微服务调用链基本原理与使用
分布式系统之后，系统变的错综复杂，一般很难全盘理解整个系统，并且错误比较难定位，需要有调用链监控，快速的帮我们定位监控问题，了解微服务体系。
如果没有应用监控：
- 线上发布了服务，怎么知道一切正常
- 大量报错，到底是哪里产生的，谁才是原因
- 人工配置错误，通宵排查，劳民伤财
- 数据库问题，在出问题之前能洞察吗
任何可能出错的地方都会出错，微服务需要应用监控 —— 康威定律
如何尽早的发现问题？
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实践1：要提升，必先能测量。需要给开发人员一把测量反馈的尺子
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实践2：谁构建，谁允许，谁监控。运维不知道开发的上下文，理解有限，开发人员自助的话，能更好的提升系统
调用链监控原理
2010年的时候，谷歌发布过Dapper的论文，可以读一下论文。论文地址
- traceid：有的会命名为requestNo，整个调用链路中的traceid是相同的，这样可以通过一个traceid找到系统间所有交互过的请求和响应
- spanid：仅仅有traceid，无法精确的得知到底是哪个服务先被调用的，哪个服务后被调用的，spanid和parentSpanid组合起来就可以表示成一个树形的调用关系。
当系统出错的时候：
- 把traceid收集到一个集合中，包含请求与响应
- 通过spanid与parentSpanId恢复成树形调用
- 识别超时与出错的节点，进行标记
- 把上面的信息与出错节点信息展示出来
现在开源的调用链监控系统：
- Cat，美团点评开源，原型和理念源自ebay的CAL系统 ，我们公司是基于Cat进行改造的。 github.com/dianping/ca…
- Zipkin：基于谷歌Dapper论文的开源实现，zipkin.io/
美团点评Cat
介绍可以参考官方文档，提供了监控，报警。
- 报表丰富，有助于从各个角度了解系统整理概括
- 便于快速发现和根音问题
- 有助于培养互联网人的：DevOPS自主和自助的意识，卓越质量意识
- 发现技术债，红黑榜，性能好系统的放在红榜，性能差的系统放在黑榜，督促人员优化
使用
这里显示的是基于Cat做了一些改造。
报错大盘
- 快速发现分钟级异常状况
- 点进去查看异常的类型与具体信息
- 点击异常概要，查看异常的完整调用链路，点击发生时间，可以看到异常的方法调用链
关于报错大盘的使用，参考我之前的一篇记录：记一次简单排错经历
性能分析
- 查看埋点的性能，平均调用时长，最大时长，95%的调用耗时等，可以快速定位性能波动情况
- 针对某一时刻的调用，进行分析。
- 点击某一点时刻的调用，可以看到分钟级的调用统计，再对某一个调用进行跟踪可以到上面报错分析的调用链。
事件统计
- 对上面性能分析中的服务点进去，查看具体某些服务都调用了多少次
服务关系
查看某个系统被那些系统调用过，我们调用了那些系统
某一个服务，可以看到是谁调用的
数据库大盘
查看某些sql调用了多少次，失败次数，可用率，平均耗时之类的
趋势大盘
自定义自己想要看的系统的指标，新建的指标会放在个人面板中
服务状态
查看主机的信息，CPU，内存，网络，JVM，线程池，磁盘等信息，Cat自身不适合做这些监控信息，对于主机的监控也可以选择其他的系统。
有时候错误也可能出现在磁盘问题上，所以这个也要注意下。
生产实践
在cat项目的github站点上，它已经做了一些集成好的埋点，集成地址： github.com/dianping/ca…
埋点：
- 跨进程的时候，要把上下文的信息传递下去，比如Http调用，可以把调用信息放在Http的Header中。
- Cat埋点是有侵入的，如果不想侵入代码的话，可以基于AOP，基于注解做一些埋点
部署：
- 建议采用物理机，做集群
- 如果长期存储数据，可以使用HDFS
正文到此结束
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