蚂蚁金服分布式链路跟踪组件 SOFATracer 数据上报机制和源码分析 | 剖析

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SOFA
Scalable Open Financial Architecture 是蚂蚁金服自主研发的金融级分布式中间件,包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件,是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
SOFATracer 是一个用于分布式系统调用跟踪的组件,通过统一的 TraceId 将调用链路中的各种网络调用情况以日志的方式记录下来,以达到透视化网络调用的目的,这些链路数据可用于故障的快速发现,服务治理等。
本文为《剖析 | SOFATracer 框架》第二篇。《剖析 | SOFATracer 框架》系列由 SOFA 团队和源码爱好者们出品,项目代号:<SOFA:TracerLab/>,目前领取已经完成,感谢大家的参与。
SOFATracer:
https://github.com/alipay/sof...

0、前言

在《蚂蚁金服分布式链路跟踪组件 SOFATracer 总览|剖析》一文中已经对 SOFATracer 进行了概要性的介绍。从对 SOFATracer 的定义可以了解到,SOFATracer 作为一个分布式系统调用跟踪的组件,是通过统一的 TraceId 将调用链路中的各种网络调用情况以数据上报的方式记录下来,以达到透视化网络调用的目的。

本篇将针对SOFATracer的数据上报方式进行详细分析,以帮助大家更好的理解 SOFATracer 在数据上报方面的扩展。

1、Reporter 整体模型

本节将对 SOFATracer 的 Report 模型进行整体介绍,主要包括两个部分:

1、Reporter 的接口设计及实现;

2、数据上报流程。

1.1、Reporter 的接口设计及实现
数据上报是 SofaTracer 基于 OpenTracing Tracer 接口扩展实现出来的功能;Reporter 实例作为 SofaTracer 的属性存在,在构造 SofaTracer 实例时,会初始化 Reporter 实例。

1.1.1、Reporter 接口设计

Reporter 接口是 SOFATracer 中对于数据上报的顶层抽象,核心接口方法定义如下:

//获取 Reporter 实例类型
String
 getReporterType();
//输出 span
void
report(
SofaTracerSpan
 span);
//关闭输出 span 的能力
void
 close();

Reporter 接口的设计中除了核心的上报功能外,还提供了获取 Reporter 类型的能力,这个是因为 SOFATracer 目前提供的埋点机制方案需要依赖这个实现。

1.1.2、Reporter 接口实现

Reporter 的类体系结构如下:

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Reporter 的实现类有两个,SofaTracerCompositeDigestReporterImpl 和 DiskReporterImpl :

  • SofaTracerCompositeDigestReporterImpl:

组合摘要日志上报实现,上报时会遍历当前 SofaTracerCompositeDigestReporterImpl 中所有的 Reporter ,逐一执行 report 操作;可供外部用户扩展使用。

  • DiskReporterImpl:

数据落磁盘的核心实现类,也是目前 SOFATracer 中默认使用的上报器。

1.2、数据上报流程分析
数据上报实际都是由不同的链路组件发起,关于插件扩展机制及埋点方式不是本篇范畴,就不展开了。这里直接来看数据上报的入口。

在 Opentracing 规范中提到,Span#finish 方法是 span 生命周期的最后一个执行方法,也就意味着一个 span 跨度即将结束。那么当一个 span 即将结束时,也是当前 span 具有最完整状态的时候。所以在 SOFATracer 中,数据上报的入口就是 Span#finish 方法,这里贴一小段代码:

//SofaTracerSpan#finish
@Override
public void finish(long endTime) {
  this.setEndTime(endTime);
//关键记录:report spanthis.sofaTracer.reportSpan(this);
SpanExtensionFactory.logStoppedSpan(this);
}

在 finish 方法中,通过 SofaTracer#reportSpan 将当前 span 进行了上报处理。以这个为入口,整个数据上报的调用链路如下图所示:
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整个上报调用流程其实并不是很难,这里留两个问题:

  • 如何构造 clientRportor 和 serverReporter 的,依据是什么?
  • 摘要日志和统计日志是怎么落盘的?

第一个问题会在插件埋点解析篇中给出答案;第二个问题下面来看。

2、日志落盘

前面已经提到,SOFATracer 本身提供了两种上报模式,一种是落到磁盘,另外一种是上报到zipkin。在实现细节上,SOFATracer 没有将这两种策略分开以提供独立的功能支持,而是将两种上报方式组合在了一起,然后再通过配置参数来控制是否进行具体的上报逻辑,具体参考下图:

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本节将来剖析下日志落盘的实现细节。日志落盘又分为摘要日志落盘 和 统计日志落盘;摘要日志是每一次调用均会落地磁盘的日志;统计日志是每隔一定时间间隔进行统计输出的日志。

2.1、摘要日志落盘
摘要日志落盘是基于 Disruptor 高性能无锁循环队列实现的。SOFATracer 中,AsyncCommonDigestAppenderManager 类对 disruptor 进行了封装,用于处理外部组件的 Tracer 摘要日志打印。

关于 Disruptor 的原理及其自身的事件模型此处不展开分析,有兴趣的同学可以自行查阅相关资料。这里直接看下 SOFATracer 中是如何使用 Disruptor 的。
2.1.1、消息事件模型

SOFATracer 使用了两种不同的事件模型,一种是 SOFATracer 内部使用的 StringEvent,一种是外部扩展使用的 SofaTacerSpanEvent。详见:SofaTracerSpanEvent & StringEvent 。

2.1.2、Consumer 消费者

Consumer 是 AsyncCommonDigestAppenderManager 的内部类;实现了 EventHandler 接口,这个 Consumer 作为消费者存在,监听事件,然后通过 TraceAppender 将 span 数据 flush 到磁盘。详见:AsyncCommonDigestAppenderManager

2.1.3、Disruptor 的初始化

  • Disruptor 的构建:在 AsyncCommonDigestAppenderManager 的构造函数中完成的。
//构建disruptor,使用的是 ProducerType.MULTI
//等待策略是 BlockingWaitStrategy,考虑到的是CPU的使用率和一致性
disruptor = new Disruptor<SofaTracerSpanEvent>(new SofaTracerSpanEventFactory(), realQueueSize, threadFactory,
   ProducerType.MULTI, new BlockingWaitStrategy());
  • 异常处理:如果在消费的过程中发生异常,SOFATracer 将会通过自定义的 ConsumerExceptionHandler 异常处理器把异常信息打到 tracer-self.log 中。
  • 对于打印相关的参数条件设定,比如是否允许丢弃消息、是否记录丢失日志的数量、是否记录丢失日志的 TraceId 和 RpcId、丢失日志的数量达到某阈值进行一次日志输出等。

2.1.4、启动 Disruptor

Disruptor 的启动委托给了 AsyncCommonDigestAppenderManager#start 方法来执行。

public void start(final String workerName) {
this.threadFactory.setWorkName(workerName);
 this.ringBuffer = this.disruptor.start();
}

查看调用栈,看下 SOFATracer 中具体是在哪里调用这个 start 的:
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  • CommonTracerManager : 这里面持有了 AsyncCommonDigestAppenderManager 类的一个单例对象,并且在 static 静态代码块中调用了 start 方法;这个用来输出普通中间件日志。
  • SofaTracerDigestReporterAsyncManager:这里类里面也是持有了AsyncCommonDigestAppenderManager 类的一个单例对像,并且提供了getSofaTracerDigestReporterAsyncManager 方法来获取该单例,在这个方法中调用了 start 方法;该对象用来输出摘要日志。

2.1.5、发布事件

发布事件,也就意味着当前需要产生一个 span 记录,这个过程也是在 finish 方法的调用栈中,也就是上图中DiskReporterImpl#digestReport 这个方法。

AsyncCommonDigestAppenderManager asyncDigestManager = SofaTracerDigestReporterAsyncManager.getSofaTracerDigestReporterAsyncManager();
// ...
asyncDigestManager.append(span);
// ...

这里将 span 数据 append 到环形缓冲区,根据 AsyncCommonDigestAppenderManager 的初始化属性,如果允许丢弃,则使用 tryNext 尝试申请序列,申请不到抛出异常;否则使用 next() 阻塞模式申请序列。下面是一个简易的模拟图:
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2.1.6、小结

摘要日志的落盘依赖于 Disruptor 的事件模型,当 span#finish 方法执行时,触发 SofaTracer 的 report 行为;report 最终会将当前 span 数据放入 Disruptor 队列中去,发布一个 SofaTracerSpanEvent 事件。Disruptor 的消费者 EventHandler 实现类 Consumer 会监听当前队列事件,然后在回调函数 onEvent 中将 span 数据刷新到磁盘中。

2.2、统计日志落盘实现

统计日志的作用是为了监控统计使用,其记录了当前跨度的调用次数、执行结果等数据。统计日志是每隔一定时间间隔进行统计输出的日志,因此很容易想到是使用定期任务来执行的。这里同样来跟踪下统计日志打印的方法调用过程。

2.2.1、统计日志的调用链路
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AbstractSofaTracerStatisticReporter 的 doReportStat 方法是个抽象方法,那这里又是与插件扩展部分联系在一块的:

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可以看到 AbstractSofaTracerStatisticReporter 的实现类均是在 SOFATracer plugins 包下,也就是说统计日志打印需要由不同的扩展插件来定义实现。但是实际上不同的插件在重写 doReportStat 方法时也并非是直接将 span 数据 flush 到磁盘的,而是将 SofaTracerSpan 转换成 StatMapKey 然后塞到了 AbstractSofaTracerStatisticReporter 中的一个 map 结构对象中。具体细节详见:AbstractSofaTracerStatisticReporter#addStat。

2.2.2、统计日志的打印模型

前面提到,统计日志的落盘具有一定的周期性,因此在统计日志落盘的设计上,SOFATracer 没有像摘要日志落盘那样依赖于 Disruptor 来实现。下面先通过一张简单的结构图来看下摘要日志的工作模型:
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  • xxxxxStatReporter : 插件扩展方实现的统计日志 Reporter 类,重写了 doStatReport 和 print 两个方法。
  • AbstractSofaTracerStatisticReporter : 用于扩展的抽象类,xxxxxStatReporter 就是该类的子类;AbstractSofaTracerStatisticReporter 在其构造函数中,通过 SofaTracerStatisticReporterCycleTimesManager 将当前 statReporter 注册到 SofaTracerStatisticReporterManager 中,统一存放在 statReporters 集合中。
  • SofaTracerStatisticReporterManager : 统计日志 reporter 管理器,所有插件扩展的 reporter 都会被注册到这个manager 类里面来。其内部类 StatReporterPrinter 实现了runnable 接口,并在 run 方法中遍历 statReporters,逐一调用 print 方法将数据刷到磁盘中。
  • SofaTracerStatisticReporterManager 在构造函数中初始化了任务执行的周期、ScheduledExecutorService 实例初始化,并且将 StatReporterPrinter 提交到定时任务线程池中,从而实现了周期性输出统计日志的功能。

3、上报 Zipkin

前面对 SOFATracer 中的数据落盘进行了分析,最后再来看下 SOFATracer 中是如何把数据上报至 zipkin 的。

3.1.1、上报 zipkin 的流程

接着上面的分析,SOFATracer 中的数据上报策略是以组合的形式共存的,这里可以结合 第2节的第一张图 来看。这里先给出 zipkin 上报的流程,然后再结合流程展开分析:

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  • 在SofaTracer#reportSpan 中有一个方法是 invokeReportListeners;该方法的作用就是遍历当前所有的SpanReportListener 实现类,逐一回调 SpanReportListener 的 onSpanReport 方法。
  • ZipkinSofaTracerSpanRemoteReporter 是 sofa-tracer-zipkin-plugin 插件中提供的一个实现了 SpanReportListener 接口的类,并在 onSpanReport 回调函数中通过 zipkin2.reporter.AsyncReporter 实例对象将 span 数据上报至 zipkin。
  • 虽然 SOFATracer 和 zipkin 均是基于 OpenTracing 规范,但是在具体实现上 SOFATracer 做了很多扩展,因此需要通过一个 ZipkinV2SpanAdapter 将 SofaTracerSpan 适配成 zipkin2.Span。

zipkin2.reporter.AsyncReporter 是 zipkin 提供的一个数据上报抽象类,默认实现是 BoundedAsyncReporter,其内部通过一个守护线程 flushThread,一直循环调用 BoundedAsyncReporter 的 flush 方法,将内存中的 span 信息上报给 zipkin。

3.1.2、对非 SpringBoot 应用的上报支持

上报 zipkin 的能力做过一次改动,主要是对于在非SpringBoot应用(也就是Spring工程)的支持,具体参考 issue:建议不用spring boot也可以使用sofa-tracer并且上报zipkin 。

对于 SpringBoot 工程来说,引入 tracer-sofa-boot-starter 之后,自动配置类 SofaTracerAutoConfiguration 会将当前所有 SpanReportListener 类型的 bean 实例保存到 SpanReportListenerHolder 的 List 对象中。而SpanReportListener 类型的 Bean 会在 ZipkinSofaTracerAutoConfiguration 自动配置类中注入到当前 Ioc 容器中。这样 invokeReportListeners 被调用时,就可以拿到 zipkin 的上报类,从而就可以实现上报。

对于非 SpringBoot 应用的上报支持,本质上是需要实例化 ZipkinSofaTracerSpanRemoteReporter 对象,并将此对象放在 SpanReportListenerHolder 的 List 对象中。所以 SOFATracer 在 zipkin 插件中提供了一个ZipkinReportRegisterBean,并通过实现 Spring 提供的 bean 生命周期接口 InitializingBean,在ZipkinReportRegisterBean 初始化之后构建一个 ZipkinSofaTracerSpanRemoteReporter 实例,并交给SpanReportListenerHolder 类管理。

3.1.3、Zipkin 上报案例及展示

关于 SpringBoot 工程使用 zipkin 上报案例请参考:上报数据到 zipkin

关于 spring 应用中使用 zipkin 上报插件请参考:tracer-zipkin-plugin-demo

  • Services 展示

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  • 链路依赖展示

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4、总结

4.1、SOFATracer 在数据上报模型上的考虑

了解或者使用过 SOFATracer 的同学应该知道, SOFATracer 目前并没有提供数据采集器和 UI 展示的功能;主要有两个方面的考虑:

  • SOFATracer 作为 SOFA 体系中一个非常轻量的组件,意在将 span 数据以日志的方式落到磁盘,以便于用户能够更加灵活的来处理这些数据
  • UI 展示方面,SOFATracer 本身基于 OpenTracing 规范实现,在模型上与开源的一些产品可以实现无缝对接,在一定程度上可以弥补本身在链路可视化方面的不足。

因此在上报模型上,SOFATracer 提供了日志输出和外部上报的扩展,方便接入方能够足够灵活的方式来处理上报的数据。

4.2、文章小结

通过本文大家对 SOFATracer 数据上报功能应该有了一个大体的了解,对于内部的实现细节,由于篇幅和文章阅读性等原因,不宜贴过多代码,希望有兴趣的同学可以直接阅读源码,对其中的一些细节进行了解。数据上报作为 SOFATracer 核心扩展能力之一,虽不同的上报途径对应不同的上报模型,但是整体结构上还是比较清晰的,所以理解起来不是很难。

文中提到的链接:

Disruptor :

https://github.com/LMAX-Excha...

SofaTracerSpanEvent:

https://github.com/alipay/sof...

StringEvent:

https://github.com/alipay/sof...

AsyncCommonDigestAppenderManager:

https://github.com/alipay/sof...

[AbstractSofaTracerStatisticReporter#addStat]:

https://github.com/alipay/sof...

issue:建议不用spring boot也可以使用sofa-tracer并且上报zipkin:

https://github.com/alipay/sof...

上报数据到 zipkin:

https://www.sofastack.tech/so...

tracer-zipkin-plugin-demo:

https://github.com/glmapper/t...

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