程超：手把手教你动手扩展分布式调用链

2024-01-01 13:50:04

 程超 中生代技术 2017-05-22程超：手把手教你动手扩展分布式调用链


一、说在前面

微服务是当下最火的词语，现在很多公司都在推广微服务，当服务越来越多的时候，我们是否会纠结以下几个问题：

  • 面对一笔超时的订单，究竟是哪一步处理时间超长呢？

  • 数据由于并发莫名篡改，到底都谁有重大嫌疑呢？

  • 处理遗漏了一笔订单，曾经是哪个环节出错把它落下了？

  • 系统莫名的报错，究竟是哪一个服务报的错误？

  • 每个服务那么多实例服务器，如何快速定位到是哪一个实例服务器报错的呢？

现在很多系统都要求可用性达到99.9%以上，那么我们除了增加系统健壮性减少故障的同时，我们又如何在真正发生故障的时候，快速定位和解决问题，也将是我们的重中之重。

在做微服务框架选择的时候，Spring Cloud无疑是当下最火的，但是因为Spring Cloud是近二年的后起新秀，以及在使用方式上面的差别，目前在很多中小企业还是以dubbo为主，不过遗憾的是，dubbo从官方来讲已经不维护了，很多公司都是自己再去维护，那么今天我就来给大家介绍一下，我们是如何通过修改dubbo源码实现了分布式调用链的第一阶段：调用链日志的打印。

二、什么是分布式调用链

1、什么是调用链

基于Google Dapper论文，用户每次请求都会生成一个全局ID（traceId），通过它将不同系统的“孤立”的日志串在一起，重组成调用链。

2、调用链的调用过程

  1. 当用户发起一个请求时，首先到达前端A服务，然后分别对B服务和C服务进行RPC调用。

  2. B服务处理完给A做出响应，但是C服务还需要和后端的D服务和E服务交互之后再返还给A服务，最后由A服务来响应用户的请求。

程超：手把手教你动手扩展分布式调用链

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3、对整个调用过程的追踪

  1. 请求到来生成一个全局TraceID，通过TraceID可以串联起整个调用链，一个TraceID代表一次请求。

  2. 除了TraceID外，还需要SpanID用于记录调用父子关系。每个服务会记录下Parent id和Span id，通过他们可以组织一次完整调用链的父子关系。

  3. 一个没有Parent id的span成为root span，可以看成调用链入口。

  4. 所有这些ID可用全局唯一的64位整数表示；

  5. 整个调用过程中每个请求都要透传TraceID和SpanID。

  6. 每个服务将该次请求附带的TraceID和附带的SpanID作为Parent id记录下，并且将自己生成的SpanID也记录下。

  7. 要查看某次完整的调用则只要根据TraceID查出所有调用记录，然后通过Parent id和Span id组织起整个调用父子关系。

最终的TraceId和SpanId的调用关系图如下所示：程超：手把手教你动手扩展分布式调用链


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三、基于Dubbo的实现

1、Dubbo的调用过程

在我们分析源码的时候，有一行代码是：

Protocol refprotocol = ExtensionLoader.getExtensionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtension();

这行代码实际上是利用SPI机制，动态加载指定的Protocol注入到ProtocolFilterWrapper中，再通过Wrapper访问到可执行的Invoker对象，Dubbo默认使用的是DubboProtocol最终通过netty的方式进行通信，具体调用过程请看下图：

程超：手把手教你动手扩展分布式调用链

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可以看到基本的流程是：

InvokerInvocationHandler ->ClusterInvoker ->LoadBalance -> ProtocolFilterWrapper -> Protocol -> DubboInvoker

而在调用链的实现过程中技术难点主要是有二个：

  • 在哪里暂存调用链

  • 调用链信息如何传递

2、Dubbo协议下的调用链传递过程

那么在默认的Dubbo协议下，实现调用链的过程很简单只需要在应用项目或者Dubbo源码中使用如下代码就可以实现调用链的传递。

RpcContext.getContext().setAttachment(CallChainContext.TRACEID, traceIdValue); RpcInvocation rpcInvocation = (RpcInvocation) inv; rpcInvocation.setAttachment(CallChainContext.TRACEID, traceIdValue); rpcInvocation.setAttachment(CallChainContext.SPANID, spanIdValue);

在DubboInvoker中最终通信的时候会将上述代码的RpcInvocation对象传递出去，那么我们只需要在接收端获取既可。

3、Hessian协议下的调用链传递过程

大家都知道，Dubbo在实现通信的协议上使用的有Netty、Hessian、Rest等方式，由于我们项目的特殊性，目前采用的是Dubbo的Hessian协议。

先看HessianProtocol的如下代码：

 protected <T> T doRefer(Class<T> serviceType, URL url) throws RpcException {    HessianProxyFactory hessianProxyFactory = new HessianProxyFactory();    String client = url.getParameter(Constants.CLIENT_KEY, Constants.DEFAULT_HTTP_CLIENT);        
   if ("httpclient".equals(client)) {       hessianProxyFactory.setConnectionFactory(new HttpClientConnectionFactory());       } else if (client != null && client.length() > 0 && ! Constants.DEFAULT_HTTP_CLIENT.equals(client)) {            
        throw new IllegalStateException("Unsupported http protocol client=\"" + client + "\"!");         }        
        int timeout = url.getParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);         hessianProxyFactory.setConnectTimeout(timeout);         hessianProxyFactory.setReadTimeout(timeout);        
        return (T) hessianProxyFactory.create(serviceType, url.setProtocol("http").toJavaURL(), Thread.currentThread().getContextClassLoader());     }


通过代码可以看到，实际上在使用Hessian通信的时候并没有将RpcInvocation里面设定的TraceId和SpanId传递出去，调用在这一块中止了。

那我们如何自己来实现呢?

  • 第一步、我们在Dubbo源码中自己实现了一个Filter（不是Dubbo的Filter），用来产生TraceId和SpanId，以及最后的清理工作，请看代码如下：

public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)           
 throws IOException, ServletException {        
 // 将请求转换成HttpServletRequest请求  HttpServletRequest httpServletRequest = (HttpServletRequest) request;        
   try {         archieveId(request);    } catch (Throwable e) {
       log.log(Level.SEVERE, "traceId或spanId解析出错!", e);    }        
   try {         chain.doFilter(request, response);    } catch (IOException e) {            
      //还原线程名称      throw e;    } catch (ServletException e) {            
       //还原线程名称       throw e;    } finally {        CallChainContext.getContext().clearContext();    } }

在Filter中产生TraceId和SpanId以后，会将二个值放到我们封装好的CallChainContext中进行暂存。

  • 第二步、我们将HessianProxyFactory进行继承改造

public class HessianProxyWrapper extends HessianProxy {    
  private static final long serialVersionUID = 353338409377437466L;    
  private static final Logger log = Logger.getLogger(HessianProxyWrapper.class             .getName());     public HessianProxyWrapper(URL url, HessianProxyFactory factory, Class<?> type) {        
      super(url, factory, type);     }    protected void addRequestHeaders(HessianConnection conn) {        
      super.addRequestHeaders(conn);       conn.addHeader("traceId", CallChainContext.getContext().getTraceId());       conn.addHeader("spanId", CallChainContext.getContext().getSpanId());     } }

我们将CallChainContext中暂存的TraceId和SpanId放入到Hessian的header中。

继承Dubbo的HessianProxyFactory这个类，新类名是HessianProxyFactoryWrapper，在create方法中将HessianProxy替换为新封装的HessianProxyWrapper，代码如下：

public Object create(Class<?> api, URL url, ClassLoader loader) {
  if (api == null)
  throw new NullPointerException(
    "api must not be null for HessianProxyFactory.create()");     InvocationHandler handler = null;                
    //将HessianProxy修改为HessianProxyWrapper     handler = new HessianProxyWrapper(url, this, api);        
   
    return Proxy.newProxyInstance(loader, new Class[] { api,       HessianRemoteObject.class }, handler);     }

修改后的HessianProtocol的代码如下：

protected <T> T doRefer(Class<T> serviceType, URL url) throws RpcException {       
   //新继承的    HessianProxyFactoryWrapper hessianProxyFactory = new HessianProxyFactoryWrapper();    String client = url.getParameter(Constants.CLIENT_KEY, Constants.DEFAULT_HTTP_CLIENT);        
   if ("httpclient".equals(client)) {       hessianProxyFactory.setConnectionFactory(new HttpClientConnectionFactory());       } else if (client != null && client.length() > 0 && ! Constants.DEFAULT_HTTP_CLIENT.equals(client)) {
          throw new IllegalStateException("Unsupported http protocol client=\"" + client + "\"!");       }
      int timeout = url.getParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);       hessianProxyFactory.setConnectTimeout(timeout);       hessianProxyFactory.setReadTimeout(timeout);        
      return (T) hessianProxyFactory.create(serviceType, url.setProtocol("http").toJavaURL(), Thread.currentThread().getContextClassLoader());     }

通过以上方式可以将我们产生的TraceId和SpanId通过Hessian的方式传递出去，我们在接收请求的时候，只需要使用如下代码的方式就可以获取到二个值。

String traceIdValue = request.getHeader("traceId");String spanIdValue = request.getHeader("spanId");

  • 第三步、如何打印调用链信息

我们在项目中使用的是Logback的方式打印日志，首先想到的是继承一个ClassicConverter对象，实现Logback的自定义格式转换器，参考代码如下：

public class CallChainConverter extends ClassicConverter {   @Override    public String convert(ILoggingEvent event) {     Map<String,String> globalMap = CallChainContext.getContext().get();     StringBuilder builder = new StringBuilder();        
    if(null == globalMap) {       globalMap = new HashMap<String, String>();       CallChainContext.getContext().add(globalMap);     } else {            
        String traceId = globalMap.get("traceId");            
        String spainId = globalMap.get("spanId");            
    if(traceId == null) {       traceId = String.valueOf(Thread.currentThread().getId());       }            
    if(spainId == null) {       spainId = "1";       }       builder.append("GUID[");       builder.append(traceId)          
      builder.append("] - LEVEL[");       builder.append(spainId);       builder.append("] ");      }        
    return builder.toString();     } }

在Logback配置文件中进行如下修改：

<conversionRule conversionWord="callContext"  converterClass="com.ulpay.dubbox.core.util.CallChainConverter" /> <layout class="com.ulpay.dubbox.core.util.CallChainPatternLayout">     <pattern>%d %-5p %c [%t] %callContext - %m%n</pattern> </layout>

最终打印的日志格式如下样式：

[RMI TCP Connection(127.0.0.1:2181)] GUID[760a1fedd7ab4ff8a309cebaa01cc61d] - LEVEL[15.27.1]  - [执行时间] - [xxx项目] - [xxx服务.xxx方法] - 耗时[7]毫秒

4、采集日志信息实现分布式调用链界面展示

一个最简单的demo示意图如下：程超：手把手教你动手扩展分布式调用链


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  • 通过logstash采集日志到kafka

  • kafka负责提供数据给Hbase

  • 通过Hbase进行数据分析

最终效果展示图如下：程超：手把手教你动手扩展分布式调用链


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四、总结

对于分布式调用链来说，目前市面上有很多开源的工具，比如：pinpoint，Cat以及sky-walking等等，将这些工具与我们扩展的调用链日志结合起来将起到更好的效果。

出于公司的考虑，以上的代码采用的是伪代码，但也具有一定参考价值，我写这篇文章的目的也是希望能够给大家提供一些思路，希望大家能够多提建议，我会持续改进。

参考资料

分布式系统的跟踪系统Dubbo RPC处理
https://www.oschina.net/question/2254200_2137086


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