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learn.lianglianglee.com/专栏/分布式链路追踪实战-完/09 性能剖析：如何补足分布式追踪短板？.md.html
周伟 0f006e4e9b add
2022-05-11 18:57:05 +08:00

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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>09 性能剖析：如何补足分布式追踪短板？</h1>
<p>在上一节，我带你了解了链路追踪的基本概念，它是可观测性中必不可少的一环。这一课时，我会带你了解链路追踪中的短板是什么，又该如何去处理。</p>
<h3>链路追踪的短板</h3>
<p>在上一课时我提到，链路追踪中最小的单位是 Span，每一个 Span 代表一个操作，但这样存在一个问题，粒度还是太粗了。如何解决粒度太粗的问题呢？在链路追踪的实现中，我们一般会有 2 种方式。</p>
<ol>
<li><strong>代码埋点</strong>：在代码中预埋点，通过侵入式的方式记录链路数据。</li>
<li><strong>字节码增强</strong>：在字节码生成之后，再对其进行修改，从而给它功能。比如像 Java 这类语言，就可以通过字节码增强，而不是人工侵入式的方式记录链路数据。</li>
</ol>
<p><strong>这两点的区别在于，是否是侵入式的</strong>。埋点的方式虽然灵活，<strong>但是依赖性较高</strong>；字节码增强的形式不需要代码层介入，但仅能支持一部分应用框架。这两种方式能够实现链路追踪，并且可以大面积的使用 ，因为框架都是通用的。</p>
<p><strong>但通用的链路监控方案的实现方式都逃不过面向切面编程，因为它们只能做到框架级别</strong>，而这又会导致我们可能会遇到程序执行缓慢或者不稳定的情况，却无法查询到原因。我之前在链路监控时，发现一个接口内部有很长的一段时间内没有 Span 信息。虽然我知道了这个情况，但还是无能为力。</p>
<p>这时候我们一般只能通过<strong>在业务中手动增加埋点</strong>的方式来进行更细粒度的 Span 开发，这种方法也有几个缺点：</p>
<ol>
<li><strong>增加埋点成本高，很难全面覆盖</strong>。这样的方式只适用于具体的业务场景，如果其他的业务场景也存在类似的问题，就需要在其他的业务场景中再次埋点。如果一次没有把需要埋点的位置加全，还可能会涉及多次的上线，降低了系统的稳定性。
大量的埋点同时还会<strong>占用 CPU 和内存的资源</strong>。虽然每个埋点的性能损耗都不高，但是随着项目不停地迭代，埋点的数量会越来越多，性能损耗也会越来越多，长期下来就会对系统性能造成持续的影响。而且埋点后还需要开发人员定期移除掉不需要的埋点信息，极其浪费人员和时间成本。</li>
<li><strong>动态增加埋点技术不可靠</strong>。既然人工难处理，那让系统自动处理呢？这便有了动态增加埋点技术。它是<strong>在某个特定的包下，对每个方法的执行都增加埋点，无须手动修改代码</strong>。但是这一技术的问题也很明显：因为会给所有的地方都增加埋点，性能的损耗可能比人工的方式更为严重，甚至因为埋点过多导致内存增长，最终造成系统崩溃，影响线上程序运行。</li>
<li>即使我们通过一个十分合理的方式解决了上面的两个问题，我们也只能在业务级别做埋点，没有办法细入 JDK 中的某个场景。因为如果要对 JDK 中的某个方法做埋点的话，可能会造成巨大的延迟风险。</li>
</ol>
<p>对于一些 JDK 中的底层工具类，如果我们处理不当，还会出现很多不可预料的错误，那时候就不光是影响程序效率这么简单的问题。</p>
<h3>性能剖析介绍</h3>
<p>那么对于以上的 3 个问题，要怎样解决呢？其实你可以换个角度去思考，不要被链路追踪中 Span 的思想框架给限制住。我在这里给出 2 点建议：</p>
<ol>
<li><strong>在编程语言中，基本所有的代码都是运行在线程中的，并且大多数的情况下都是单线程</strong>，比如 HTTP 或者 RPC 等框架接收到请求之后都会交给单独的线程去处理。</li>
<li><strong>大多数的编程模型是基于线程的这一个概念去实现很多功能的</strong>，无论是现成的框架，还是底层的 JDK，比如 Dubbo 中的 RPCContext、Java 中线程安全的随机数生成器 ThreadLocalRandom。</li>
</ol>
<p>既然都是基于线程的，而线程中基本会伴随着方法栈，即每进入一个方法都会通过压入一个方法栈帧的情况来保存。<strong>那我们是不是可以定期查看方法栈的情况来确认问题呢？答案是肯定的</strong>。比如我们经常使用到的 jstack，其实就是实时地对所有线程的堆栈进行快照操作，来查看当前线程的执行情况。</p>
<p>利用我上面提到的 2 点，再结合链路中的上下文信息，我们可以通过<strong>周期性地对执行中的线程进行快照操作，并聚合所有的快照，来获得应用线程在生命周期中的执行情况，从而估算代码的执行速度，查看出具体的原因</strong>。</p>
<p>这样的处理方式，我们就叫作<strong>性能剖析</strong>（Profile），原理可以参照下图：</p>
<p><img src="assets/Ciqc1F9HZ0uASChgAABQpC64934541.png" alt="Drawing 1.png" /></p>
<p>在这张图中，<strong>第一行代表线程进行快照的周期情况</strong>，每一个周期都可以认为是一段时间，比如 10ms、100ms。周期的时间长短，决定了对程序性能影响的大小。因为在进行线程快照时程序会暂停，当快照完成后才会继续进行操作。</p>
<p><strong>第二行则代表我们需要进行观测的方法的执行时间</strong>，线程快照只能做到周期性的快照获取。虽然可能并不能完全匹配，但通过这种方式，相对来说已经很精准了。</p>
<p>性能剖析与埋点相比，有以下几个优势：</p>
<ol>
<li><strong>整个过程中不涉及任何的埋点，所以性能损耗是相对稳定可控的</strong>，不用再担心因为埋点过多导致的业务系统的压力和性能风险。同时因为不涉及埋点，所以不再需要重复的增加或者删除埋点，大大节省了人力开发和上线的时间。</li>
<li><strong>无须再担心是底层 JDK 还是框架，或是业务代码</strong>，在运行时它们都是代码，不需要对它们进行区分。</li>
<li>结合当前链路中的上下文信息，<strong>只需要对指定的链路执行时间之内进行性能剖析</strong>，而不用对每个线程定时进行线程快照操作，因此减少了程序性能的损耗。</li>
<li>通过<strong>精准到代码行级别</strong>的方式，可以定位执行缓慢的原因，减少研发定位问题的时间。</li>
<li><strong>只在需要的时候才使用</strong>，平时不会使用到这样的功能，因此性能损耗也是稳定的。</li>
</ol>
<h3>性能剖析展现方式</h3>
<p>假如我们已经利用性能剖析工具获取到了链路中的线程快照列表了，那么我们该怎么去展现它们呢？</p>
<p>这个时候我们一般可以通过 2 种方式查看线程聚合的结果信息，它们分别是<strong>火焰图</strong>和<strong>树形图</strong>。</p>
<h4>火焰图</h4>
<p>火焰图，顾名思义，是和火焰一样的图片。<strong>火焰图是在 Linux 环境中比较常见的一种性能剖析展现方式</strong>。火焰图有很多种展现形式，这里我就以我们会用到的 CPU 火焰图为例：</p>
<p><img src="assets/Ciqc1F9HZ2KAXgC0AAaJrTEo0uQ972.png" alt="Drawing 2.png" /></p>
<p>CPU 火焰图</p>
<p>在 CPU 火焰图中，每一个方格代表一个方法栈帧，方格的长度则代表它的执行时间，所以方格越长就说明该栈帧执行的时间越长。火焰图中在某一个方格中增高一层，就说明是这个方法栈帧中，又调用了某个方法的栈帧。最顶层的函数，是叶子函数。叶子函数的方格越宽，说明这个方法在这里的执行耗时越长。</p>
<p>如果觉得上面的火焰图太复杂的话，我们可以看一张简化的图，如下：</p>
<p><img src="assets/CgqCHl9HZ2mAaGjhAACnwkzLj5I930.png" alt="Drawing 3.png" /></p>
<p>图中，a 方法是执行的方法，可以看出来，其中 g 方法是执行时间相对较长的。</p>
<p>无论是火焰图，还是这张简化的图，它们都通过图形的方式，让我们能够快速定位到执行缓慢的原因。但是这种的方式也存在一些问题：</p>
<ol>
<li><strong>不方便查看函数名称等信息</strong>。虽然我们可以做一些交互上的处理，比如浮动时展示，但如果我们在进行栈帧跟踪，查询还是不方便。</li>
<li><strong>很难发现非叶子节点的问题</strong>。我们在简化图中可以发现，我们在 d 方法中除了 e 和 f 方法的调用以外，其实 d 方法还有一段的时间是自己消耗的，并且没有被处理掉，这一问题在火焰图中会更加明显。</li>
</ol>
<h4>树形图</h4>
<p><img src="assets/Ciqc1F9HZ6SAAuuSAACg533klAQ565.png" alt="Drawing 5.png" /></p>
<p>为了解决这 2 个问题，就有了另外一种展现方式，那就是<strong>树形图</strong>。树形图就是<strong>将方法的调用堆栈通过树形图的形式展现出来</strong>。这对于开发人员来说相对直观，因为你可以通过树形图的形式快速查看整体的调用情况，并且针对火焰图中的问题，树形图也有很好的解决方法：</p>
<ul>
<li>使用这样的形式，栈帧很容易识别，并且之间的调用关系也很容易理解。</li>
<li>对于非叶子节点的耗时，可以直接查看到自身耗时的数据。</li>
</ul>
<p>但树形图也有一些自己的问题：</p>
<ul>
<li><strong>内容显示相对较长</strong>，在方法栈相对复杂的情况下，这一问题会更为突出。</li>
<li><strong>栈帧深度较多时，容易显示不全信息</strong>。</li>
</ul>
<p>所以在树形图中一般会配合前端的展示，比如只显示 topN 中耗时较高的内容，或者支持搜索功能。</p>
<p>火焰图和树形图没有绝对的好坏之分，只是相对应的<strong>侧重点不同</strong>：</p>
<ol>
<li><strong>火焰图更擅长快速展现出问题所在</strong>，能够最快速地找到影响最大的问题的原因。</li>
<li><strong>树形图则更倾向于具体展示出栈的执行流程</strong>，通过执行流程和耗时统计指标来定位问题的原因。</li>
</ol>
<h3>结语</h3>
<p>相信通过这篇文章的讲解，你应该对链路追踪的短板，以及如何通过性能剖析去解决这些短板有了一个整体的思路。那么，你认为怎么样将这两者结合才是最方便的呢？你在工作中又遇到过什么和链路追踪相关的问题呢？欢迎你在留言区分享你的思考。</p>
</div>
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