也該學習基於常見組件的微服務場景實戰,全鏈路日誌的注意事項了

大數據架構師 發佈 2022-09-29T00:56:50.827351+00:00

注意事項在使用SkyWalking之前,還需要考慮以下5個注意事項。 SkyWalking的數據收集機制中間件在收集日誌的時候,不可能是同步的。為什麼呢?

注意事項

在使用SkyWalking之前,還需要考慮以下5個注意事項。

SkyWalking的數據收集機制

中間件在收集日誌的時候,不可能是同步的。為什麼呢?如果每次記錄日誌都要發一個請求到中間件,等中間件返回結果以後,才算日誌記錄完成,進入下一個動作,那麼這個請求的響應時間肯定變慢。而且這種情況下,業務系統和日誌系統是耦合的,業務系統要保證絕對高可用,而日誌系統只是用來為研發人員調研問題提供方便的,對可用性的要求沒有那麼高。也不可能讓高可用的系統依賴中可用的系統。

所以這個日誌收集的過程必須是異步的,和業務流程解耦。

SkyWalking的數據收集機制是這樣的:服務中有一個本地緩存,把收集的所有日誌數據先存放在這個緩存中,然後後台線程通過異步的方式將緩存中的日誌發送給SkyWalking服務端。這種機制使得在日誌埋點的地方無須等待服務端接收數據,也就不影響系統性能。

如果SkyWalking服務端宕機了,會出現什麼情況

如果服務端宕機了,理論上日誌緩存中的數據會出現沒人消費的情況,這樣會不會導致數據越積越多,最終超出內存呢?

在SkyWalking中會設置緩存的大小,如果這部分數據超出了緩存大小,Trace不會保存,也就不會超出內存了。

流量較大時,如何控制日誌的數據量

流量大時,不可能收集每個請求的日誌,否則數據量會過大。那SkyWalking如何控制採樣比例呢?

SkyWalking會在每個伺服器上配置採樣比例,比如設置為100,代表1%的請求數據會被收集,代碼如下所示。

這樣就可以通過sampleRate來控制採樣比例了。一般而言,流量越大,採樣比例越小。

不過,這裡有兩點需要特別注意。

1)一旦啟用forceSampleErrorSegment,出現錯誤時就會收集所有的數據,此時sampleRate對出錯的請求不再適用。

2)所有相關聯服務的sampleRate最好保持一致,如果A調用B,然後A、B的採樣比例不一樣,就會出現一個Trace串不起來的情況。

日誌的保存時間

一般來說,日誌不需要永久保存,通常是保存3個月的數據,關於這一點大家結合公司的實際情況進行配置即可。

按照以前的設計方案,需要自己設計一個工具將數據進行定時清理,不過此時可以直接使用SkyWalking進行配置,代碼如下所示。

集群配置:如何確保高可用

先來看看SkyWalking官方文檔給出的SkyWalking架構,如圖9-7所示。

在此架構中,需要關注SkyWalking的收集服務(Receiver)和聚合服務(Aggregator),它們支持集群模式。同時,在集群服務里,多個服務節點又需要一些協調服務來協調服務間的關係,它們支持Kubernetes、ZooKeeper、Consul、etcd、Nacos(開源的協調服務基本都支持)。

前面多次提及ZooKeeper,此時大家應該猜得到項目組最終的選型。

小結

在方案中使用SkyWalking後,對於問題排查幫助非常大。比如再碰到類似登錄失敗的問題時,根據關鍵字查到TraceID以後,基於TraceID調出所有的請求日誌,到底發生了什麼就會一目了然。

這個全鏈路日誌系統上線以後,團隊優化了很多慢請求,因為每個調用環節和耗時都列出來了,很容易就能找到瓶頸點並加以解決。基於這個系統,團隊完成了多個可以匯報的亮點工作。

但是SkyWalking也存在不足,比如一開始使用的版本存在很多兼容性問題。不過現在它改善不少,只要使用最新版,基本上問題不大。

這次的架構經歷不涉及太多的架構設計,主要是技術選型和一些注意事項。希望通過上面的講解,幫助大家快速理解全鏈路日誌,並針對技術選型問題快速做出決策。

本文給大家講解的內容是基於常見組件的微服務場景實戰,全鏈路日誌的注意事項

  1. 下篇文章給大家講解的內容是基於常見組件的微服務場景實戰,熔斷,業務場景:如何預防一個服務故障影響整個系統
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