Apache Dubbo 云原生可观测性的探索与实践

摘要：本文整理自平安壹钱包中间件资深工程师、Apache Dubbo committer宋小生在 Community Over Code 2023 大会上的分享。本篇内容主要分为五个部分：

• 一、可观测性建设
• 二、多维指标体系
• 三、链路追踪门面
• 四、日志管理分析
• 五、稳定性的实践

一、可观测性建设

首先介绍一下云原生升级的挑战。目前大部分公司里基本上都有CICD、OPS来帮助开发、测试、运维提升开发的效率与质量，也会有容器化来帮助提升产线运维的效率与质量。但在云原生时代，大规模容器的频繁变更会带来很多稳定性的问题。这些稳定性问题，包含了很多我们可以提前规避掉的已知的异常，也包含了很多我们无法避免的异常，比如网络故障、机器宕机等系统无法提前测出来的问题。

如果我们能提前发现这些问题，其实是可以规避掉很多风险的。所以我们通过可观测系统及时的感知到了这些问题，高效的分析异常，快速的恢复系统。因此可以判定，在云原生时代，可观测系统的建设是非常重要的。

Dubbo作为微服务RPG的框架，直接建设一个大而全的可观测性系统或者平台是不现实的，而且它的定位也不是很符合。可观测性系统更强调关联性，通过单维度或者多维度进行系统的观测与问题的诊断。

首先看一下可度量系统的健康状态的指标。Dubbo通过采集系统内部的Dubbo指标的同时，把指标内部的数据暴露给外部的监控系统。这些监控指标中间包含了很多的应用信息、主机信息、Dubbo服务标签信息等等。当我们发现问题的时候，可以通过这些标签信息关联到全链路系统。之后全链路系统可以做到请求级或者应用级的系统性能分析或者系统异常诊断。

Dubbo侧通过适配各大厂商门面的形式，只需进行非常简易的依赖就引入或者配置就可以直接把数据导出到各大全链路平台。无论企业使用哪个流行平台，在后期升级Dubbo后都可以直接把链路导出去。

另外，链路系统还包含全链路的Traceid或者局部的磁盘ID。通过全链路的ID，我们可以在链路系统直接跳转到日志平台。在日志平台里包含非常详细的日志上下文，这些日志上下文可以提供非常精确的异常问题诊断。

Dubbo也提供了非常详细的错误码机制和专家建议的形式，在官网上通过日志的形式可以直接通过错误码的形式直接导航到官网上的帮助文档。

二、多维指标体系

Dubbo在多维度指标体系实践的时候，我们主要从两个维度来看它。

第一个是纵向的维度。Dubbo指标在采集的时候有一个接入导出的流程。Dubbo为用户和开发者提供了简单易用的接入门面。接入后服务在运行过程中通过指标器进行指标的采集。Dubbo中提供了非常多的指标采集器，包括聚合和非聚合的指标采集等等。

然后采集的指标会通过变量值临时存储在内存里，之后会有部分指标（QPS等带有滑动窗口的最小值、最大值的聚合指标）进行聚合计算，最后这些指标会导出到外部系统。我们支持在Dubbo QPS服务质量中进行指标导出，或者把指标导出到Prometheus，或者http直接访问也可以进行指标的查询。

第二个是横向的维度。Dubbo指标采集覆盖了非常容易出现异常的地方。比如Dubbo 3提供了三大中心，包括注册中心、元数据中心、配置中心，存在外部网络交互的地方是非常容易出现问题的。

另外一个比较关键的是RPC电路上的采集，比如请求相应的时间、异常、nity网络、IO的指标等等。此外还有一些关于Dubbo线程池的指标采集。

前面说的是比较大面上的指标采集，具体Dubbo的采集需要哪些指标我们也调研了很多比较流行的方法论。

• 图中第一张图是谷歌SRE书的四大黄金指标。它是谷歌总结大规模的分布式服务监控总结出来的，它可以进行请求级别的服务质量的衡量，主要包含延迟、流量、错误以及饱和度。
• 图中第二张图是RED 方法。它更侧重于请求，从外部视角来查看服务的健康状态，主要包含速率、错误与持续时间。
• 图中第三张图是USE 方法。它更侧重于系统内部的资源使用情况，包含利用率、饱和度与错误。

可以看到，以上三个指标的方法论中都包含的指标是错误，错误也是每个开发者比较关注的。

然后我们进行了指标的系统完善。在Dubbo 3.2版本中，多维度指标体系已经完成，而且也在快速持续的版本迭代中。在这个版本中我们只需要引入一个快速集成的Spring Boot中的Starter包就可以实现指标的自动采集。之后我们通过Dubbo的QPS服务质量端口可以直接访问到。如果是本机可以通过浏览器，如果是服务器可以通过科尔命令访问52端口，后面加一个Metric路径，这样就可以看到非常详细的默认指标的导出。

可以看到这些指标有Dubbo前缀，类型是Dubbo的不同模块，比如消费者提供的请求级别，三大注册中心一起线程。

下面是Dubbo当前指标的行为，比如响应时间最后会加一些单位，这个格式参考的是Prometheus的官方格式。

多维度指标体系有些人可能会直接复用Spring Boot默认的manager管理端口，Dubbo也适配了一下Spring Boot Actuator的扩展。

操作和刚刚一样，只是引入Spring Boot Starter包。后面也无需做任何其他的配置，就可以在Spring端口里看到详细的指标了。包括Spring Boot内置的jvm指标、Dubbo指标等等。

指标体系接入之后，我们如果直接通过命令行访问只能看到一些瞬时的数据，但在监控指标体系我们其实更关注的是多维度的向量数据。如果我们把这些数据看作是一个点其实是比较难看出问题的，所以我们需要把这些数据存储起来，看作是一个实际化的向量数据。

Dubbo默认提供对Prometheus采集的介入。Prometheus作为指标存储与监控一体的监控系统，提供了很多的服务发现模型。比如我们直接把服务部署在K8s上，可以直接基于K8s标签的服务发现机制进行指标采集。如果公司有自建的cmdb系统，可以自己扩展http接口进行指标采集。此外,文件或者静态的服务发现机制只要能发现Dubbo服务的IP和服务接口，也可以进行指标采集。采集到的指标会自动存储在Prometheus的实际数据库里。

上图是我们通过Prometheus的查询框查询出来的响应时间的最新指标。

Prometheus的指标更侧重于存储与报警，如果我们想更直观的体现还需要接入Grafana。Grafana的目标是为企业提供简易接入的监控面板，上图是一个简易的全局大盘。

我们通过应用级别的筛选/机器IP维度的查询/服务接口的维度，查询服务的健康状态。可以看到，这些指标基本上都是基于前面总结的方法论实现的。比如QPS、请求数量、成功率、失败率、请求的时延等等。

此外，还有一些应用信息的指标，比如升级Dubbo 3时，想看到哪些应用已经升级到新的版本，就可以看到新的应用的版本号，也会有应用信息的实例IP分布，还有一些现成资源。

三、链路追踪门面

刚才说的指标比较抽象，它更利于帮助我们发现问题，接下来进行一些简单问题的诊断。微服务系统往往是多个系统之间有关联关系，所以服务之间的诊断更依赖于全链路系统。

全链路系统Dubbo，当时考虑使用Agent的方式，这种方式对于用户接入是非常方便的，在代理层直接注入一些指标采集的方式即可。如果用这种方式在企业里做全链路的覆盖是非常方便的，但如果Dubbo只做Dubbo的指标采集，风险会比较大。因为Agent接入后会进行字节码修改等不兼容的问题，有些时候很难在前期发现。

另外，Dubbo也调研了一些开源的链路追踪门面。Dubbo选择通过原生内置门面的形式，让专业的事情交给专业人做。Dubbo通过适配各大厂商的全链路追踪系统，快速适配接入的用户，只需增加少量的配置就可以实现链路数据的导出。

在链路追踪门面的选型方面，我们参考了业界比较流行的几个链路，从中挑选了两个进行选型，分别是OpenTelemetry和Micrometer。

OpenTelemetry，大家应该非常熟悉，它支持多语言，规范标准统一的API，支持大部分流行的第三方厂商的全链路追踪系统，是CNCF孵化的项目之一，很多中间件应用都已经接入了这种规范。

Micrometer，大家可能对的印象是指标采集的接入。它的缺点是只能支持Java，但它在语言方面，它是Spring Boot 3默认的指标采集，链路采集默认支持micrometer-tracing的功能。此外，Micrometer它还可以通过桥接包直接转化为open的协议，间接也支持各种第三方的采集。并且Micrometer自身也通过调节机制调节了很多的全链路厂商。

我们为了和前面使用到的指标采集进行统一，使用Micrometer后无需额外引入第三方的依赖，只需使用Micrometer Tracing的桥接包，就可以快速的接入。

上图是链路追踪系统的简单结构。Dubbo的边路采集主要采集rpc请求的链路。在消费者发起请求的时候，如果存在链路ID就直接复用，没有的话会产生链路ID，然后把她们上报给采集器。同样消费者也会通过rpc的上下文把链路数据透传给提供端。提供端拿到这个链路数据后，会对它进行父子关系的关联。最后把这些链路数据上报采集器。

采集器在前面的时候主要是内存级别的操作，对系统的损耗比较小。后面将进行异步的导出，和前面指标体系是一样的。内存级的同步采集，异步的把数据导出到第三方的链路系统。

链路系统接入也比较简单，主要是引入Spring Boot Starter的依赖包，进行一些比较简单的配置，包括不同厂商的导出地址等等。

链路系统可以帮助大家分析性能与异常，但一些系统问题原因的排查可能需要更详细的日志上下文来进行关联。这个时候这个链路系统会把数据放到mdc日志系统的上下文里面，然后在日志上下文里把链路系统编入的内容取出来，展示到日志的文件里。

日志文件可能也会接触到第三方的日志平台，如果你有二次开发能力，可以在这种系统平台里加上链接，让这些Traceid自动跳转，即全链路系统自动跳转到日志平台，日志平台也可以自动跳转到全链路系统，查询问题会非常高效。

上图是接入Zipkin的展示页面。可以看到它可以进行应用级的性能分析和接口级的性能分析。还可以看到一些Dubbo元数据，它的标签可以和指标大盘指标体系进行关联关系。

这是Skywalking的格式，包括列表形式、表格形式等等。它通过Traceid搜到全链路的请求链路，也可以进行性能和异常的诊断。

四、日志管理分析

Dubbo通过日志里面的形式适配了各大日志组件。因为我们的日志组件在后期发展的体系是非常多的，可能是历史原因，Dubbo已经通过门面的形式适配了各大日志组件。

系统运行过程中，非常容易出现问题的地方包括，服务的注册与发现，注册服务发现模型，服务提供端的注册，服务消费端的订阅与通知，服务rpc请求链路。

当出现这些问题的时候，系统会出现异常。如果我们直接查看异常/网上检索/通过源码形式分析的话，不仅比较困难而且非常耗时。

基于此，Dubbo做了一个专家建议帮助的文档手册。升级到Dubbo 3版本后，可以看到日志里有一个帮助文档的sq链接的形式。这个帮助手册套里提供了一些问题可能出现的原因和排查问题的解决思路。

对排查问题比较感兴趣的同学，可以直接打开官网看一下。里面包含了非常多资深专家提供的问题诊断的思路，希望社区里的用户和开发者和我们一起共同建设。

五、稳定性的实践

最后我们结合指标、链路、日志进行稳定性实践的介绍。主要分为两个部分：观测系统的异常和快速的恢复。

观测系统的异常，在整体全链路系统建设之后，我们有运营人员主动的盯监控大盘发现告警，也有通过邮件、短信、钉钉的形式被动的收到告警。无论通过哪种形式，收到告警之后可以尝试使用可观测的思维，通过一些常见的、和异常相关的指标进行排查。

通过这个方法，你可能会发现一些问题，但不一定是病因。这个时候你可以通过指标发生问题的地方找到全链路系统，之后分析哪个系统的哪一段有问题。如果排查不到问题，再通过链路系统的全链路ID关联到日志，通过日志里排查详细原因。如果日志也排查不到问题，可能就需要你在系统流量摘掉之后，通过工具进行详细的根因分析。

快速的恢复，有了前面的原因定位后，基本上就可以知道哪里有问题了。这个时候可以根据你的原因进行流量的治理。比如切换机房流量，对流量进行限流，或者你的系统有异常的时候进行系统的回滚。