链路追踪落地落地指南：如何轻松实现降本增效？

后端

2024-01-24 17:28:35

链路追踪：快速定位问题根源，保障系统稳定运行

简介

链路追踪是一种强大的工具，能够揭示服务调用之间的关系，从请求发起到响应返回的整个过程。它为系统调用关系提供可视化，帮助我们快速定位问题根源，保障系统稳定运行。

链路追踪的优势

对于开发而言：

快速定位问题： 链路追踪可以快速识别问题发生的环节，大幅缩短问题排查时间。尤其是在微服务架构中，服务调用错综复杂，有了链路追踪可以清晰查看每个服务的调用关系，轻松锁定问题所在。

对于运维而言：

实时监控系统运行状况： 链路追踪可以实时监控系统运行状况，及时发现异常情况，从而保障系统的稳定运行。例如，我们可以设置链路追踪告警，当某个服务的调用延迟过长时，系统会自动发出告警，让我们能够及时采取措施，避免系统故障的发生。

链路追踪落地指南

落地链路追踪并不复杂，这里提供一个简单的指南：

1. 选择合适的链路追踪工具

市面上有各种各样的链路追踪工具，比如APM工具、日志工具、Metrics工具等。根据实际情况选择一款功能强大、易于使用的工具。

2. 合理规划链路追踪的采集点

链路追踪数据量很大，需要合理规划采集点，避免性能瓶颈。一般在服务入口、出口、关键方法等位置进行数据采集。

3. 建立链路追踪数据存储和查询系统

链路追踪数据量大，需要一个强大的数据存储和查询系统。可以使用分布式数据库、云存储等方式存储数据。

4. 建立链路追踪可视化系统

链路追踪数据复杂，需要一个友好的可视化系统方便查看。可以使用现成的工具如Grafana、Kibana，或自行开发可视化系统。

5. 建立链路追踪告警系统

链路追踪数据有价值，可以建立告警系统，当系统出现异常时及时发出告警，避免故障发生。可以使用现成的工具如Prometheus、Alertmanager，或自行开发告警系统。

代码示例

下面是一个使用Jaeger进行链路追踪的代码示例：

import io
import logging
import opentracing
import opentracing.ext.tags

import flask
import jaeger_client

tracer = jaeger_client.Config(
    config={
        'sampler': {'type': 'const', 'param': 1},
        'logging': True,
        'propagation': 'b3'
    },
    service_name='helloworld'
).initialize_tracer()
app = flask.Flask(__name__)

@app.route('/helloworld')
def helloworld():
    span = tracer.start_span('helloworld')
    with tracer.start_span('io-operation', child_of=span):
        # 模拟 I/O 操作
        io.StringIO().write('Hello, world!')
    tracer.close()
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    logging.getLogger('').handlers = [logging.StreamHandler()]
    logging.getLogger('').setLevel(logging.INFO)
    app.run(debug=True)