作为参数，调用扣款函数Reduction("Reduction request", ctx)// 结束父spanspan.Finish()
}

五、Jaeger在gRPC微服务中的应用

我们依然模拟了一个查询用户账户余额，执行扣款的业务场景，并把查询用户账户余额和执行扣款功能改造为gRPC微服务：

5.1 gRPC Server端代码

main.go：

代码使用了第三方依赖库http://github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/tracing/opentracing，该依赖库将OpenTracing封装为通用的gRPC中间件，并通过gRPC拦截器无缝嵌入gRPC服务中。

package mainimport ("fmt""github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/tracing/opentracing""github.com/opentracing/opentracing-go""github.com/uber/jaeger-client-go/config""google.golang.org/grpc""google.golang.org/grpc/reflection""grpc-jaeger-server/account""io""log""net"
)// 初始化jaeger
func initJaeger() (tracer opentracing.Tracer, closer io.Closer, err error) {// 构造配置信息cfg := &config.Configuration{// 设置服务名称ServiceName: "ServiceAmount",// 设置采样参数Sampler: &config.SamplerConfig{Type:  "const", // 全采样模式Param: 1,       // 开启全采样模式},}// 生成一条新tracertracer, closer, err = cfg.NewTracer()if err == nil {// 设置tracer为全局单例对象opentracing.SetGlobalTracer(tracer)}return
}func main() {// 初始化jaeger，创建一条新tracertracer, closer, err := initJaeger()if err != nil {panic(fmt.Sprintf("ERROR: cannot init Jaeger: %vn", err))}defer closer.Close()log.Println("succeed to init jaeger")// 注册gRPC account服务server := grpc.NewServer(grpc.UnaryInterceptor(grpc_opentracing.UnaryServerInterceptor(grpc_opentracing.WithTracer(tracer))))account.RegisterAccountServer(server, &AccountServer{})reflection.Register(server)log.Println("succeed to register account service")// 监听gRPC account服务端口listener, err := net.Listen("tcp", ":8080")if err != nil {log.Println(err)return}log.Println("starting register account service")// 开启gRpc account服务if err := server.Serve(listener); err != nil {log.Println(err)return}
}

计费微服务 accountsever.go：

package mainimport ("github.com/opentracing/opentracing-go""golang.org/x/net/context""grpc-jaeger-server/account""time"
)// 计费服务
type AccountServer struct{}// 检测用户余额微服务，模拟子span任务
func (s *AccountServer) CheckBalance(ctx context.Context, request *account.CheckBalanceRequest) (response *account.CheckBalanceResponse, err error) {response = &account.CheckBalanceResponse{Reply: "CheckBalance Reply", // 处理结果}// 创建子spanspan, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "CheckBalance")// 模拟系统进行一系列的操作，耗时1/3秒time.Sleep(time.Second / 3)// 将需要追踪的信息放入tagspan.SetTag("request", request)span.SetTag("reply", response)// 结束当前spanspan.Finish()return response, err
}// 从用户账户扣款微服务，模拟子span任务
func (s *AccountServer) Reduction(ctx context.Context, request *account.ReductionRequest) (response *account.ReductionResponse, err error) {response = &account.ReductionResponse{Reply: "Reduction Reply", // 处理结果}// 创建子spanspan, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "Reduction")// 模拟系统进行一系列的操作，耗时1/3秒time.Sleep(time.Second / 3)// 将需要追踪的信息放入tagspan.SetTag("request", request)span.SetTag("reply", response)// 结束当前spanspan.Finish()return response, err
}

5.2 gRPC Client端代码main.go：

package mainimport ("context""fmt""github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/tracing/opentracing""github.com/opentracing/opentracing-go""github.com/uber/jaeger-client-go/config""google.golang.org/grpc""grpc-jaeger-client/account""io""log"
)// 初始化jaeger
func initJaeger() (tracer opentracing.Tracer, closer io.Closer, err error) {// 构造配置信息cfg := &config.Configuration{// 设置服务名称ServiceName: "ServiceAmount",// 设置采样参数Sampler: &config.SamplerConfig{Type:  "const", // 全采样模式Param: 1,       // 开启全采样模式},}// 生成一条新tracertracer, closer, err = cfg.NewTracer()if err == nil {// 设置tracer为全局单例对象opentracing.SetGlobalTracer(tracer)}return
}func main() {// 初始化jaeger，创建一条新tracertracer, closer, err := initJaeger()if err != nil {panic(fmt.Sprintf("ERROR: cannot init Jaeger: %vn", err))}defer closer.Close()log.Println("succeed to init jaeger")// 创建一个新span，作为父spanspan := tracer.StartSpan("CalculateFee")// 函数返回时关闭spandefer span.Finish()// 生成span的contextctx := opentracing.ContextWithSpan(context.Background(), span)// 连接gRPC serverconn, err := grpc.Dial("localhost:8080",grpc.WithInsecure(),grpc.WithUnaryInterceptor(grpc_opentracing.UnaryClientInterceptor(grpc_opentracing.WithTracer(tracer),)))if err != nil {log.Println(err)return}// 创建gRPC计费服务客户端client := account.NewAccountClient(conn)// 将父span的context作为参数，调用检测用户余额的gRPC微服务checkBalanceResponse, err := client.CheckBalance(ctx,&account.CheckBalanceRequest{Account: "user account",})if err != nil {log.Println(err)return}log.Println(checkBalanceResponse)// 将父span的context作为参数，调用扣款的gRPC微服务reductionResponse, err := client.Reduction(ctx,&account.ReductionRequest{Account: "user account",Amount: 1,})if err != nil {log.Println(err)return}log.Println(reductionResponse)
}

注：
本文全部源代码位于：https://github.com/wangshizebin/micro-service
本文时候用的开发工具为：goland
原文链接：https://www.cnblogs.com/wanghao72214/p/13932810.html

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