蚂蚁金服的分布式链路追踪采样策略：优化你的项目

见解分享

2024-01-27 18:28:33

从蚂蚁金服到你的项目：分布式链路追踪采样剖析

了解分布式链路跟踪的采样策略对于有效利用此强大工具至关重要。蚂蚁金服，这家金融科技巨头，提供了一个强大的采样策略，帮助开发人员从分布式系统的复杂性中理出头绪。

本文将深入探讨蚂蚁金服的分布式链路跟踪组件 SOFA Tracer 中的采样策略。我们将剖析其源码，了解它的工作原理以及如何利用它来优化你的项目中的链路跟踪。

SOFA Tracer 简介

SOFA Tracer 是蚂蚁金服开发的一款分布式链路跟踪组件。它采用非侵入式的设计，可以自动收集和分析分布式系统中请求和响应之间的调用关系，从而帮助开发人员快速定位和解决性能问题。

SOFA Tracer 的采样策略

为了平衡数据收集的成本和有效性，SOFA Tracer 采用了基于概率的采样策略。这种策略允许用户指定一个采样率，该采样率决定了跟踪的请求和响应的百分比。

例如，如果采样率设置为 0.1，则表示只有 10% 的请求和响应将被跟踪。这可以有效减少存储和处理链路数据的成本，同时仍然提供有价值的见解来诊断和调试问题。

采样策略的源码剖析

SOFA Tracer 的采样策略在 TracerImpl.java 文件中实现。让我们仔细看看相关的代码片段：

public class TracerImpl implements Tracer {

    private final Sampler sampler;

    public TracerImpl(Sampler sampler) {
        this.sampler = sampler;
    }

    @Override
    public boolean shouldTrace() {
        return sampler.isSampled();
    }
}

TracerImpl 类有一个 Sampler 成员变量，该变量实现了 isSampled() 方法。Sampler 接口定义了采样策略。

在 DefaultSampler 类中，isSampled() 方法使用 ThreadLocalRandom 生成一个随机数并将其与采样率进行比较：

public class DefaultSampler implements Sampler {

    private final double samplingRate;

    public DefaultSampler(double samplingRate) {
        this.samplingRate = samplingRate;
    }

    @Override
    public boolean isSampled() {
        return ThreadLocalRandom.current().nextDouble() < samplingRate;
    }
}

如果生成的随机数小于采样率，则返回 true，表示请求或响应应被跟踪。否则，返回 false，表示不应跟踪该请求或响应。

在你的项目中使用 SOFA Tracer 的采样策略

要将 SOFA Tracer 的采样策略用于你的项目，你可以执行以下步骤：

引入 SOFA Tracer 依赖项。
配置采样率。
注册 TracerImpl 和 Sampler bean。

例如，使用 Spring Boot 的配置如下：

@SpringBootApplication
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

    @Bean
    public Sampler sampler() {
        return new DefaultSampler(0.1);
    }

    @Bean
    public Tracer tracer(Sampler sampler) {
        return new TracerImpl(sampler);
    }
}