异构系统链路追踪——滴滴 trace 实践
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摘要 | ||
文档介绍了滴滴trace在异构系统中的实践应用,重点包括trace信息的结构与记录方式,如traceid和spanid的使用和编码方法,以及采样策略和日志格式。文档还提到了存储优化和检索能力的提升,如基于traceid的routing和缩小检索时间范围的方法。 | ||
AI总结 | ||
# 《异构系统链路追踪——滴滴 trace 实践》
## 总结
滴滴在异构系统链路追踪方面实践了“滴滴 trace”,通过引入分布式调用链路追踪能力,实现跨模块、全系统的信息透传。以下是核心内容的总结:
### 1. **Trace 与 Span 定义**
- **Trace**:由 `trace_id` 和 `span_id` 组成,用于标识一个调用链路。
- **Span**:记录具体的 RPC 调用,以及业务自定义数据(annotation)。
- **Trace Context**:包含 `trace_id` 和 `span_id`,在RPC调用中通过协议传递。
### 2. **Trace 信息记录与传递**
- **传递方式**:通过 AOP、通信库、中间件记录 Trace 信息,确保异构系统中 Trace Context 的传递。
- **记录方式**:业务日志和 RPC 通信日志中均附带 Trace 信息,支持采样记录调用链条,包括全量记录关键调用、采样记录细节调用以及选择性采集。
### 3. **存储优化**
- 采用索引和原文分离存储,有效利用大磁盘服务器,存储空间提升 5 倍,降低存储成本。
- 按照模块和时间分割存储,结合 `trace_id` 编码生成时间戳,缩小检索时间范围,並通过 `trace_id` 作为 Routing 精准确定检索分片。
### 4. **日志规范与数据处理**
- 建立统一日志规范,配套标准化日志数据流式处理系统。
- 强调数据通路透明化,优化数据质量与存储效率。
### 5. **技术架构与应用**
- 引入 Trace 机制,配套诊断分析服务,提升分布式信息透传能力。
- 实现代码级 Trace 信息透传通路的应用,并与新框架集成。
### 6. **数据分析与平台能力**
- 建立数据分析平台,提供日志检索、计算能力建设,并支持调用链路的可视化与分析。
- 实现系统级流量回放,动态控制开关,优化 ACL 安全性。
### 7. **规划与未来方向**
- 优化 Trace 组件与新框架集成,完善冷热数据存储一体化方案。
- 按需缩小检索范围,提升日志价值挖掘能力,支持业务灰度发布与特定维度的动态控制。
### 8. **技术实践成果**
- 实现了跨系统、全链路的信息透传能力,支持请求雪崩、全链路超时控制等场景。
- 提升了系统的存储效率与检索精度,为分布式系统的诊断与优化提供了强有力的支持。
通过“滴滴 trace”,滴滴实现了高效的异构系统链路追踪与分析,为分布式系统的性能优化与问题定位提供了实践经验。 |
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