1）什么是可觀測(cè)性

大家對(duì)監(jiān)控并不陌生，只要有系統(tǒng)存在，就需要有監(jiān)控幫我們?nèi)ジ兄到y(tǒng)發(fā)生的問(wèn)題。而隨著業(yè)界傳統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)往云原生架構(gòu)的邁進(jìn)，可觀測(cè)性逐漸在越來(lái)越多的場(chǎng)合中被提到。如Distributed Systems Observability、Monitoring in the time of Cloud Native等都是對(duì)分布式系統(tǒng)可觀測(cè)性的一些解讀。在CNCF的云原生定義中，也將可觀測(cè)性當(dāng)成云原生架構(gòu)很重要的一個(gè)特性CNCF CloudNative Definition 1.0。

可觀測(cè)性是監(jiān)控的一個(gè)超集。監(jiān)控關(guān)注的是一些具體指標(biāo)的變化與報(bào)警，而可觀測(cè)性不僅需要提供對(duì)分布式系統(tǒng)所有鏈路運(yùn)行狀況的高級(jí)概覽，還需要在系統(tǒng)發(fā)生問(wèn)題時(shí)提供系統(tǒng)鏈路細(xì)化的分析，讓開(kāi)發(fā)和運(yùn)維同學(xué)“理解”系統(tǒng)發(fā)生的一切行為。

目前，業(yè)界廣泛推行可觀測(cè)性的基本要素包括：

• 指標(biāo)監(jiān)控（Metrics）

• 分布式追蹤（Traces）

• 日志查詢(xún)（Logs）
  

經(jīng)過(guò)一些實(shí)踐之后，我們還拓展了一個(gè)要素：拓?fù)浞治觯═opos）?！阜植际阶粉櫋故菑奈⒂^角度去看一個(gè)請(qǐng)求的完整鏈路，而「拓?fù)浞治觥故菑暮暧^角度去分析問(wèn)題。比如某個(gè)服務(wù) Qps 比平時(shí)擴(kuò)大了數(shù)倍，我們需要定位異常流量的源頭，就依賴(lài)拓?fù)浞治龉ぞ摺?/span>

2）云原生架構(gòu)下可觀測(cè)性的必要性

在云原生時(shí)代，傳統(tǒng)的服務(wù)架構(gòu)和研發(fā)運(yùn)維模式正在進(jìn)行著范式轉(zhuǎn)變。微服務(wù)、容器化、FAAS（serverless）等技術(shù)從根本上改變了應(yīng)用的研發(fā)模式和運(yùn)維方式。但是，云原生架構(gòu)在帶來(lái)業(yè)務(wù)迭代效率指數(shù)級(jí)提升的同時(shí)，也產(chǎn)生了一些新的挑戰(zhàn)。從單體應(yīng)用往微服務(wù)進(jìn)行的轉(zhuǎn)變導(dǎo)致原本聚焦的系統(tǒng)變得分散，服務(wù)與服務(wù)之間連接的復(fù)雜度迅速提高，我們對(duì)系統(tǒng)整體的掌控力也在逐漸變?nèi)?。在這種情況下，如何去快速定位異常，做到系統(tǒng)的清晰可視，就成為了亟需解決的問(wèn)題。

二、我們面臨的挑戰(zhàn)

1）超大系統(tǒng)規(guī)模

隨著微服務(wù)化等技術(shù)的使用和新業(yè)務(wù)的接入，百度搜索中臺(tái)的服務(wù)和實(shí)例規(guī)模不斷增加，服務(wù)間的鏈路關(guān)系也日趨復(fù)雜，在這樣一個(gè)龐大系統(tǒng)中建設(shè)可觀測(cè)性，也面臨著更多的挑戰(zhàn)。

對(duì)于日志的trace來(lái)說(shuō)，目前搜索中臺(tái)天級(jí)別的請(qǐng)求量已經(jīng)達(dá)到了百億級(jí)別，如果使用常規(guī)的技術(shù)方案（如Dapper的思路），將日志放到集中式存儲(chǔ)里，意味著我們要付出上百臺(tái)機(jī)器資源，成本是非常高昂的。部分團(tuán)隊(duì)使用抽樣或針對(duì)錯(cuò)誤請(qǐng)求進(jìn)行記錄的方式，這種方式在搜索中臺(tái)場(chǎng)景存在著明顯問(wèn)題：一. 抽樣無(wú)法保證覆蓋線上case。二. 很難有一種有效的方法識(shí)別錯(cuò)誤請(qǐng)求，此外，用戶(hù)對(duì)一些正常請(qǐng)求仍然有trace需求（如誤召回問(wèn)題）。

同樣地，對(duì)于指標(biāo)的數(shù)據(jù)聚合來(lái)說(shuō)，在超大系統(tǒng)規(guī)模下，如何優(yōu)化資源占用和時(shí)效，也是一個(gè)極具挑戰(zhàn)的問(wèn)題。

2）從應(yīng)用到場(chǎng)景的觀測(cè)要求

隨著搜索中臺(tái)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的不斷豐富，我們的觀測(cè)視角也在發(fā)生著變化。過(guò)去更多關(guān)注的是應(yīng)用維度的信息，而現(xiàn)在一個(gè)應(yīng)用里可能有幾十種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，不同場(chǎng)景流量的規(guī)模是完全不同。如果只關(guān)注應(yīng)用維度的指標(biāo)，便可能在一些場(chǎng)景異常時(shí)，上層無(wú)法感知。如下圖就是一個(gè)典型的例子：場(chǎng)景三的流量因?yàn)檩^小，無(wú)法從應(yīng)用級(jí)別的指標(biāo)中提現(xiàn)，因此在異常發(fā)生時(shí)，監(jiān)控沒(méi)有報(bào)警。同時(shí)，這種細(xì)分場(chǎng)景的指標(biāo)也可以輔助上層做一定的決策，如不同的場(chǎng)景，其中一個(gè)場(chǎng)景通過(guò)同步加載，而另一場(chǎng)景通過(guò)異步加載，兩者的超時(shí)要求是不一樣的，這時(shí)候就可以通過(guò)這種細(xì)分場(chǎng)景的指標(biāo)，指導(dǎo)我們做精細(xì)化的控制。

但是，從應(yīng)用到場(chǎng)景的細(xì)分，導(dǎo)致系統(tǒng)的指標(biāo)量級(jí)急劇擴(kuò)大，達(dá)到了百萬(wàn)級(jí)。這對(duì)于指標(biāo)的聚合和計(jì)算來(lái)說(shuō)，就成為一個(gè)新的挑戰(zhàn)。

3）對(duì)拓?fù)滏溌返暮暧^分析

在云原生架構(gòu)下，應(yīng)用與應(yīng)用之間的連接關(guān)系變得越來(lái)越復(fù)雜。分布式追蹤可以幫助我們定位某個(gè)具體請(qǐng)求的問(wèn)題。而在系統(tǒng)出現(xiàn)一些宏觀問(wèn)題：流量劇增，97分位耗時(shí)增加，拒絕率增加等，就需要拓?fù)浞治龉ぞ邘椭覀冞M(jìn)行定位。同時(shí)它對(duì)上層決策也有比較強(qiáng)的指導(dǎo)意義。如下圖右側(cè)的例子：商品搜索有兩類(lèi)場(chǎng)景，第1類(lèi)場(chǎng)景有運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，預(yù)計(jì)增加300qps的流量，如果沒(méi)有拓?fù)浞治龉ぞ叩脑?，我們就很難評(píng)估各個(gè)服務(wù)的容量Buffer。

三、我們做了什么

我們?cè)谌ツ?，?duì)可觀測(cè)性的四個(gè)要素進(jìn)行了探索和實(shí)踐，并發(fā)布了全要素的觀測(cè)平臺(tái)，為保障搜索中臺(tái)的可用性提供了有力保障。

1）日志查詢(xún)、分布式追蹤

隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的增長(zhǎng)，搜索中臺(tái)整體的日志量級(jí)達(dá)到了PB級(jí)的規(guī)模，通過(guò)離線存儲(chǔ)日志數(shù)據(jù)，再進(jìn)行索引的方式會(huì)帶來(lái)巨大的資源開(kāi)銷(xiāo)。而我們?cè)谶@里使用了一種突破性的解決方案：在離線結(jié)合，離線存儲(chǔ)了少量的種子信息，在線直接復(fù)用線上的日志（0成本）。

具體做法是：

1. 在流量入口層將logid、ip、訪問(wèn)的時(shí)間戳存下來(lái)，存到一個(gè)kv存儲(chǔ)里。

2. 當(dāng)用戶(hù)使用logid檢索的時(shí)候，在kv存儲(chǔ)中查詢(xún)logid對(duì)應(yīng)的ip和時(shí)間戳。

3. 通過(guò)ip和時(shí)間戳去對(duì)應(yīng)的實(shí)例獲取完整的日志信息。

4. 通過(guò)規(guī)則解析日志，獲取下游實(shí)例的ip和時(shí)間戳信息。

5. 重復(fù)3-4的廣度遍歷過(guò)程，得到完整的調(diào)用鏈路拓?fù)洹?/span>

但是這里仍然存在一個(gè)問(wèn)題：Trace時(shí)間較長(zhǎng)。

實(shí)例需要需要對(duì)自己的日志文件進(jìn)行全量 grep，這在日志文件大、請(qǐng)求鏈路長(zhǎng)的時(shí)候，會(huì)導(dǎo)致trace的時(shí)間較長(zhǎng)，同時(shí)也會(huì)帶來(lái)穩(wěn)定性的沖擊。這里我們使用了按時(shí)間動(dòng)態(tài)N分搜索的思路，利用請(qǐng)求的時(shí)間信息和時(shí)間有序的日志結(jié)構(gòu)，快速進(jìn)行N分查找。

以下圖給大家舉例：圖中日志文件是 20 點(diǎn)的日志文件，當(dāng)前需要查詢(xún) 20 : 15 分的一個(gè)日志請(qǐng)求。因?yàn)?15 分鐘剛好是小時(shí)的 1/4，所以會(huì)先 fseek 這個(gè)文件的 1/4 位置。當(dāng)前 1/4 段的日志信息在 20 : 13，這個(gè)時(shí)候下半段的日志文件就是 47 分鐘的日志數(shù)據(jù)，那就會(huì)再往下偏移 2/47，重新進(jìn)行fseek。重復(fù)這個(gè)過(guò)程就可以快速查詢(xún)對(duì)應(yīng)的詳細(xì)日志信息。

這種檢索方式可以獲得非常快的收斂速度，單實(shí)例的日志檢索耗時(shí)控制在 100ms 以?xún)?nèi)，對(duì) io 的影響基本忽略不計(jì)。同時(shí)，用戶(hù)整體的檢索時(shí)間也控制在了秒級(jí)別。

2）指標(biāo)監(jiān)控

因?yàn)槲覀兊挠^測(cè)視角從應(yīng)用級(jí)別發(fā)展到了場(chǎng)景級(jí)別，指標(biāo)數(shù)量也從萬(wàn)級(jí)別增加到了百萬(wàn)級(jí)別，所以我們對(duì)監(jiān)控架構(gòu)進(jìn)行了重新設(shè)計(jì)。這張圖就是升級(jí)后的一個(gè)架構(gòu)圖。

它的主要思想是線上實(shí)例嵌一個(gè)依賴(lài)庫(kù)，這個(gè)依賴(lài)庫(kù)會(huì)收集所有的指標(biāo)信息，并將它做一定的預(yù)聚合，之后采集器輪詢(xún)式的去獲取線上的實(shí)例的指標(biāo)數(shù)據(jù)，然后把聚合后的數(shù)據(jù)寫(xiě)到tsdb里。值得注意的一點(diǎn)，這套方案和業(yè)界的一些指標(biāo)方案較大的不同：實(shí)例維度的指標(biāo)會(huì)在采集器里實(shí)時(shí)聚合，轉(zhuǎn)換成場(chǎng)景或服務(wù)維度的指標(biāo)，隨后實(shí)例的維度指標(biāo)會(huì)被丟棄，不再存儲(chǔ)到tsdb中。因?yàn)閷?shí)例維度的指標(biāo)參考意義有限，我們是使用聚合后的數(shù)據(jù)等來(lái)分析應(yīng)用的運(yùn)行情況。

在這套架構(gòu)里，我們對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)進(jìn)行了很多的優(yōu)化，從線上指標(biāo)變化到平臺(tái)展現(xiàn)，只需要2s的反饋時(shí)間，資源開(kāi)銷(xiāo)非常輕量。以指標(biāo)的聚合為例：線上實(shí)例只進(jìn)行累加操作，而采集器會(huì)存上一次抓取的快照信息，和當(dāng)前這一次采集做對(duì)比，進(jìn)行線性差值計(jì)算。這種方式對(duì)線上實(shí)例的資源開(kāi)銷(xiāo)是肉眼不可見(jiàn)的。同時(shí)也可以方便的去產(chǎn)出Qps、延遲等信息。

除了Qps、延遲之外，我們也優(yōu)化了分位耗時(shí)的計(jì)算方式。

分位耗時(shí)的計(jì)算常規(guī)方案是將請(qǐng)求的耗時(shí)做排序，然后取它的分位位置上的耗時(shí)數(shù)值。這種計(jì)算方式在請(qǐng)求量級(jí)較高的時(shí)候，資源占用非常高。因此我們采用了分桶計(jì)算的方式，按請(qǐng)求的耗時(shí)進(jìn)行分桶，當(dāng)請(qǐng)求執(zhí)行結(jié)束時(shí)，在對(duì)應(yīng)耗時(shí)的桶里加1；而在計(jì)算分位值時(shí)，先確定分位值所在的桶，桶內(nèi)數(shù)據(jù)則認(rèn)為服從線性分布，通過(guò)這樣的思路可以推導(dǎo)如下圖的公式。

這樣的好處是資源開(kāi)銷(xiāo)低，可實(shí)時(shí)計(jì)算，但是缺點(diǎn)是會(huì)損失一部分精度。這個(gè)精度取決于分桶的粒度，在搜索中臺(tái)使用的桶大小是30ms，一般誤差在15ms以?xún)?nèi)，可以滿(mǎn)足性能觀測(cè)的需求。

3）拓?fù)浞治?/span>

拓?fù)浞治龅膶?shí)現(xiàn)利用了指標(biāo)監(jiān)控的運(yùn)作機(jī)制。

首先，對(duì)流量進(jìn)行染色，并將染色信息通過(guò)RPC傳遞到各個(gè)服務(wù)。通過(guò)這種方式，讓每個(gè)span（注：span的定義來(lái)自Dapper論文）持有場(chǎng)景的標(biāo)識(shí)以及上游span的名稱(chēng)。場(chǎng)景標(biāo)識(shí)可以區(qū)分不同場(chǎng)景的流量，而span名稱(chēng)和上游span名稱(chēng)可以建立父子的連接關(guān)系。這些span復(fù)用了上述指標(biāo)計(jì)算的機(jī)制，通過(guò)將span的信息存入指標(biāo)中，產(chǎn)出對(duì)應(yīng)的性能數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶(hù)提供一個(gè)場(chǎng)景標(biāo)識(shí)時(shí)，平臺(tái)會(huì)把它的全部指標(biāo)提取出來(lái)，根據(jù)指標(biāo)內(nèi)的span信息，串聯(lián)成完整的調(diào)用拓?fù)洹?/span>

四、最后

到這里可觀測(cè)性的四個(gè)基本要素基本講述完了。在這四個(gè)要素之上，我們孵化了很多的應(yīng)用產(chǎn)品，如歷史快照、智能報(bào)警、拒絕分析等。通過(guò)這些產(chǎn)品，可以更好的幫助我們快速去發(fā)現(xiàn)和分析問(wèn)題。

當(dāng)然，可觀測(cè)性的工作并不止步于此。我們也在依托這套觀測(cè)系統(tǒng)，打造一些自適應(yīng)、自調(diào)整的柔性機(jī)制，在異常出現(xiàn)時(shí)，能夠自動(dòng)容忍和恢復(fù)，最大化的保持系統(tǒng)的生命力。