日志调试不理想?试试分布式追踪

img

在调试微服务时,开发人员可能很难确定问题的根本原因。即使有日志,但需要在多个服务中搜索,花费大量时间往往是令人沮丧。

然而,面对所有这些挑战,还有一线希望——分布式追踪。

分布式追踪,为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具,可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈,提高微服务时代下的开发诊断效率。

本文,我会和大家一起了解什么是分布式追踪、它的好处以及它在你的团队系统中扮演的角色。然后我们将介绍开发人员可以使用哪些工具,在云原生环境中实现分布式追踪。

日志调试的困难

当我们试图了解意外响应或生产故障时,日志非常有用。但是,日志没有无限的功能。以下是他们在调试微服务时给开发人员带来的一些挑战:

1. 记录是一个手动及耗时的过程

添加日志不是一个自动过程,它需要大量细致的手动工作。确定调试所需的所有潜在信息,添加日志,必要时删除它们——这些都需要很长时间,需要付出很多努力。此外,该过程容易出错。开发人员可能会花费大量时间添加日志,但仍会错过他们在生产中所需的确切信息。

2. 很难找到合适的平衡点

开发者需要确保自己有足够的日志用于调试,但不要太多日志,浪费太多时间在添加和分析上,这就很难创造这种平衡。如果他们没有记录足够的信息,他们将错过用于调试的数据。如果他们记录的太多,这个过程就会变得资源密集,并使日志分析变得更加困难。

3.跨服务跟踪日志很困难

跨多个服务、容器和进程,跟踪和分析日志具有挑战性。开发人员必须能够理解所有不同日志之间的关系,这需要他们了解不同服务中的代码逻辑,并将它们与日志相关联。

即使是在业务逻辑中,添加了唯一标识符来跟踪服务日志的公司,也会面对难以汇总和分析的困难。

4. 日志没有标准化

日志没有标准化或结构化格式,这意味着任何开发人员都可以根据自己的风格创建消息和事件。虽然这提供了灵活性和自由度,但对于你的团队来说,试图理解其他人的日志或对其进行解释,可能具有挑战性。

因此,日志并不总是提供解决性能和故障所需的信息。有许多解决方案试图克服这些挑战,其中包括标准化约定、最佳实践、分析工具等。但是,也许我们需要意识到日志记录有其局限性,你的团队需要另一种调试微服务的解决方案。

而这个解决方案就是追踪。

什么是分布式追踪?

日志提供有关服务内部发生的事情的信息,而分布式追踪则告诉你服务/组件之间发生的事情及其关系。这对于微服务来说非常重要,因为组件之间的集成失败会导致许多问题。

此外,日志是一种手动操作工具,可用于任何级别的活动。这也是为什么有许多日志记录最佳实践可供开发人员学习的原因。另一方面,跟踪是自动生成的,提供对架构最完整的理解。

分布式追踪是适应微服务架构的跟踪。分布式追踪旨在实现跨服务和模块的请求跟踪,为云原生系统提供了可观察性。

分布式追踪优势

在日志有限的地方,分布式追踪蓬勃发展。让我们看看分布式追踪如何解决日志调试微服务的困难。

1. 可视化

分布式追踪,一般具备可视化。与日志相反,开发人员不必想象通信流程并在他们的脑海中形成一个图像。相反,他们可以在眼前看到它。这使开发人员更容易理解服务之间的关系并解决性能瓶颈等问题。

img

2. 自动化

与日志不同,跟踪是自动的。开发人员不必手动添加日志来获得完整的信息。相反,他们会自动获得用户请求所发生情况的可视化信息。

3. 加快发布时间

分布式追踪提供了服务的可观察性和清晰的画面。这提高了组织的生产力,因为它使开发人员可以花更少的时间来尝试定位错误和调试它们。因此,生产力得到提高,开发人员可以花更多时间开发业务功能,同时也加快了发布时间。

4. 跨服务跟踪请求

微服务间的通信交互,往往会跨越多个服务。分布式追踪可以理解这些系统和组件之间的关系。它是通过传递给处理它们的服务的唯一ID 跟踪和记录所有这些请求来完成的。因此,开发人员可以在整个架构中看到请求的流程和进展,这在日志调试时通常是难以实现的。

5. 易于使用和实施

分布式追踪,不会将你限制为一种语言或某些应用程序,从而为你的团队节省了大量时间和麻烦。

6. 有洞察力

分布式追踪为开发人员提供了大量有洞察力的信息。这包括请求时间、有关组件的信息、延迟、应用程序运行状况等。所有这些信息在系统调试和故障原因分析期间都非常有用,可用于提高代码质量和快速解决用户问题。

img

我们什么时候应该使用分布式追踪?

好问题!以下是分布式追踪可以为你和你的团队提供帮助的三个主要场景。

1. 分布式架构

如果你的部门使用分布式架构,我们强烈建议实施分布式追踪。如你所见,这是跨服务跟踪请求的最佳方法。尤其当应用涉及许多团队协作开发并且流程复杂时,这相当重要。

它确保你不会浪费时间尝试跨机器调查问题或搜索无休止的日志。

2. 识别和分析系统问题困难

开发人员,有时候即使得到很多日志,也很难识别和分析系统的问题,这正是分布式追踪的用途。跟踪为你提供了你分析问题所需的所有信息,而没有日志调试的缺点。所以如果你不知道系统问题是什么,你可以对系统进行自动分析。

3. 需要可观察性

分布式追踪使你可以了解系统和服务以及它们之间的关系。你可以看到请求的完整链路信息、它们花费了多长时间、对系统健康状况的洞察等等。你不仅可以使用分布式追踪来确定问题发生的原因,还可以保持对分布式系统的可观察性。

分布式追踪工具

通过上文,我们知道了分布式追踪可以让你的生活更轻松,或者至少缩短你的调试时间。

以下跟踪工具将补充你的日志记录工作,尤其是在微服务架构中:

1. Jaeger

Jaeger是一个开源的分布式追踪工具。它支持事务监控、延迟优化和高级数据分析。Jaeger 支持大多数常用语言,并且支持 Kubernetes。它是一个云原生计算基金会毕业的项目。

img

2.Zipkin

Zipkin是一个与 Jaeger 非常相似的开源工具,也提供了分布式追踪功能。Zipkin也可以使用 Docker,和不同方式区别不大,归根结底还是看个人喜好和具体的技术栈需求。

img

3. Aspecto

Aspecto就像分布式应用程序的 Chrome DevTolls,帮助开发人员在整个开发周期中查找、修复分布式应用程序问题。

Aspecto 是基于 OpenTelemetry 的,它通过实施遥测数据来了解你的系统,然后将你在本地执行的操作与生产环境或其他基准数据进行比较,从而允许你的更改部署生产环境之前,得到验证并防止问题发生。

img

结论

通过实施分布式追踪,你可以看到你的请求和服务的完整信息,并减少调试时间。尝试使用开源工具(如Jaeger或Zipkin)进行分布式追踪,如果你正在想要预测应用更改的效果,请尝试使用Aspecto,以获得更快的反馈和更高的可见性。

译文连接: https://thenewstack.io/tracing-why-logs-arent-enough-to-debug-your-microservices/

K8S中文社区微信公众号

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址