全链路监控平台Pinpoint SkyWalking Zipkin选型对比

前言

随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。

全链路监控组件就在这样的问题背景下产生了。最出名的是谷歌公开的论文提到的 Google Dapper。想要在这个上下文中理解分布式系统的行为，就需要监控那些横跨了不同的应用、不同的服务器之间的关联动作。

所以，在复杂的微服务架构系统中，几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路。一个请求完整调用链可能如下图所示：

那么在业务规模不断增大、服务不断增多以及频繁变更的情况下，面对复杂的调用链路就带来一系列问题：

• 如何快速发现问题？
• 如何判断故障影响范围？
• 如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？
• 如何分析链路性能问题以及实时容量规划？

同时我们会关注在请求处理期间各个调用的各项性能指标，比如：吞吐量（TPS）、响应时间及错误记录等。

• 吞吐量，根据拓扑可计算相应组件、平台、物理设备的实时吞吐量。
• 响应时间，包括整体调用的响应时间和各个服务的响应时间等。
• 错误记录，根据服务返回统计单位时间异常次数。

全链路性能监控 从整体维度到局部维度展示各项指标，将跨应用的所有调用链性能信息集中展现，可方便度量整体和局部性能，并且方便找到故障产生的源头，生产上可极大缩短故障排除时间。

有了全链路监控工具，我们能够达到：

• 请求链路追踪，故障快速定位：可以通过调用链结合业务日志快速定位错误信息。
• 可视化：各个阶段耗时，进行性能分析。
• 依赖优化：各个调用环节的可用性、梳理服务依赖关系以及优化。
• 数据分析，优化链路：可以得到用户的行为路径，汇总分析应用在很多业务场景。

1、目标要求

如上所述，那么我们选择全链路监控组件有哪些目标要求呢？Google Dapper 中也提到了，总结如下：

• 探针的性能消耗
• 代码的侵入性
• 可扩展性
• 数据的分析

2、功能模块

一般的全链路监控系统，大致可分为四大功能模块：

• 埋点与生成日志
• 收集和存储日志
• 分析和统计调用链路数据，以及时效性
• 展现以及决策支持

3、Google Dapper

3.1、Span

基本工作单元，一次链路调用（可以是 RPC，DB 等没有特定的限制）创建一个 span，通过一个 64 位 ID 标识它，uuid 较为方便，span 中还有其他的数据，例如描述信息，时间戳，key-value 对的（Annotation）tag 信息，parent_id 等, 其中 parent-id 可以表示 span 调用链路来源。

上图说明了 span 在一次大的跟踪过程中是什么样的。Dapper 记录了 span 名称，以及每个 span 的 ID 和父 ID，以重建在一次追踪过程中不同 span 之间的关系。如果一个 span 没有父 ID 被称为 root span。所有 span 都挂在一个特定的跟踪上，也共用一个跟踪 id。

Span 数据结构：

type Span struct {
    TraceID    int64 // 用于标示一次完整的请求 id
    Name       string
    ID         int64 // 当前这次调用 span_id
    ParentID   int64 // 上层服务的调用 span_id  最上层服务 parent_id 为 null
    Annotation []Annotation // 用于标记的时间戳
    Debug      bool
}

3.2、Trace

类似于 树结构的 Span 集合，表示一次完整的跟踪，从请求到服务器开始，服务器返回 response 结束，跟踪每次 rpc 调用的耗时，存在唯一标识 trace_id。比如：你运行的分布式大数据存储一次 Trace 就由你的一次请求组成。

每种颜色的 note 标注了一个 span，一条链路通过 TraceId 唯一标识，Span 标识发起的请求信息。树节点是整个架构的基本单元，而每一个节点又是对 span 的引用。节点之间的连线表示的 span 和它的父 span 直接的关系。虽然 span 在日志文件中只是简单的代表 span 的开始和结束时间，他们在整个树形结构中却是相对独立的。

3.3、Annotation

注解，用来记录请求特定事件相关信息（例如时间），一个 span 中会有多个 annotation 注解描述。通常包含四个注解信息：

cs：Client Start，表示客户端发起请求

sr：Server Receive，表示服务端收到请求

ss：Server Send，表示服务端完成处理，并将结果发送给客户端

cr：Client Received，表示客户端获取到服务端返回信息

Annotation 数据结构：

type Annotation struct {
    Timestamp int64
    Value     string
    Host      Endpoint
    Duration  int32
}

3.4、调用示例

3.4.1、请求调用示例

当用户发起一个请求时，首先到达前端 A 服务，然后分别对 B 服务和 C 服务进行 RPC 调用；

B 服务处理完给 A 做出响应，但是 C 服务还需要和后端的 D 服务和 E 服务交互之后再返还给 A 服务，最后由 A 服务来响应用户的请求；

3.4.2、调用过程追踪 

请求到来生成一个全局 TraceID，通过 TraceID 可以串联起整个调用链，一个 TraceID 代表一次请求。

除了 TraceID 外，还需要 SpanID 用于记录调用父子关系。每个服务会记录下 parent id 和 span id，通过他们可以组织一次完整调用链的父子关系。

一个没有 parent id 的 span 成为 root span，可以看成调用链入口。

所有这些 ID 可用全局唯一的 64 位整数表示；

整个调用过程中每个请求都要透传 TraceID 和 SpanID。

每个服务将该次请求附带的 TraceID 和附带的 SpanID 作为 parent id 记录下，并且将自己生成的 SpanID 也记录下。

要查看某次完整的调用则 只要根据 TraceID 查出所有调用记录，然后通过 parent id 和 span id 组织起整个调用父子关系。

3.4.3、调用链核心工作

调用链数据生成，对整个调用过程的所有应用进行埋点并输出日志。

调用链数据采集，对各个应用中的日志数据进行采集。

调用链数据存储及查询，对采集到的数据进行存储，由于日志数据量一般都很大，不仅要能对其存储，还需要能提供快速查询。

指标运算、存储及查询，对采集到的日志数据进行各种指标运算，将运算结果保存起来。

告警功能，提供各种阀值警告功能。

3.4.4、整体部署架构

通过 AGENT 生成调用链日志。

通过 logstash 采集日志到 kafka。

kafka 负责提供数据给下游消费。

storm 计算汇聚指标结果并落到 es。

storm 抽取 trace 数据并落到 es，这是为了提供比较复杂的查询。比如通过时间维度查询调用链，可以很快查询出所有符合的 traceID，根据这些 traceID 再去 Hbase 查数据就快了。

logstash 将 kafka 原始数据拉取到 hbase 中。hbase 的 rowkey 为 traceID，根据 traceID 查询是很快的。

3.4.5、AGENT 无侵入部署

通过 AGENT 代理无侵入式部署，将性能测量与业务逻辑完全分离，可以测量任意类的任意方法的执行时间，这种方式大大提高了采集效率，并且减少运维成本。根据服务跨度主要分为两大类 AGENT：

务内 AGENT，这种方式是通过 Java 的 agent 机制，对服务内部的方法调用层次信息进行数据收集，如方法调用耗时、入参、出参等信息。

跨服务 AGENT，这种情况需要对主流 RPC 框架以插件形式提供无缝支持。并通过提供标准数据规范以适应自定义 RPC 框架：

• Dubbo 支持；
• Rest 支持；
• 自定义 RPC 支持；

3.4.6、调用链监控好处

准确掌握生产一线应用部署情况；

从调用链全流程性能角度，识别对关键调用链，并进行优化；

提供可追溯的性能数据，量化 IT 运维部门业务价值；

快速定位代码性能问题，协助开发人员持续性的优化代码；

协助开发人员进行白盒测试，缩短系统上线稳定期；

4、方案比较

市面上的全链路监控理论模型大多都是借鉴 Google Dapper 论文，本文重点关注以下三种 APM 组件：

Zipkin：由 Twitter 公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括：数据的收集、存储、查找和展现。

Pinpoint：一款对 Java 编写的大规模分布式系统的 APM 工具，由韩国人开源的分布式跟踪组件。

Skywalking：国产的优秀 APM 组件，是一个对 JAVA 分布式应用程序集群的业务运行情况进行追踪、告警和分析的系统。

以上三种全链路监控方案需要对比的项提炼出来：

• 探针的性能
• collector 的可扩展性
• 全面的调用链路数据分析
• 对于开发透明，容易开关
• 完整的调用链应用拓扑

探针的性能

比较关注探针的性能，毕竟 APM 定位还是工具，如果启用了链路监控组建后，直接导致吞吐量降低过半，那也是不能接受的。对 skywalking、zipkin、pinpoint 进行了压测，并与基线（未使用探针）的情况进行了对比。

选用了一个常见的基于 Spring 的应用程序，他包含 Spring Boot, Spring MVC，redis 客户端，mysql。监控这个应用程序，每个 trace，探针会抓取 5 个 span(1 Tomcat, 1 SpringMVC, 2 Jedis, 1 Mysql)。这边基本和 skywalkingtest 的测试应用差不多。

模拟了三种并发用户：500，750，1000。使用 jmeter 测试，每个线程发送 30 个请求，设置思考时间为 10ms。使用的采样率为 1，即 100%，这边与生产可能有差别。pinpoint 默认的采样率为 20，即 50%，通过设置 agent 的配置文件改为 100%。zipkin 默认也是 1。组合起来，一共有 12 种。下面看下汇总表：

从上表可以看出，在三种链路监控组件中，skywalking 的探针对吞吐量的影响最小，zipkin 的吞吐量居中。pinpoint 的探针对吞吐量的影响较为明显，在 500 并发用户时，测试服务的吞吐量从 1385 降低到 774，影响很大。然后再看下 CPU 和 memory 的影响，在内部服务器进行的压测，对 CPU 和 memory 的影响都差不多在 10% 之内。

4.1、collector 的可扩展性

collector 的可扩展性，使得能够水平扩展以便支持大规模服务器集群。

4.1.1、zipkin

4.1.2、skywalking

skywalking 的 collector 支持两种部署方式：单机和集群模式。collector 与 agent 之间的通信使用了 gRPC。

4.1.3、pinpoint

同样，pinpoint 也是支持集群和单机部署的。pinpoint agent 通过 thrift 通信框架，发送链路信息到 collector。

4.2、全面的调用链路数据分析

全面的调用链路数据分析，提供代码级别的可见性以便轻松定位失败点和瓶颈。

4.2.1、zipkin

 zipkin 的链路监控粒度相对没有那么细，从上图可以看到调用链中具体到接口级别，再进一步的调用信息并未涉及。

4.2.2、 skywalking

skywalking 还支持 20+ 的中间件、框架、类库，比如：主流的 dubbo、Okhttp，还有 DB 和消息中间件。上图 skywalking 链路调用分析截取的比较简单，网关调用 user 服务，由于支持众多的中间件，所以 skywalking 链路调用分析比 zipkin 完备些。

4.2.3、pinpoint

pinpoint 应该是这三种 APM 组件中，数据分析最为完备的组件。提供代码级别的可见性以便轻松定位失败点和瓶颈，上图可以看到对于执行的 sql 语句，都进行了记录。还可以配置报警规则等，设置每个应用对应的负责人，根据配置的规则报警，支持的中间件和框架也比较完备。

4.4、对于开发透明，容易开关

对于开发透明，容易开关，添加新功能而无需修改代码，容易启用或者禁用。我们期望功能可以不修改代码就工作并希望得到代码级别的可见性。

对于这一点，Zipkin 使用修改过的类库和它自己的容器 (Finagle) 来提供分布式事务跟踪的功能。但是，它要求在需要时修改代码。skywalking 和 pinpoint 都是基于字节码增强的方式，开发人员不需要修改代码，并且可以收集到更多精确的数据因为有字节码中的更多信息。

4.5、完整的调用链应用拓扑

自动检测应用拓扑，帮助你搞清楚应用的架构。

 上面三幅图，分别展示了 APM 组件各自的调用拓扑，都能实现完整的调用链应用拓扑。相对来说，pinpoint 界面显示的更加丰富，具体到调用的 DB 名，zipkin 的拓扑局限于服务于服务之间。

4.6、Pinpoint 与 Zipkin 细化比较

4.6.1、Pinpoint 与 Zipkin 差异性

Pinpoint 是一个完整的性能监控解决方案：有从探针、收集器、存储到 Web 界面等全套体系；而 Zipkin 只侧重收集器和存储服务，虽然也有用户界面，但其功能与 Pinpoint 不可同日而语。反而 Zipkin 提供有 Query 接口，更强大的用户界面和系统集成能力，可以基于该接口二次开发实现。

Zipkin 官方提供有基于 Finagle 框架（Scala 语言）的接口，而其他框架的接口由社区贡献，目前可以支持 Java、Scala、Node、Go、Python、Ruby 和 C# 等主流开发语言和框架；但是 Pinpoint 目前只有官方提供的 Java Agent 探针，其他的都在请求社区支援中（请参见 #1759 和 #1760）。

Pinpoint 提供有 Java Agent 探针，通过字节码注入的方式实现调用拦截和数据收集，可以做到真正的代码无侵入，只需要在启动服务器的时候添加一些参数，就可以完成探针的部署；而 Zipkin 的 Java 接口实现 Brave，只提供了基本的操作 API，如果需要与框架或者项目集成的话，就需要手动添加配置文件或增加代码。

Pinpoint 的后端存储基于 HBase，而 Zipkin 基于 Cassandra。

4.6.2、Pinpoint 与 Zipkin 相似性

Pinpoint 与 Zipkin 都是基于 Google Dapper 的那篇论文，因此理论基础大致相同。两者都是将服务调用拆分成若干有级联关系的 Span，通过 SpanId 和 ParentSpanId 来进行调用关系的级联；最后再将整个调用链流经的所有的 Span 汇聚成一个 Trace，报告给服务端的 collector 进行收集和存储。

即便在这一点上，Pinpoint 所采用的概念也不完全与那篇论文一致。比如他采用 TransactionId 来取代 TraceId，而真正的 TraceId 是一个结构，里面包含了 TransactionId, SpanId 和 ParentSpanId。而且 Pinpoint 在 Span 下面又增加了一个 SpanEvent 结构，用来记录一个 Span 内部的调用细节（比如具体的方法调用等等），因此 Pinpoint 默认会比 Zipkin 记录更多的跟踪数据。但是理论上并没有限定 Span 的粒度大小，所以一个服务调用可以是一个 Span，那么每个服务中的方法调用也可以是个 Span，这样的话，其实 Brave 也可以跟踪到方法调用级别，只是具体实现并没有这样做而已。

4.6.3、字节码注入 vs API 调用

Pinpoint 实现了基于字节码注入的 Java Agent 探针，而 Zipkin 的 Brave 框架仅仅提供了应用层面的 API，但是细想问题远不那么简单。字节码注入是一种简单粗暴的解决方案，理论上来说无论任何方法调用，都可以通过注入代码的方式实现拦截，也就是说没有实现不了的，只有不会实现的。但 Brave 则不同，其提供的应用层面的 API 还需要框架底层驱动的支持，才能实现拦截。比如，MySQL 的 JDBC 驱动，就提供有注入 interceptor 的方法，因此只需要实现 StatementInterceptor 接口，并在 Connection String 中进行配置，就可以很简单的实现相关拦截；而与此相对的，低版本的 MongoDB 的驱动或者是 Spring Data MongoDB 的实现就没有如此接口，想要实现拦截查询语句的功能，就比较困难。

因此在这一点上，Brave 是硬伤，无论使用字节码注入多么困难，但至少也是可以实现的，但是 Brave 却有无从下手的可能，而且是否可以注入，能够多大程度上注入，更多的取决于框架的 API 而不是自身的能力。

4.6.4、难度及成本

经过简单阅读 Pinpoint 和 Brave 插件的代码，可以发现两者的实现难度有天壤之别。在都没有任何开发文档支撑的前提下，Brave 比 Pinpoint 更容易上手。Brave 的代码量很少，核心功能都集中在 brave-core 这个模块下，一个中等水平的开发人员，可以在一天之内读懂其内容，并且能对 API 的结构有非常清晰的认识。

Pinpoint 的代码封装也是非常好的，尤其是针对字节码注入的上层 API 的封装非常出色，但是这依然要求阅读人员对字节码注入多少有一些了解，虽然其用于注入代码的核心 API 并不多，但要想了解透彻，恐怕还得深入 Agent 的相关代码，比如很难一目了然的理解 addInterceptor 和 addScopedInterceptor 的区别，而这两个方法就是位于 Agent 的有关类型中。

因为 Brave 的注入需要依赖底层框架提供相关接口，因此并不需要对框架有一个全面的了解，只需要知道能在什么地方注入，能够在注入的时候取得什么数据就可以了。就像上面的例子，我们根本不需要知道 MySQL 的 JDBC Driver 是如何实现的也可以做到拦截 SQL 的能力。但是 Pinpoint 就不然，因为 Pinpoint 几乎可以在任何地方注入任何代码，这需要开发人员对所需注入的库的代码实现有非常深入的了解，通过查看其 MySQL 和 Http Client 插件的实现就可以洞察这一点，当然这也从另外一个层面说明 Pinpoint 的能力确实可以非常强大，而且其默认实现的很多插件已经做到了非常细粒度的拦截。

针对底层框架没有公开 API 的时候，其实 Brave 也并不完全无计可施，我们可以采取 AOP 的方式，一样能够将相关拦截注入到指定的代码中，而且显然 AOP 的应用要比字节码注入简单很多。

以上这些直接关系到实现一个监控的成本，在 Pinpoint 的官方技术文档中，给出了一个参考数据。如果对一个系统集成的话，那么用于开发 Pinpoint 插件的成本是 100，将此插件集成入系统的成本是 0；但对于 Brave，插件开发的成本只有 20，而集成成本是 10。从这一点上可以看出官方给出的成本参考数据是 5:1。但是官方又强调了，如果有 10 个系统需要集成的话，那么总成本就是 10 * 10 + 20 = 120，就超出了 Pinpoint 的开发成本 100，而且需要集成的服务越多，这个差距就越大。

4.6.5、通用性和扩展性

很显然，这一点上 Pinpoint 完全处于劣势，从社区所开发出来的集成接口就可见一斑。

Pinpoint 的数据接口缺乏文档，而且也不太标准（参考论坛讨论帖），需要阅读很多代码才可能实现一个自己的探针（比如 Node 的或者 PHP 的）。而且团队为了性能考虑使用了 Thrift 作为数据传输协议标准，比起 HTTP 和 JSON 而言难度增加了不少。

4.6.6、社区支持

这一点也不必多说，Zipkin 由 Twitter 开发，可以算得上是明星团队，而 Naver 的团队只是一个默默无闻的小团队（从 #1759 的讨论中可以看出）。虽然说这个项目在短期内不太可能消失或停止更新，但毕竟不如前者用起来更加放心。而且没有更多社区开发出来的插件，让 Pinpoint 只依靠团队自身的力量完成诸多框架的集成实属困难，而且他们目前的工作重点依然是在提升性能和稳定性上。

4.6.7、其他

Pinpoint 在实现之初就考虑到了性能问题，www.naver.com 网站的后端某些服务每天要处理超过 200 亿次的请求，因此他们会选择 Thrift 的二进制变长编码格式、而且使用 UDP 作为传输链路，同时在传递常量的时候也尽量使用数据参考字典，传递一个数字而不是直接传递字符串等等。这些优化也增加了系统的复杂度：包括使用 Thrift 接口的难度、UDP 数据传输的问题、以及数据常量字典的注册问题等等。

相比之下，Zipkin 使用熟悉的 Restful 接口加 JSON，几乎没有任何学习成本和集成难度，只要知道数据传输结构，就可以轻易的为一个新的框架开发出相应的接口。

另外 Pinpoint 缺乏针对请求的采样能力，显然在大流量的生产环境下，不太可能将所有的请求全部记录，这就要求对请求进行采样，以决定什么样的请求是我需要记录的。Pinpoint 和 Brave 都支持采样百分比，也就是百分之多少的请求会被记录下来。但是，除此之外 Brave 还提供了 Sampler 接口，可以自定义采样策略，尤其是当进行 A/B 测试的时候，这样的功能就非常有意义了。

4.6.8、小结

从短期目标来看，Pinpoint 确实具有压倒性的优势：无需对项目代码进行任何改动就可以部署探针、追踪数据细粒化到方法调用级别、功能强大的用户界面以及几乎比较全面的 Java 框架支持。但是长远来看，学习 Pinpoint 的开发接口，以及未来为不同的框架实现接口的成本都还是个未知数。相反，掌握 Brave 就相对容易，而且 Zipkin 的社区更加强大，更有可能在未来开发出更多的接口。在最坏的情况下，我们也可以自己通过 AOP 的方式添加适合于我们自己的监控代码，而并不需要引入太多的新技术和新概念。而且在未来业务发生变化的时候，Pinpoint 官方提供的报表是否能满足要求也不好说，增加新的报表也会带来不可以预测的工作难度和工作量。

4.7、Tracing 和 Monitor 区别

Monitor 可分为系统监控和应用监控。系统监控比如 CPU，内存，网络，磁盘等等整体的系统负载的数据，细化可具体到各进程的相关数据。这一类信息是直接可以从系统中得到的。应用监控需要应用提供支持，暴露了相应的数据。比如应用内部请求的 QPS，请求处理的延时，请求处理的 error 数，消息队列的队列长度，崩溃情况，进程垃圾回收信息等等。Monitor 主要目标是发现异常，及时报警。

Tracing 的基础和核心都是调用链。相关的 metric 大多都是围绕调用链分析得到的。Tracing 主要目标是系统分析。提前找到问题比出现问题后再去解决更好。

Tracing 和应用级的 Monitor 技术栈上有很多共同点。都有数据的采集，分析，存储和展式。只是具体收集的数据维度不同，分析过程不一样。