# 一分钟精华速览 #

分布式链路追踪系统在企业的 APM 体系中扮演着重要的角色。本文分享了去哪儿旅行构建分布式链路追踪系统的实践经验。从 APM 整体架构设计入手，讲述了日志收集、Kafka 传输和 Flink 任务处理等环节的性能优化实践和踩坑经验。

同时，作者结合丰富的分布式系统架构经验，探讨了 APM 系统和 Trace 数据的价值。通过阅读本文，你将了解到去哪儿旅行在构建 APM 体系中所面临的挑战，并学习如何应对这些挑战，实现更高效的性能监控和管理。

作者介绍

 去哪儿旅行基础平台架构师——王 鹏 

TakinTalks 稳定性社区专家团成员。毕业于大连理工大学，10 年以上大型分布式基础架构经验，专注于大型分布式基础架构和大数据处理领域。曾就职于 58 集团，主要负责 58 到家基础架构工作。后进入去哪儿旅行，负责分布式链路追踪系统的建设以及 APM 体系的搭建。在大数据、高并发的场景有丰富的经验。

温馨提醒：本文约 7000 字，预计花费 10 分钟阅读。

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背景

APM 并不是一个新的概念。从 2012 年到 2016 年，市场上涌现了许多开源的 APM 组件，如 SkyWalking、Jaeger 等。可以说，在过去几年中，随着技术的发展和系统的复杂性增加，分布式链路追踪系统和应用性能管理(APM)已成为许多公司不可或缺的工具。

大多数公司都会根据其技术栈和业务体系来构建自己的 APM 体系和分布式链路追踪系统。以去哪儿旅行为例，我们的主要业务涉及搜索查询和电子商务交易等领域。由于业务体系的不同，在技术选择、方案设计方面可能存在一些差异。

在构建和应用 APM 体系的过程中，去哪儿遇到了许多挑战。例如，在日志收集、Kafka 传输以及 Flink 任务处理等环节遇到了一些问题。这次会分享如何克服这些性能瓶颈，以及在这个过程中积累的经验和教训，希望这些经验对其他公司在解决类似问题时能够有所帮助。

一、APM 整体架构是如何设计的？

作为一个 OTA 交易平台，去哪儿旅行的业务系统分为搜索和下单交易部分。从流量来看不会特别大，OTA 的交易量无法与零售电商交易相比。因此，去哪儿在构建 APM 体系上与其他电商公司可能存在一些不同。例如，大多数公司 APM 的 Trace 部分采用采样策略，但对我们来说，每一次请求、每一次查询或者每一次交易，尤其是交易链路的 Trace 非常少，每天几百万的交易量，产生的 Trace 不会太多。因此，最终采用了交易链路全采样的技术方案。

此外，从 2020 年开始，全公司技术栈之前的虚拟机模式转向了云原生的开发架构。在这三年中，从应用层、开发层和容器层，都已经完成了迁移。在迁移完成后，需要将可观测性的相关体系迁移到云上，或者说适配云原生的开发环境。

在构建 APM 体系的早期，由于众多开源技术尚未出现，进行了大量的自研工作。例如，早期我们依赖自研的 Java 中间件记录 Trace。但现在，开源社区已经提供了许多优秀的方案，可以根据公司环境、阶段和技术路线做出合理的选择。

经过技术分析与选型后，去哪儿旅行的 APM 体系采用插桩 Agent 模式和中间件埋点并行的方式（如图）。其中，红色部分是重点改造部分。

（去哪儿旅行 APM 体系整体架构）

首先，左上部分主要是如何记录和获取 Trace 信息。部分中间件以硬编码的方式获取 Trace 数据，另外，一些开源的第三方组件通过 Agent 模式获取了 Trace。

其次，关于如何收集这些数据，去哪儿旅行采用了开源的 Apache Flume 日志收集组件，并对其进行了一系列改造。改造的原因是原生组件并未提供如配置管理功能、限流控制等一些必要的功能。

第三，处理层的任务非常繁重，选择了 Flink 作为数据处理任务框架。数据处理不仅需要实时处理 Trace 的详细数据，还需要存储并分析出的 Trace 异常、后置采样、链路分析等等。

最后，Metrics 部分则是一个标准的收集和处理流程，通过 Statsd 将数据存储到时序 DB，最终有 Prometheus + Grafana 去展示。

总的来说，去哪儿旅行的 APM 体系整体架构设计结合了开源技术和自研成果，以实现更高效的性能监控和管理。

二、遇到了哪些“坑”？

2.1  日志收集组件的性能瓶颈优化

在 Trace 数据收集过程中，确实存在许多挑战。由于许多业务和监控系统基于 Trace 和 Metrics 来判断是否发出告警，因此这种收集需要比离线日志更实时。然而，这也意味着它们需要在保持高性能的同时，保证不会影响宿主机的性能，这是一个非常大的挑战。

2.1.1 问题表现：Trace 数据中断

在对系统进行改造前，发现有大量的 Trace 出现了数据中断的问题。这种问题表现为 Trace 的某些部分（比如 Span ID 为 1.4 和 1.4.2 的部分）突然消失，而后面的部分（比如 Span ID 为 1.5）又突然出现。这种情况可能由两种原因导致，一种是中间件里没有这部分数据，另一种是中间件里有数据但是没有传送过来。无论是哪种原因，都需要对系统进行深入地分析。

2.1.2 抽样分析：日志组件和配置问题

尝试把以上问题拆解成可视化的指标，以便于理解和处理它。首先，查看了整个 Trace 的问题比例，可以通过图上的监控看到 Trace 中断率达到了惊人的 70%~80%。这个结果说明大部分的 Trace 数据都存在问题。

为了进一步确定问题的原因，我们对 100 个问题数据进行了抽样分析。分析结果显示，有一半的问题是日志收集组件的问题，也就是 Qflume 组件的问题；另一部分问题则是配置问题，即没有正确配置数据收集，导致数据没有被收集到。除此之外，还存在一些其他的问题。

对于配置问题，可以通过统一刷新配置来解决。

而对于日志收集组件的问题，则需要进行更深入的分析和改造。首先需要对其内部工作流程进行了解。从左到右，这个流程图展示了日志处理过程。

在最左侧，业务应用通过异步队列将日志输出到磁盘文件。这个队列的长度是有限的，用来控制内存占用。如果队列满了，新的日志就会被丢弃。这就是日志丢失的一个原因。

还有其他两个瓶颈——一个是系统通过单线程同步读取日志，这个读取速度跟不上日志生成的速度。另一个是系统使用同步发送 Kafka 来传输日志。

2.1.3 优化效果

为了解决这些问题，采取了两个措施。首先，增加了异步队列的长度，但是也不能让它过长，以免消耗过多的内存。其次，将单线程读取改为批量读取，每次读取一个批次的日志。此外，还将同步发送改为 Kafka 异步发送，发送完一批日志后立马发送下一批，这样可以大大的提高吞吐量。

这样优化后，分钟级传输的数据量有了显著的提升，可以达到每分钟 80 亿甚至 100 亿条数据量。

2.1.4 踩坑点 1：传输失败率大幅提高

问题描述：

尽管解决了日志组件的性能问题，可以快速地读取和发送数据。然而，随之而来的问题是 Kafka 的数据量非常不稳定，呈现出明显的波动。

原因分析：

在查看相关数据后，发现了一个严重问题：频繁的内存溢出（OOM）。这个问题的原因在于，优化后的日志组件以批量的方式读取数据，这会占用大量的内存。如果内存不足，就会发生 OOM。

一种解决这个问题的方法是增大内存，但这并不是一个长久之计，因为资源有限，不能无限制地增加内存。另外，Trace 日志的实时性要求并不像业务那么高，晚几秒甚至十几秒都是可以接受的，只要数据最终能够传输过去就可以。

如何解决？

解决思路是在保证高性能的前提下，对数据传输进行限流，让日志组件在一个可控的内存使用范围内高效的工作。

限流方案包括设定时间窗口和对单条日志大小做限制。在设定时间窗口的方法中，时间窗口是滑动时间窗口，也可以是一条日志的处理时间。比如设置时间窗口为一秒、两秒或五秒，然后规定在这个时间窗口内，限制数据传输的大小，比如不能超过 200M。

尽管设置了时间窗口，但日志组件仍可能会出现 OOM 的问题。原因在于有些日志非常大，一条日志就有几兆甚至几十兆。这种情况虽然不合理，但却确实存在。如果遇到这样的日志传输过来，很可能会导致服务瘫痪。因此，团队还需要对单条日志的大小进行限制，如果日志过长，就需要进行截断处理。

另外，如果出现 OOM，团队也需要进行断点续传的工作。不能重新传输已经传输过的 Trace，因为这样会造成大量的资源浪费，且重复传输本身也是有问题的。

通过这些限制，就可以保证堆内存的使用不会超过限制，同时保持日志组件的高性能。

2.1.5 踩坑点 2：接口耗时增长，吞吐量下降

问题描述：

在解决日志组件内存溢出问题之后，又遇到了新的挑战：业务线反馈接口耗时突然大幅上升，吞吐量大幅下降，甚至有些业务应用被操作系统直接终止，导致故障出现。这个问题在一开始是令人困惑的，因为已经解决了 OOM 的问题，并且对内存使用进行了严格的限制。怎会出现影响业务系统的情况呢？

原因分析：

在排查问题时，发现有问题的服务器上，CPU 利用率非常高，达到 197%，内存的使用率也非常高，几乎已经没有剩余空间。那么，这是由什么原因引起的呢？回顾之前做的优化工作，发现在优化日志传输的步骤中，将 Kafka 的发送操作变成了异步发送。而在异步发送过程中，会大量占用堆外内存。

之前针对堆内内存做了限制，但是对堆外内存并没有做限制。如果 Kafka 大量发送数据，但是由于某些原因传输不过来，那么这些数据就需要放在堆外内存中等待发送。这就是导致内存使用率高涨，最后操作系统终止业务进程。

如何解决？

那么，如何限制堆外内存的大小呢？或者说，如何限制进程使用的内存空间呢？

从 Docker 这个容器技术中找到了灵感。熟悉 Docker 都知道，Docker 容器中使用的资源是固定的，包括磁盘空间、CPU 以及内存等，不能超过容器在初始时分配的大小。那么，Docker 是如何实现这个功能的呢？

这就涉及到 CGroup 技术，也就是 Linux 内核提供的控制组（Control Group）技术。CGroup 技术主要用于限制和隔离进程组应用的物理资源，简单来说，可以通过 CGroup 技术将硬件资源切分成很多块，并对每一块资源设定使用限制，进程和其产生的子进程都不能超过这个限制。

通过 CGroup 技术，限制进程的堆外内存使用和 CPU 使用，保证它们都在一个合理的范围之内。

2.1.6 优化效果

CGroup 进行资源限制后，系统的效率得到了显著提升。Root 失败率从原来的 80%降低到了 20%，优化效果十分明显。

2.2  高并发下 Kafka 集群传输优化

在解决了日志收集问题，资源使用得到了限制之后，大量的日志被发送到了 Kafka 集群，然后 Kafka 集群再将日志传输给 Flink 任务进行处理。这就引出了新的问题：如何保证 Kafka 集群能够高效稳定地传输日志？

2.2.1 问题表现

随着日志收集客户端在全公司范围内的推广，大约有 1 万多个实例部署，Kafka 集群开始出现了不稳定的情况。Kafka 集群会出现大量的连接失败，整个的数据接收量和发送量都会急剧下降。在这期间并没有对集群做任何改动，收集组件也没有做任何改动，但是却频繁出现这种不稳定问题。

2.2.2 问题分析

通过查看了 Kafka 集群的监控，发现网络空闲连接和线程数急剧下降。这可能是导致 Kafka 集群连接失败，数据传输量下降的主要原因。

在 Kafka 的架构中，客户端首先与网络接收线程组进行连接，发送日志数据。网络接收线程组在接收到数据后，将任务转发给 RequestQueue 进行处理。

Processor 处理器的主要工作是将请求放入请求通道队列（RequestChannel）。理论上，处理器的空闲量应该较大，因为其工作并不复杂，仅仅是进行内存操作，将网络接收的任务提交到队列。然而，监控数据却显示处理器的空闲数急剧下降，变得非常繁忙，并没有足够的空闲链接去处理网络请求。

进一步分析，发现请求处理器（KafkaReuestHandler）从请求通道队列中取出任务进行处理，主要是将请求写入磁盘。如果请求处理器处理不过来，请求通道队列的数据就会逐渐增多。当队列满时，新的请求无法进入，导致网络连接空闲数急剧下降。

综合以上所述，问题可能出在 Kafka 的请求处理器这一环节。主要可能是内存不足或者刷盘速度不够快。进一步检查后，发现确实有些机器的内存不够，有些机器的刷盘速度有问题，甚至有些磁盘已经损坏，导致部分机器的性能急剧下降。

2.2.3 优化效果

将有问题的机器从集群中移除，并增大了内存。经过这些优化，整个 Kafka 集群恢复了正常状态。

（正常状态下的集群）

优化后的效果明显，Kafka 集群的收发状态保持在一个正常的水平。在约 1 分钟的时间里，可以收发 1.7 亿多条数据。而且，根据业务的波峰波谷，数据的收发呈现出稳定的状态，不再出现以前的陡增陡降的情况。

2.3  百万级 QPS 数据处理任务优化

在数据处理过程中，任务这一环节是最核心的部分。在对比了 Spark 和 Flink 的流式处理后，发现后者更适合 Trace 场景。Flink 任务本身也比较复杂，如何能保证它的高可靠和高性能？

2.3.1 数据处理任务

数据存储量的 QPS400w 左右，峰值 1000w。数据进入任务首先进行反序列化，之后开始实时计算业务线的拓扑、异常 Trace 拓扑、Metrics 和 Trace 关联关系等。

另一个重要的任务是存储。每秒几百 GB 的日志存储到存储介质中，有 HBase、ES、ClickHouse 等存储介质。这些存储还有一些关联数据，这些关联数据需要拆分。例如，有很多 Metrics 和 Trace 的关联数据，需要先将它们解析出来，然后做分布式的存储，将它们存入数据库。这些计算都是在 Flink 的任务里面完成的。

2.3.2 Flink 任务拆分

上图是一个大任务，整个数据打散后分给不同的子任务去处理。这种方式有一个问题，如果某个子任务处理速度较慢，会产生一些背压。背压会继续向上反映到总的任务分发环节。分发环节处理速度慢，所有任务的处理速度也会变慢。所以，一个小任务出问题，就导致整个链路出问题。

因此，将一些不关联的 Trace 任务进行拆分，而不是让它们耦合在一起。这样做可以大大降低问题的发生概率。

2.3.3 背压如何解决？

背压（Back Pressure）是流控制中的一种策略，主要用于保护系统在高负载情况下的稳定性。当下游处理速度跟不上，上游数据输入的速度时，就会发生背压，这就像水管出水口被堵住，压力太大后就可能会导致水管崩裂。

解决背压可以从以下几个方面着手：

1. 观察 Flink 任务中子任务的消费是否均匀。Flink 任务会被分解为子任务，子任务会被分配到不同的机器上执行。如果某些高耗 CPU 或者高耗 IO 的任务集中在同一台机器，会导致该机器的处理能力不足，从而影响整个任务的处理速度。因此，需要关注子任务的消费均匀性，并尝试调整资源的分配，使其更加均衡。

2. 关注上下游算子的内存是否充足。如果输出算子的内存不足，可能会导致输入算子的数据无法正常传递。因此，需要通过内存监控，并合理设置不同算子的内存大小。

3. 尽量使用内存的 Map 来替代 Window。虽然 Window 可以保证数据的完整性，但在某些情况下，并不需要这么强的一致性，更多的时候只是对数据缓存，使用内存的 Map 可以极大的节省内存消耗。

4. 善用 Shared Group。Filter 一定小心下游算子的拥堵导致全面的拥堵，Shared Group 可以将频繁进行网络传输的算子放到一个 JVM 内，这样可以极大的节省网络资源和计算资源。

2.3.4 优化效果

通过优化背压问题，平均写入达到 400 万 QPS，平均写入耗时在 600ms 左右，这是一个非常不错的性能表现。

三、如何看到 APM 和 Trace 数据的价值？

3.1  APM 系统有哪些作用？

当系统经过几年的发展，可能会变得杂乱无章，各个系统之间的联系混乱不堪。在这样的情况下，可能对系统的运行逻辑一头雾水，更别说从这个混乱的拓扑中找出问题所在。而 APM 系统的作用就是帮助理清这些混乱的联系，然后指出可能出现问题的地方。与仅有监控系统相比，APM 系统可以更清晰地定位问题所在，这是一个巨大的价值点。

（APM 系统让查问题变得更简单）

3.2  Trace 与 Metrics 怎么关联

在业界很多并没有关注 Metrics 和 Trace 的关联关系，常见的做法是根据时间进行随机关联。然而，这样的关联性并不强。因此，根据去哪儿的业务情况进行了一些改进。

针对三类指标进行分析：一类是 Time 类的指标，一类是 Count 类的指标，另一类是 Rate 类的指标。

1、Time 类指标：假如一种操作的耗时是最长的，那么这种操作肯定是存在问题的。所以这类指标我们只取 Top10 即可。

2、Count 类指标：处理方式会相对复杂一些，因为它涉及到的业务概念较多。采用了随机策略，比如在记录某个指标时，无法将所有的 Metrics 与 Trace 的关联关系全部记录下来，只需要随机抽取一部分进行记录就可以了。另外一种策略是：报警策略，假如某个指标出现报警，那么在这段时间内这个指标存在问题的概率是非常大的，所以会提高采样率，为了更可能命中存在问题的 Trace。还有一种策略是：关键词策略，比如定义了一些业务异常，这种情况下，会进行全采样，因为这种 Trace 的价值非常大，例如 ERRO FAILED EXCEPTION 等关键词。

3、Rate 类指标：处理起来会更为困难。因为 Rate 类指标往往是两个数的比值，比如成功率和失败率。这些指标上升还好，但是如果下降，那么可能是因为没有 Trace 关联。所以对于 Rate 类指标，只能关注上升的情况。

在实际操作中，发现研发同学非常喜欢使用这个功能，因为大家只要加报警就能找到问题的 Trace。以前要找这个问题的 Trace 就需要在日志和代码中反复查找，非常费劲。而有了这个功能，他们只需要设置一个报警，只要出现问题，他们就能找到对应的 Trace，这大大节省了排查问题的时间。

3.3  Trace 作为基础底座如何应用

作为一个基础功能，Trace 在很多公司都有广泛的应用，可以在其基础上进行许多工作。基于 Trace 的高连通性，通过上下文传递来降低整个调用量。例如，在用户中心的接口中，调用量通常非常大。如果不合理在上下层或同级之间进行多次调用，用户中心的调用量就会指数级增加。

如果能够获取 Trace 的上下文，那么在短时间内，一个 Trace 内的用户数据的变化可能非常小。绝大部分数据是固定的，例如 User ID。通过传递 Trace 的上下文，可以指数级别降低其调用量。在一个 Trace 内，调用次数可以被限制在几百次以内。如果通过上下文传递，只需要调用一次就够了。这种优化的方法在实际应用中是可行的，还可以结合其他的技术，比如将大量访问频繁的数据存储在缓存中，以降低信息在传输层的大小。

另外，Trace 的高连通性对于混沌工程和全链路压力测试非常重要。全链路压力测试是基于 Trace 的连通性的。在进行灰度环境的压力测试时，不允许将整个压力施加到线上，以免造成故障。如何确保只在灰度链路内进行测试而不影响线上环境？这就是基于 Trace 的高连通性。高连通性意味着的链路拓扑应该是一个全连通集的子集，不允许出现调用跳转到线上的情况，如果出现则表明压力测试的拓扑是有问题，需要终止。

此外，如果出现无法覆盖整个 Trace 的情况，可以在网络层面进行拦截。在整个网络拓扑中，不允许请求外部的线上机器或服务。如果有请求到线上机器或服务的情况，可以进行拦截，终止压力测试。

3.4  Trace 数据有哪些价值

基于 Trace 的连通性，通过分析 Trace 数据，可以了解整个链路的性能瓶颈和热点，从而给业务线提出优化建议。

• 基于超时时间的链路拓扑分析，发现配置不合理的点，是否有环装调用

在分布式服务中，通常使用 RPC 框架（如 Double 或 GRPC）进行通信。在早期，这些框架需要手动配置节点的超时时间。例如，上游的超时配置为 1 秒，下游的超时配置为 3 秒，这是一个不合理的配置，因为上游已经在 1 秒之后超时了，下游的超时时间设置并没有意义。这种不合理的配置可能出现在分布式系统中的许多节点中，难以寻找和识别。

通过分析每个请求的耗时数据，可以将 RPC 框架的超时时间拿出来，并对上下游配置进行分析，从而发现不合理的配置。这样，可以确定哪些超时配置是不合理的，以前很难解决的问题现在可以通过链路分析发现。一旦我们找到这些点，可以避免由于超时配置不合理导致的故障。

• 基于请求耗时占比，分析性能瓶颈

通常情况下，某个请求中会有一个或多个函数的耗时占比非常高。

通过观察图中的 Span ID，某个请求的耗时占比超过了 48%。如果某个函数的耗时占比过大，这可能是由于它本身的执行速度较慢，或者它的实现方式存在问题。这个函数可能成为整个链路的瓶颈，影响整体性能。在这种情况下，可以考虑将该函数改为异步操作，或者拆分为并行的请求，以帮助业务线提高性能。

• 基于同层并发请求重复次数占比，分析代码不合理调用。

有时候我们会在同层中重复调用某个接口，例如在某个地方调用了应用中心，又在另一个地方调用了应用中心，然后在下一层又调用了应用中心，这种重复调用是完全不合理的。

在同层的情况下，这样的调用可能会达到几十次甚至上百次，这显然是没有必要的。可能有些同学会说，只是把编写好的代码复制粘贴过来，没有去分析它的逻辑，长此以往，这些重复调用会导致系统性能下降。

这些是我简单列举的一些 Trace 数据有价值的点，在实际过程中，它的应用价值远不止这些。也欢迎大家开放探讨和交流。

五、总结展望

在构建整个 APM 体系过程中，三个主要组件：日志收集组件、传输链路治理以及 Flink 任务性能优化。日志收集组件和传输链路治理主要解决日志大流量和并发的问题。在日志组件中，关注内部和外部内存的限制。在传输层，关注任务调度和集群性能优化。

最后，分析了 APM 系统的价值和意义。每家企业都建设自己的 APM 系统，同时更需要深入挖掘其价值。APM 系统的真正意义在于能够通过数据客观深入了解系统的性能。通过 APM 系统，可以优化系统的性能、提高用户体验、减少故障和降低潜在风险。

Q&A

1、直播迁移到 Docker 和使用 CGroup 技术的成本怎么评估的？

2、如何及时发现未被监控的指标项，避免未被观测的指标突变引发故障？

3、接口偶发性超时，调用链只能看到超时接口名称，看不到内部方法，无法定位根因，也难以复现，怎么办？

以上问题答案，欢迎点击“阅读全文”，观看完整版解答！