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火焰图用于可视化分布式链路追踪#xff0c;通过使用持续时间和不同颜色的水平条形来表示请求执行路径中的每个服务调用。分布式跟踪的火焰图包括错误、延迟数据等详情#xff0c;帮助开发人员识别和解决应用程序中的瓶颈问题。
链路追踪与 Span …什么是火焰图
火焰图用于可视化分布式链路追踪通过使用持续时间和不同颜色的水平条形来表示请求执行路径中的每个服务调用。分布式跟踪的火焰图包括错误、延迟数据等详情帮助开发人员识别和解决应用程序中的瓶颈问题。
链路追踪与 Span
一般来说单个追踪Trace由各个 Span跨度构成。Span 代表一次调用或操作的单个组件可以是一个方法调用、一个 HTTP 请求或者其他类型的操作。每个 Span 都包含了一些关键信息如开始时间、结束时间、耗时、所属的 Trace ID、Span ID 等。Span 的核心是记录对应程序执行片段的开始时间和结束时间而程序执行片段之间存在调用的父子关系因而 Span 逻辑上形成树状结构。 在观测云火焰图帮助我们以一个全局的视野来看待时间分布从顶部往底部根据时间分布及调用深度两个方面列出所有可能导致性能瓶颈的 Span。 在我们进一步了解火焰图之前首先需要知悉其绘制逻辑
纵轴Y轴调用 Span 的层级深度用于表示程序执行片段之间的调用关系上面的 Span 是下面 Span 的父 Span数据上也可以通过子 Span 的 parent_id 等于父 Span 的 Span_id 来关联来对应。横轴X轴单个 Trace 下 Span 的持续时间duration一个格子的宽度越大越说明该 Span 的从开始到结束的持续时间较长可能是造成性能瓶颈的原因。
如何通过火焰图实现链路追踪分析
火焰图
当我们来到应用性能监测 链路打开某一条链路数据详情页即可查看该链路相关的火焰图。火焰图主要关注调用 Span 的深度从上往下依次展示各级 Span 的调用关系从左往右显示 Span 的持续时间。 颜色
火焰图上的每个 Span 的颜色都与其服务service的颜色相对应。因此我们可以直观地感知当前 Trace 中正在执行的服务请求。
服务的颜色生成逻辑
用户登录到工作空间访问应用性能监测模块时观测云会根据服务名称自动生成颜色该颜色的集成会继承到链路查看器等分析页面在应用性能监测 服务点击特定服务行右侧的颜色图标可以进行修改修改后相关服务颜色均会同步改变。
在上图中此次调用链路包含了两个服务分别为 kodo.nsq.producer 和 kodo同时后者还存在一个相关联的子 Span。
当我们点击某条 Span如 kodo.nsq.producer。默认显示当前 Span 的资源resource或操作operation、持续时间duration以及是否存在错误status error。在下图的提示中我们可以简单得知该条 Span 的 resource 、operation 和 duration。 链路详情
如果我们想获得更多详细信息可点击该条 Span在下方的链路详情可查看对应的 JSON 内容 服务列表
在火焰图右侧的服务列表显示当前 Trace 内发生请求调用的服务名称、对应颜色及该服务执行占总执行时间的比率。 火焰图中的服务执行时间占比是指该链路中每个服务的实际执行时间及占总服务对应 Span 的执行时间总和。
相关计算公式如下
1.持续时间Span 对应程序执行片段的开始时间和结束时间一般在 Trace 的数据中用 duration 字段来做标记。
2.执行时间
1Span 执行时间 子 Span 可能在父 Span 结束后才结束 总执行时间 Children 的结束时间 - Parent 的开始时间父 Span 的执行时间 总执行时间 - 子 Span 的执行时间 子 Span 可能在父 Span 结束后才开始 总执行时间 Children 的结束时间 - Parent 的开始时间父 Span 的执行时间 总执行时间 - 子 Span 的执行时间 同属于一个 Parent 的兄弟 Span 间可能重叠 父 Span 执行时间 p(1) p(2)Children 1 Span 执行时间 c1(1) c1(2)Children 2 Span 执行时间 c2(1) c2(2) 2服务执行时间每个服务的执行时间 Trace 内所有属于该服务的 Span 执行时间总和
3总执行时间总执行时间 Trace 内 Span 最后结束的时间 - Span 最开始的时间
使用场景
示例一
假设我们需要排查昨日服务产生的错误数。在应用性能监测 服务列表可以看到 kodo.redis 这条服务产生的错误数最多。点击右侧 搜索 图标直接前往链路查看器查看错误详细信息。
在火焰图中该条服务下的链路详情内会给到相关的错误详情找到错误后即可通知相关人员响应解决。 示例二
下图是一条链路异常调用的火焰图。我们可以看到在 guance-front 这条父 Span 下存在两条 status:error 的 子 Span。分别点击这两条 Span我们可以从 error_message 看到出现错误均是由于 Token 验证失败 引起。由此我们就可以采取针对性的优化措施。 Span 列表
瀑布图
与火焰图按照调用 Span 的层级深度来进行上下分布的逻辑不同瀑布图主要基于开始时间的先后顺序显示 Span 数据从上往下依次显示当前链路各个资源之间的父子关系。
在链路详情页 Span 列表 瀑布图我们可以根据线段的连接来判断父子关系。 我们还是以上文示例二中的场景为例。在当前瀑布图中我们可以看到左侧列表展示当前链路存在的所有 Span 数据及其父子关联关系及每个资源的执行时间占比。同时产生异常的 Span 会在资源名称左侧出现错误标识。右侧则对应显示 Span 块。 当 Hover 在左侧资源名称我们还可以查看该条 Span 的服务、资源名称以及开始时间、执行时间、持续时间 列表模式
当然我们也可以切换为列表模式借助表格原先瀑布图中的信息一览无余。
列表模式下存在两种状态
全收起状态从左往右依次显示服务类型、服务颜色及当前服务下是否存在 status error 的 Span、服务名称、当前服务下面的 Span 数量、Span 持续时间duration的平均值、执行时间总和以及执行时间占比 全展开状态从左往右依次显示服务类型、服务颜色当前 Span 是否存在 status error、服务名称、当前 Span 持续时间duration的平均值、执行时间以及执行时间占比。 结论
本篇文章仅为您简单讲述如何在观测云的火焰图中进行链路追踪分析。关于更多背后逻辑的实现和未来更多关联功能的探索敬请期待后续好文
