3. 分布式链路追踪的链路日志设计

前言

分布式链路追踪的客户端实现中,我们会通过各种手段和规则得到一个又一个的Span ,得到这些Span 后,需要在分布式链路追踪的服务端这边汇总这些Span 并拼接出一条请求链路,那么这里就存在一个问题,客户端得到的Span 如何给到服务端,通常是会在每个Span 调用finish() 方法时将Span 发送给服务端,这里的发送有多种形式,例如把Span 主动的pushKafkaTopic ,还例如把Span 当作一条日志打印出来再由Filebeat 采集,我们的本系列文章中,就选择将Span链路日志的形式打印出来,至于如何采集以及服务端如何拼接,这不在本系列文章的讨论范围内。

正文

这里直接给出定义好的链路日志格式,如下所示。

json 复制代码
{
    "traceId": "testTraceId", 
    "spanId": "testSpanId", 
    "parentSpanId": "testparentSpanId", 
    "timestamp": "1704038400000", 
    "duration": "10", 
    "httpCode": "200", 
    "host": "127.0.0.1", 
    "requestStacks": [ 
        {
            "subSpanId": "testSubSpanId", 
            "subHttpCode": "200", 
            "subTimestamp": "1704038401000", 
            "subDuration": "5", 
            "subHost": "192.168.10.5", 
        }
    ]
}

特别说明一下requestStacks 这个字段,该字段主要就是用于记录当前节点调用下游子节点的Span 的信息,包括子节点的SpanId ,调用子节点得到的HTTP状态码和调用耗时等。

既然确定了链路日志的格式,现在我们用一个示例demo ,来结合链路日志做一个演示说明。示例demo的调用链路如下所示。

假定请求在网络中跑不耗时,clientserver1 的应用自身逻辑处理不耗时,那么对于client,打印的链路日志如下。

json 复制代码
{
    "traceId": "0001",
    "spanId": "01",
    "parentSpanId": "0",
    "timestamp": "1704038400000",
    "duration": "100",
    "httpCode": "200",
    "host": "192.168.10.1",
    "requestStacks": [
        {
            "subSpanId": "02",
            "subHttpCode": "200",
            "subTimestamp": "1704038400000",
            "subDuration": "40",
            "subHost": "192.168.10.2"
        },
        {
            "subSpanId": "04",
            "subHttpCode": "200",
            "subTimestamp": "1704038400040",
            "subDuration": "60",
            "subHost": "192.168.10.3"
        }
    ]
}

对于server1,打印链路日志如下。

json 复制代码
{
    "traceId": "0001",
    "spanId": "02",
    "parentSpanId": "01",
    "timestamp": "1704038400000",
    "duration": "40",
    "httpCode": "200",
    "host": "192.168.10.2",
    "requestStacks": [
        {
            "subSpanId": "03",
            "subHttpCode": "200",
            "subTimestamp": "1704038400000",
            "subDuration": "40",
            "subHost": "192.168.10.4"
        }
    ]
}

对于server2,打印链路日志如下。

json 复制代码
{
    "traceId": "0001",
    "spanId": "04",
    "parentSpanId": "01",
    "timestamp": "1704038400040",
    "duration": "60",
    "httpCode": "200",
    "host": "192.168.10.3",
    "requestStacks": []
}

对于server3,打印链路日志如下。

json 复制代码
{
    "traceId": "0001",
    "spanId": "03",
    "parentSpanId": "02",
    "timestamp": "1704038400000",
    "duration": "40",
    "httpCode": "200",
    "host": "192.168.10.4",
    "requestStacks": []
}

总结

其实打印链路日志,其核心目的就是记录每个SpantraceIdspanIdparentSpanId ,通过这三个字段信息,就可以拼接出一条链路。此外,还可以根据实际的需求添加一些额外字段,例如和时间相关的durationtimestamp ,这两个字段能够帮助排查链路中的耗时情况。

原文:https://juejin.cn/post/7331959792787079177

相关推荐
长不胖的路人甲3 小时前
RabbitMQ 死信队列 DLQ
分布式·rabbitmq
可乐ea3 小时前
【Redis八股|第8篇】Redis 分布式锁原理与 Redisson 使用
数据库·redis·分布式·面试题·redis八股
BD_Marathon6 小时前
什么是Spark
大数据·分布式·spark
xian_wwq7 小时前
【学习笔记】分布式推理:TP / PP / EP / CP 并行策略详解(20/35)
笔记·分布式·学习·ai
记忆停留w8 小时前
Celery+Redis 分布式异步任务队列工程落地业务逻辑
大数据·人工智能·redis·分布式·缓存·架构·wpf
LitchiCheng8 小时前
DGX Spark部署ComfyUI(一键安装脚本)
大数据·分布式·spark
千逐689 小时前
鸿蒙实战:ArkData 数据持久化管理全景解析——从 Preferences 到分布式数据同步
分布式·华为·harmonyos
草莓熊Lotso9 小时前
【Redis 初阶】 从分布式演进背景到环境搭建全解析
数据库·人工智能·redis·分布式·缓存
AI-好学者9 小时前
Redis高可用与分布式架构
redis·分布式·缓存·架构
BD_Marathon9 小时前
Spark浅析
大数据·分布式·spark