三个开源的分布式追踪工具
这几个工具对复杂软件系统中的实时事件做了可视化，能帮助你快速发现性能问题。
分布式跟踪
这几个工具对复杂软件系统中的实时事件做了可视化，能帮助你快速发现性能问题。

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![](/data/attachment/album/201810/18/000511wi277hjm2vmo4oah.png)


分布式追踪系统能够从头到尾地追踪跨越了多个应用、服务、数据库以及像代理这样的中间件的分布式软件的请求。它能帮助你更深入地理解系统中到底发生了什么。追踪系统以图形化的方式，展示出每个已知步骤以及某个请求在每个步骤上的耗时。


用户可以通过这些展示来判断系统的哪个环节有延迟或阻塞，当请求失败时，运维和开发人员可以看到准确的问题源头，而不需要去测试整个系统，比如用二叉查找树的方法去定位问题。在开发迭代的过程中，追踪系统还能够展示出可能引起性能变化的环节。通过异常行为的警告自动地感知到性能的退化，总是比客户告诉你要好。


这种追踪是怎么工作的呢？给每个请求分配一个特殊 ID，这个 ID 通常会插入到请求头部中。它唯一标识了对应的事务。一般把事务叫做<ruby> 踪迹 <rt>  trace </rt></ruby>，“踪迹”是整个事务的抽象概念。每一个“踪迹”由<ruby> 单元 <rt>  span </rt></ruby>组成，“单元”代表着一次请求中真正执行的操作，比如一次服务调用，一次数据库请求等。每一个“单元”也有自己唯一的 ID。“单元”之下也可以创建子“单元”，子“单元”可以有多个父“单元”。


当一次事务（或者说踪迹）运行过之后，就可以在追踪系统的表示层上搜索了。有几个工具可以用作表示层，我们下文会讨论，不过，我们先看下面的图，它是我在 [Istio walkthrough](https://www.youtube.com/watch?v=T8BbeqZ0Rls) 视频教程中提到的 [Jaeger](https://www.jaegertracing.io/) 界面，展示了单个踪迹中的多个单元。很明显，这个图能让你一目了然地对事务有更深的了解。


![](/data/attachment/album/201810/18/000535l0oee2uhfef1wh94.png)


这个演示使用了 Istio 内置的 OpenTracing 实现，所以我甚至不需要修改自己的应用代码就可以获得追踪数据。我也用到了 Jaeger，它是兼容 OpenTracing 的。


那么 OpenTracing 到底是什么呢？我们来看看。


### OpenTracing API


[OpenTracing](http://opentracing.io/) 是源自 [Zipkin](https://zipkin.io/) 的规范，以提供跨平台兼容性。它提供了对厂商中立的 API，用来向应用程序添加追踪功能并将追踪数据发送到分布式的追踪系统。按照 OpenTracing 规范编写的库，可以被任何兼容 OpenTracing 的系统使用。采用这个开放标准的开源工具有 Zipkin、Jaeger 和 Appdash 等。甚至像 [Datadog](https://www.datadoghq.com/) 和 [Instana](https://www.instana.com/) 这种付费工具也在采用。因为现在 OpenTracing 已经无处不在，这样的趋势有望继续发展下去。


### OpenCensus


OpenTracing 已经说过了，可 [OpenCensus](https://opencensus.io/) 又是什么呢？它在搜索结果中老是出现。它是一个和 OpenTracing 完全不同或者互补的竞争标准吗？


这个问题的答案取决于你的提问对象。我先尽我所能地解释一下它们的不同（按照我的理解）：OpenCensus 更加全面或者说它包罗万象。OpenTracing 专注于建立开放的 API 和规范，而不是为每一种开发语言和追踪系统都提供开放的实现。OpenCensus 不仅提供规范，还提供开发语言的实现，和连接协议，而且它不仅只做追踪，还引入了额外的度量指标，这些一般不在分布式追踪系统的职责范围。


使用 OpenCensus，我们能够在运行着应用程序的主机上查看追踪数据，但它也有个可插拔的导出器系统，用于导出数据到中心聚合器。目前 OpenCensus 团队提供的导出器包括 Zipkin、Prometheus、Jaeger、Stackdriver、Datadog 和 SignalFx，不过任何人都可以创建一个导出器。


依我看这两者有很多重叠的部分，没有哪个一定比另外一个好，但是重要的是，要知道它们做什么事情和不做什么事情。OpenTracing 主要是一个规范，具体的实现和独断的设计由其他人来做。OpenCensus 更加独断地为本地组件提供了全面的解决方案，但是仍然需要其他系统做远程的聚合。


### 可选工具


#### Zipkin


Zipkin 是最早出现的这类工具之一。 谷歌在 2010 年发表了介绍其内部追踪系统 Dapper 的[论文](https://research.google.com/archive/papers/dapper-2010-1.pdf)，Twitter 以此为基础开发了 Zipkin。Zipkin 的开发语言 Java，用 Cassandra 或 ElasticSearch 作为可扩展的存储后端，这些选择能满足大部分公司的需求。Zipkin 支持的最低 Java 版本是 Java 6，它也使用了 [Thrift](https://thrift.apache.org/) 的二进制通信协议，Thrift 在 Twitter 的系统中很流行，现在作为 Apache 项目在托管。


这个系统包括上报器（客户端）、数据收集器、查询服务和一个 web 界面。Zipkin 只传输一个带事务上下文的踪迹 ID 来告知接收者追踪的进行，所以说在生产环境中是安全的。每一个客户端收集到的数据，会异步地传输到数据收集器。收集器把这些单元的数据存到数据库，web 界面负责用可消费的格式展示这些数据给用户。客户端传输数据到收集器有三种方式：HTTP、Kafka 和 Scribe。


[Zipkin 社区](https://zipkin.io/pages/community.html) 还提供了 [Brave](https://github.com/openzipkin/brave)，一个跟 Zipkin 兼容的 Java 客户端的实现。由于 Brave 没有任何依赖，所以它不会拖累你的项目，也不会使用跟你们公司标准不兼容的库来搞乱你的项目。除 Brave 之外，还有很多其他的 Zipkin 客户端实现，因为 Zipkin 和 OpenTracing 标准是兼容的，所以这些实现也能用到其他的分布式追踪系统中。流行的 Spring 框架中一个叫 [Spring Cloud Sleuth](https://cloud.spring.io/spring-cloud-sleuth/) 的分布式追踪组件，它和 Zipkin 是兼容的。


#### Jaeger


[Jaeger](https://www.jaegertracing.io/) 来自 Uber，是一个比较新的项目，[CNCF](https://www.cncf.io/)（云原生计算基金会）已经把 Jaeger 托管为孵化项目。Jaeger 使用 Golang 开发，因此你不用担心在服务器上安装依赖的问题，也不用担心开发语言的解释器或虚拟机的开销。和 Zipkin 类似，Jaeger 也支持用 Cassandra 和 ElasticSearch 做可扩展的存储后端。Jaeger 也完全兼容 OpenTracing 标准。


Jaeger 的架构跟 Zipkin 很像，有客户端（上报器）、数据收集器、查询服务和一个 web 界面，不过它还有一个在各个服务器上运行着的代理，负责在服务器本地做数据聚合。代理通过一个 UDP 连接接收数据，然后分批处理，发送到数据收集器。收集器接收到的数据是 [Thrift](https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Thrift) 协议的格式，它把数据存到 Cassandra 或者 ElasticSearch 中。查询服务能直接访问数据库，并给 web 界面提供所需的信息。


默认情况下，Jaeger 客户端不会采集所有的追踪数据，只抽样了 0.1% 的（ 1000 个采 1 个）追踪数据。对大多数系统来说，保留所有的追踪数据并传输的话就太多了。不过，通过配置代理可以调整这个值，客户端会从代理获取自己的配置。这个抽样并不是完全随机的，并且正在变得越来越好。Jaeger 使用概率抽样，试图对是否应该对新踪迹进行抽样进行有根据的猜测。 [自适应采样已经在路线图当中](https://www.jaegertracing.io/docs/roadmap/#adaptive-sampling)，它将通过添加额外的、能够帮助做决策的上下文来改进采样算法。


#### Appdash


[Appdash](https://github.com/sourcegraph/appdash) 也是一个用 Golang 写的分布式追踪系统，和 Jaeger 一样。Appdash 是 [Sourcegraph](https://about.sourcegraph.com/) 公司基于谷歌的 Dapper 和 Twitter 的 Zipkin 开发的。同样的，它也支持 Opentracing 标准，不过这是后来添加的功能，依赖了一个与默认组件不同的组件，因此增加了风险和复杂度。


从高层次来看，Appdash 的架构主要有三个部分：客户端、本地收集器和远程收集器。因为没有很多文档，所以这个架构描述是基于对系统的测试以及查看源码。写代码时需要把 Appdash 的客户端添加进来。Appdash 提供了 Python、Golang 和 Ruby 的实现，不过 OpenTracing 库可以与 Appdash 的 OpenTracing 实现一起使用。 客户端收集单元数据，并将它们发送到本地收集器。然后，本地收集器将数据发送到中心的 Appdash 服务器，这个服务器上运行着自己的本地收集器，它的本地收集器是其他所有节点的远程收集器。




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via: <https://opensource.com/article/18/9/distributed-tracing-tools>


作者：[Dan Barker](https://opensource.com/users/barkerd427) 选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972) 译者：[belitex](https://github.com/belitex) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出

