50万奖金+官方证书,深圳国际金融科技大赛正式启动,点击报名 了解详情
写点什么

Uber 正式开源其分布式跟踪系统 Jaeger

  • 2017-11-08
  • 本文字数:1721 字

    阅读完需:约 6 分钟

Uber 在 GitHub 正式开源了分布式跟踪系统Jaeger ,其灵感来源于 Dapper OpenZipkin ,从 2016 年开始,该系统已经在 Uber 内部得到了广泛的应用,它可以用于微服务架构应用的监控,特性包括分布式上下文传播(Distributed context propagation)、分布式事务监控、根原因分析、服务依赖分析以及性能 / 延迟优化。该项目已经被云原生计算基金会(Cloud Native Computing Foundation,CNCF)接纳为第12 个项目

Uber 分布式跟踪技术的演化

Uber 的分布式跟踪系统是随着业务的演化而不断发展的,在由单体架构迁移至微服务时,传统的监视工具,例如度量值和分布式日志依然能够发挥作用,但这类工具往往无法提供跨越不同服务的可见性。因此,就有必要引入分布式跟踪的工具。

最初,Uber 所使用的跟踪工具叫做 Merckx。Merckx 架构使用了拉取模式,可从 Kafka 的指令数据中拉取数据流,其不足之处在于主要面向单体式 API 的时代,缺乏分布式上下文传播的概念。随后,Uber 开发了 TChannel ,这是一种适用于 RPC 的网络多路复用和框架协议。很多新构建的服务都使用了 TChannel,但是承担核心业务的大部分服务都没有使用 Tchannel。这些服务主要是通过四大编程语言(Node.js、Python、Go 和 Java)实现的,在进程间通信方面使用了多种不同的框架。这种异构的技术环境使得 Uber 在分布式追踪系统的构建方面会面临比谷歌和 Twitter 更严峻的挑战。

因此,Uber 专门组建了分布式跟踪团队,团队目标就是将现有的 Tchannel 原型系统转换为一种可以全局运用的生产系统,让分布式追踪功能可以适用并适应 Uber 的微服务。该团队集思广益,创建了 Jaeger 项目。
关于 Uber 分布式跟踪技术的演进过程,在 InfoQ 之前的文章中曾经有过相关报道

Jaeger 项目简介

术语

Jaeger 兼容 OpenTracing 的数据模型和 instrumentation 库,能够为每个服务 / 端点使用一致的采样方式。在 Jaeger 中,使用了该规范所定义的术语。

  • Span:代表了系统中的一个逻辑工作单元,它具有操作名、操作开始时间以及持续时长。Span 可能会有嵌套或排序,从而对因果关系建模。一个 RPC 调用的 Span 如下图所示。

  • Trace:代表了系统中的一个数据 / 执行路径,可以理解成 Span 的有向无环图。

组件

Jaeger 的各组件关系如下图所示:

Jaeger 客户端库

Jaeger 客户端库是 OpenTracing API 的特定语言实现。它们可以对要进行分布式跟踪的应用进行 instrument 操作,这些应用可以手动实现,也可以使用各种已有的开源的框架,比如 Flask、Dropwizard、gRPC 等。

经过 instrument 操作的服务在接收到新请求的时候,就会创建 Span 并关联上下文信息(trace id、span id 和 baggage)。只有 id 和 baggage 会随请求进行传播,而组成 Span 的其他信息,比如操作名称、日志等,并不会随之传播。采样得到的 Span 会在后台异步传递到进程外边,发送到 Jaeger Agent 上。

需要注意的是,所有的 Trace 都会生成,但是只有其中的一小部分会被采样。默认情况下,Jaeger 会采样 0.1% 的 Trace。

Agent

Agent 是一个网络守护进程,监听通过 UDP 发送过来的 Span,它会将其批量发送给 collector。按照设计,Agent 要被部署到所有主机上,作为基础设施。Agent 将 collector 和客户端之间的路由与发现机制抽象了出来。

Collector

Collector 从 Jaeger Agent 接收 Trace,并通过一个处理管道对其进行处理。目前的管道会校验 Trace、建立索引、执行转换并最终进行存储。存储是一个可插入的组件,现在支持 Cassandra。

Query

Query 服务会从存储中检索 Trace 并通过 UI 界面进行展现,该 UI 界面通过 React 技术实现,其页面 UI 如下图所示,展现了一条 Trace 的详细信息。

按照其官网的介绍,未来计划加入的功能包括自适应采样(Adaptive Sampling)提供更多种语言的客户端库、延迟矩阵图、动态配置、基于Apache Flink 构建数据管道,以支持Trace 聚集和数据挖掘,除此之外,Jaeger 0.70 版本已支持服务到服务的依赖图,未来还会支持基于路径的依赖图,能够展现出某项服务的所有上下流依赖,而不仅仅是临近的服务。


感谢郭蕾对本文的审校。

给InfoQ 中文站投稿或者参与内容翻译工作,请邮件至 editors@cn.infoq.com 。也欢迎大家通过新浪微博( @InfoQ @丁晓昀),微信(微信号: InfoQChina )关注我们。

2017-11-08 18:005145

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

2022年云管理软件用哪个好?贵吗?功能有哪些?

行云管家

云计算 企业上云 云管理平台 云管理

【LeetCode】单词替换Java题解

Albert

LeetCode 7月月更

什么是撞库及撞库攻击的基本原理

郑州埃文科技

撞库 撞库攻击 拖库

SpEL快速上手及实践

转转技术团队

Java spring 后端

云脉芯联加入龙蜥社区,共建网络“芯”生态

OpenAnolis小助手

开源 芯片 龙蜥社区 CLA 云脉芯联

帮助文档——助客户快速了解您的产品如何使用

Baklib

新书上市 | 20年行业实践,一线工程师的必读之作

图灵教育

软件设计

中文拼写纠错:怎样改善模型对 multi-typo 的纠正效果?

澜舟孟子开源社区

人工智能 自然语言处理 nlp 文本生成 文本纠错

内部排序——交换排序

乔乔

7月月更

工作中养成的工作习惯与给老板的汇报

金松(李博源)

大数据 个人成长 高效 高效率 工作总结

细数下,FinClip 6月都干了啥

FinClip

一文搞懂Python上下文管理器

曲鸟

Python 7月月更 上下文管理器

东方甄选品控翻车,如何通过智能协同的供应链建设建开启可持续商业模式?

数商云

数字化转型 供应链 企业数字化

从Starfish OS持续对SFO的通缩消耗,长远看SFO的价值

小哈区块

中移链Java-SDK实战使用

BSN研习社

区块链、

这么强?!Erda MySQL Migrator:持续集成的数据库版本控制

尔达Erda

数据库 程序员 开发者 云原生 MySQL 运维

搭建帮助中心,推动SaaS企业发展

Baklib

SaaS 客户服务 帮助中心 文档管理

【7.1-7.8】写作社区精彩技术博文回顾

InfoQ写作社区官方

优质创作周报

Flink 引擎在快手的深度优化与生产实践

Apache Flink

大数据 flink 编程 流计算 实时计算

公有云计费套路多?这里有一份破招详解

焱融科技

2022年新型显示OLED行业发展洞察

易观分析

OLED

走进天太|加速智能生产力落地 让机器人随处可见

科技之家

【计算讲谈社】第五讲|不止能上路,更能做好服务:自动驾驶产品规模化的问题定义

大咖说

人工智能 自动驾驶 阿里云 科技

关于TCP与UDP你应该知道的

是乃德也是Ned

7月月更

音视频通话前的网络及设备检测该如何操作?

ZEGO即构

音视频开发 通话检测

观测云产品更新|新增查看器显示列多种快捷操作;新增 Pipeline 一键获取样本测试数据;新增场景自定义查看器文本分析模式等

观测云

2022 开放原子全球开源峰会 OpenAnolis 分论坛携干货来袭!

kk-OSC

centos 开源 龙蜥操作系统 开放原子全球开源峰会 OpenAnolis

基于http-flv的抖音直播端到端延迟优化实践

字节跳动视频云技术团队

直播 端到端 直播低延迟 直播解决方案 http-flv

找论文参考:机器视觉会议和期刊

AIWeker

人工智能 7月月更

工程师世界的《原则》,Quora创始人豆瓣9.2分神作!

博文视点Broadview

Uber正式开源其分布式跟踪系统Jaeger_语言 & 开发_张卫滨_InfoQ精选文章