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01 | 高并发系统:它的通用设计方法是什么?
02 | 架构分层:我们为什么一定要这么做?
03 | 系统设计目标(一):如何提升系统性能?
04 | 系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?
05 | 系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?
06 | 面试现场第一期:当问到组件实现原理时,面试官是在刁难你吗?
07 | 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
08 | 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?
09 | 数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?
10 | 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
11 | NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?
12 | 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?
13 | 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?
14 | 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?
15 | 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?
16 | CDN:静态资源如何加速?
17 | 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
18 | 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?
19 | 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?
20 | 面试现场第二期:当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?
21 | 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
22 | 微服务架构:微服务化后系统架构要如何改造?
23 | RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
24 | 注册中心:分布式系统如何寻址?
25 | 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
26 | 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?
27 | API网关:系统的门面要如何做呢?
28 | 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?
29 | Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?
30 | 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?
31 | 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?
32 | 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?
33 | 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?
34 | 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?
35 | 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?
36 | 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?
37 | 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?
38 | 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?
39 | 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?
40 | 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?
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高并发系统设计核心
小册名称:高并发系统设计核心
### 25 | 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查? 在复杂且高度分布式的现代系统架构中,一个请求的处理往往跨越多个服务、数据库、缓存层及中间件,这些组件可能分布在不同的物理或虚拟节点上。当系统面临性能瓶颈,尤其是出现横跨多个组件的慢请求时,定位问题源头变得异常困难。分布式Trace正是为解决这类问题而诞生的技术,它允许开发者追踪和监控请求在整个分布式系统中的流动路径,从而快速定位性能瓶颈或错误发生的具体位置。本章将深入探讨分布式Trace的基本概念、实现原理、工具选择以及实战应用,帮助读者掌握在复杂系统中排查慢请求的技巧。 #### 2.5.1 分布式Trace基础 **定义与重要性** 分布式Trace(或称为分布式追踪)是一种监控技术,旨在记录并追踪一个请求在分布式系统中的完整传播路径,包括请求经过的每个服务、每个服务的处理时间、请求在各服务间的传递时间等。这对于理解和优化系统性能、诊断故障、确保服务间依赖的正确性至关重要。 **核心要素** - **Trace ID**:唯一标识一次请求的全局标识符,贯穿整个请求链路。 - **Span**:表示请求在单个服务中的处理过程,包括开始时间、结束时间、服务名称、操作类型等信息。 - **Parent/Child Span**:通过父子关系表示请求在不同服务间的传递,构建出完整的请求链路。 - **Annotations & Tags**:用于在Span中添加额外信息,如异常详情、业务关键数据等。 #### 2.5.2 实现原理 分布式Trace的实现通常依赖于以下几个关键技术点: - **注入与传递**:在请求进入系统的入口点(如API网关)生成Trace ID,并将其注入到请求头或请求上下文中,随后在请求流经的每个服务中传递该ID。 - **采集与记录**:每个服务在处理请求时,根据Trace ID创建并维护自己的Span信息,记录处理时间、结果状态等关键数据。 - **存储与聚合**:将各服务生成的Span数据收集起来,并进行聚合分析,以重建请求的全链路视图。 - **查询与展示**:提供用户界面或API接口,允许开发者根据Trace ID或其他条件查询请求链路,直观展示请求在系统中的流动路径和性能表现。 #### 2.5.3 工具选择 市场上有多种分布式Trace工具可供选择,它们各有特色,适用于不同的场景和需求。以下是一些主流工具简介: - **Zipkin**:由Twitter开源,提供轻量级的分布式追踪解决方案,支持多种数据存储后端(如Elasticsearch、Cassandra等)。 - **Jaeger**:由Uber开源,专为微服务架构设计的分布式追踪系统,支持高吞吐量场景,并集成了OpenTracing API。 - **SkyWalking**:一款开源的APM(应用性能管理)系统,除了分布式追踪外,还提供服务网格观测分析、度量聚合和可视化等功能。 - **Datadog**:商业化的APM解决方案,提供全面的监控、追踪、日志和性能分析功能,支持多种编程语言和框架。 选择工具时,应考虑系统的具体需求、技术栈兼容性、成本预算以及社区支持情况等因素。 #### 2.5.4 实战应用 **案例背景** 假设你负责一个电商系统的性能优化工作,系统由多个微服务组成,包括用户服务、商品服务、订单服务等。最近发现部分用户下单流程响应时间明显增长,需要利用分布式Trace技术来排查问题。 **步骤一:配置Trace工具** 首先,在系统中集成选定的Trace工具(如Jaeger)。这通常涉及在服务的入口和出口处添加Trace客户端的调用,确保每个请求都能被正确追踪。 **步骤二:收集Trace数据** 启动Trace工具的数据收集功能,确保所有服务的Span数据都能被采集并存储。根据需要调整采样率,以平衡监控精度和系统性能开销。 **步骤三:重现并追踪慢请求** 通过模拟或引导用户重现慢请求,同时记录下该请求的Trace ID。利用Trace工具的查询界面,根据Trace ID查找对应的请求链路。 **步骤四:分析Trace数据** 在Trace视图中,检查请求链路中每个Span的耗时、状态码等信息,特别关注那些耗时较长的Span。通过Span的父子关系,可以清晰地看到请求在哪些服务或组件中出现了延迟。 **步骤五:定位问题根源** 根据Trace分析结果,定位到具体的服务或组件,进一步分析其日志、性能指标或代码逻辑,找出导致慢请求的具体原因。 **步骤六:优化与验证** 针对发现的问题进行优化,比如调整数据库查询、优化代码逻辑、增加缓存等。优化后,再次通过Trace工具验证优化效果,确保慢请求问题得到解决。 #### 2.5.5 总结 分布式Trace是现代分布式系统性能监控和故障排查的重要工具。通过追踪和可视化请求在系统中的流动路径,开发者可以快速定位性能瓶颈和错误源头。在实施分布式Trace时,选择合适的工具、合理配置和有效分析Trace数据是关键。随着系统复杂度的不断提升,掌握分布式Trace技术将成为每一个开发者必备的技能之一。
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