Jaeger源码分析——窥视分布式系统实现

2019年9月2日 215次阅读 来源: 小卜邪

《Jaeger源码分析——窥视分布式系统实现》

原文地址：Jaeger源码分析——窥视分布式系统实现

前言

分析Jaeger源码主要有以下原因：

  • 公司正在使用Jaeger，通过了解其源码，可以更好的把控这套系统。

  • 了解分布式系统的设计

  • 提升对golang的理解

  • 提升个人英语

分析的版本为最新版本0.10.0，时间2017-11-23

Agent ——3部曲

 agent处于jaeger-client和collector之间，属于代理的作用，主要是把client发送过来的数据从thrift转为Batch，并通过RPC批量提交到collector。

初始化agent

github.com/jaegertracing/jaeger/cmd/agent/app/flags.go #35
var defaultProcessors = []struct {
    model    model
    protocol protocol
    hostPort string
}{
    {model: "zipkin", protocol: "compact", hostPort: ":5775"},
    {model: "jaeger", protocol: "compact", hostPort: ":6831"},
    {model: "jaeger", protocol: "binary", hostPort: ":6832"},
}

  • 在agent开启时初始化了3个UDP服务

  • 每个服务对应处理不同的数据格式

  • 官方推荐使用6831端口接收数据

接收Jaeger-client的数据

github.com/jaegertracing/jaeger/cmd/agent/app/servers/tbuffered_server.go #80
func (s *TBufferedServer) Serve() {
    atomic.StoreUint32(&s.serving, 1)
    for s.IsServing() {
        readBuf := s.readBufPool.Get().(*ReadBuf)
        n, err := s.transport.Read(readBuf.bytes)
        if err == nil {
            readBuf.n = n
            s.metrics.PacketSize.Update(int64(n))
            select {
            case s.dataChan <- readBuf:
                s.metrics.PacketsProcessed.Inc(1)
                s.updateQueueSize(1)
            default:
               //这里需要注意，如果写比处理快，agent将会扔掉超出的部分数据
               s.metrics.PacketsDropped.Inc(1)
            }
        } else {
            s.metrics.ReadError.Inc(1)
        }
    }
}

 每一个UDP服务端都有自己单独的队列和worker，每个队列（长度默认1000）都会有50个（协成）worker消费队列的数据，也可以根据系统负载调节队列和worker的大小。

  • 增加队列长度（default 1000） –processor.jaeger-compact.server-queue-size

  • 增加worker数 （default 50） –processor.jaeger-compact.workers

优雅关闭

 go初始化一个服务很简单，使用for{}的形式就能实现。但是启动了就要考虑如何关闭，总不能直接强制关闭吧？请求处理了一半被中断，导致脏数据出现，显然不是我们想要的结果，所以有优雅关闭方式。实现优雅关闭的方式大致是：主服务接收信号，然后通知子服务执行完当前操作就不要再执行。
 下面来看看NSQ和Jaeger通知子服务停止的实现方式：

  • NSQ

 github.com/nsqio/nsq/nsqd/topic.go #215
 func (t *Topic) messagePump() {
    ......
    for {
        select {
        case msg = <-memoryMsgChan:
    ......
        case <-t.exitChan:
            goto exit
        }
    ......
    }
    exit:
    t.ctx.nsqd.logf("TOPIC(%s): closing ... messagePump", t.name)
}

  • Jaeger

func (s *TBufferedServer) Serve() {
    atomic.StoreUint32(&s.serving, 1)
    for s.IsServing() {
        ......
    }
}

 在通知子服务要停止执行的实现上，NSQ和Jaeger的子服务都是留出一个入口，主服务通过这个入口通知子服务。不同的是在停止这步上：

  • NSQ使用chan+goto，exitChan接收到信号，执行goto，跳出for循环。

  • Jaeger使用原子操作，通过原子操作把s.serving设为0，跳出for循环。

临时对象池

 网上有篇博客对临时对象池介绍得挺详细的《GO并发编程实战》—— 临时对象池。临时对象池的作用是：存放可被复用值，减少垃圾回收。
 要想发挥对象池的作用，先要确保池子非空。如果从空池子获取值，只会重新New一个值，达不到复用的效果。所以一般用法都是先Get，再Put。

readBuf := s.readBufPool.Get().(*ReadBuf)

 从上面代码中可以看出Agent是想通过对象池复用“*ReadBuf”，但是并没有看到Put这步，因为这步放在worker那边处理。

github.com/uber/jaeger/cmd/agent/app/servers/tbuffered_server.go #124
func (s *TBufferedServer) DataRecd(buf *ReadBuf) {
    s.updateQueueSize(-1)
    s.readBufPool.Put(buf)
}

 为什么不在数据放入队列的时候就把“ReadBuf”Put到池子呢？这是由当前的场景决定的。 首先“ReadBuf”是一个指针，第二指针会被放到 chan里，在这种情况下，如果chan出现了数据堆积（worker处理不完队列数据），当Agent接到client数据时，由于复用“*ReadBuf”，就造成了chan的所有数据和新数据一样的错乱问题，例子。所以要想复用值，只能在worker消费了队列数据后再Put回池子。
看完Agent的对象池使用，再来看看NSQ的对象池使用。

github.com/nsqio/nsq/nsqd/topic.go #197
func (t *Topic) put(m *Message) error {
    select {
    case t.memoryMsgChan <- m:
    default:
        b := bufferPoolGet()
        //b => bp.Get().(*bytes.Buffer)
        err := writeMessageToBackend(b, m, t.backend)
        bufferPoolPut(b)
        ......
    }
    return nil
}

 这里的使用相对容易理解点，先Get“bytes.Buffer”，再处理m数据，最后再把“bytes.Buffer”Put到池中。和Agent不同，writeMessageToBackend不会堆积数据，出现数据错乱的情况。还有一个小细节，当把“*bytes.Buffer”Put到池子再Get出来，b还会保留上次处理的数据，所以NSQ会清空数据，使用一个干净的值。

不怜悯数据

 Agent的服务队列是有长度限制（default 1000），如果堆积超过1000个，Agent就会毫不怜悯的把数据丢掉。当然在这里并没有不妥，Jaeger的定位就是一套日志系统，不太看重数据的可靠性。如果要想减少数据丢失的问题，可通过配置或增加Agent节点。因为Jaeger和NSQ对于数据的定位不一样，所以就不对比这部分功能。NSQ比较注重数据的可靠性。

提交数据

github.com/jaegertracing/jaeger/cmd/agent/app/processors/thrift_processor.go #104
func (s *ThriftProcessor) processBuffer() {
    for readBuf := range s.server.DataChan() {
        protocol := s.protocolPool.Get().(thrift.TProtocol)
        protocol.Transport().Write(readBuf.GetBytes())
        //这步就是把“*ReadBuf”Put到池子
        s.server.DataRecd(readBuf) // acknowledge receipt and release the buffer
    
        //将数据从thrift解析成Batch并提交
        if ok, _ := s.handler.Process(protocol, protocol); !ok {
            // TODO log the error
            s.metrics.HandlerProcessError.Inc(1)
        }
        s.protocolPool.Put(protocol)
    }
    s.processing.Done()
}

消耗队列数据

 这里是一个worker的实现，在启动Agent的时候就初始化了150个worker来处理队列数据。消耗队列使用for + range的方式，不是使用 select + chan的方式，关于这2种方式的使用介绍可以看Go中的Channel——range和select。这里Agent偷懒了，没有考虑到优雅关闭，如果队列堆积了数据，而Agent被重启队列的数据就会丢失。

数据从thrift转为Batch

github.com/jaegertracing/jaeger/thrift-gen/agent/agent.go #187
func (p *agentProcessorEmitBatch) Process(seqId int32, iprot, oprot thrift.TProtocol) (success bool, err thrift.TException) {
    args := AgentEmitBatchArgs{}
    if err = args.Read(iprot); err != nil {
        iprot.ReadMessageEnd()
        return false, err
    }

    iprot.ReadMessageEnd()
    var err2 error
    if err2 = p.handler.EmitBatch(args.Batch); err2 != nil {
        return true, err2
    }
    return true, nil
}

 解析thrift是一件很麻烦的事，这种格式的数据是给机器看得，需要按照指定的格式一步一步解析出来，不像Json那么方便，但是thrift又确实能减少占用的空间。

提交数据

github.com/jaegertracing/jaeger/thrift-gen/jaeger/tchan-jaeger.go #39
func (c *tchanCollectorClient) SubmitBatches(ctx thrift.Context, batches []*Batch) ([]*BatchSubmitResponse, error) {
    var resp CollectorSubmitBatchesResult
    args := CollectorSubmitBatchesArgs{
        Batches: batches,
    }
    success, err := c.client.Call(ctx, c.thriftService, "submitBatches", &args, &resp)
    if err == nil && !success {
        switch {
        default:
            err = fmt.Errorf("received no result or unknown exception for submitBatches")
        }
    }

    return resp.GetSuccess(), err
}

 Agent把数据提交到Collector是通过RPC框架TChannel，框架由Uber开发，使用TChannel，Agent可以把数据批量提交到Collector。这个框架提供了一个很有用的特性：上下文传输。为什么呢？说说我们遇到的一个问题：RPC开发的接口，业务方按需传入函数的参数调用即可，这样的方式在前期业务不会产生问题。但是随着公司发展，版本的迭代，一个接口需要按照客户端版本进行兼容是很常见的事情，这样就存在一个问题，作为RPC的服务端和业务方的调用是跨进程，在上下文没有保持一致的时候，RPC服务端不知道客户端版本，很难对此进行兼容。是增加参数？还是增加另一个服务化接口？这些方法都不够友好，最好是在不需要业务方改动的情况下处理这个问题，这时上下文传输就体现它的作用了。
 不怜悯数据在Jaeger随处可见，从上面代码可以看出，如果提交失败，数据也一样丢失，没有重试，没有重新放入队列等操作。

Collectore ——3部曲

 Collector收集数据，把数据保存进数据库，虽然职责不一样，但在程序设计上和Agent是一样的，可以从它们的实现上看出属于不同开发人员分工开发完成。下面我们也是分3步拆解Collector的实现。

初始化Collector

 Collector是使用TChannel实现的RPC服务端，在启动时就开启了2个基于TCP的RPC服务，一个用来接收Jaeger格式数据，一个接收Zipkin格式数据。

github.com/jaegertracing/jaeger/cmd/collector/main.go # 100
......
ch, err := tchannel.NewChannel(serviceName, &tchannel.ChannelOptions{})
if err != nil {
    logger.Fatal("Unable to create new TChannel", zap.Error(err))
}
server := thrift.NewServer(ch)
zipkinSpansHandler, jaegerBatchesHandler := handlerBuilder.BuildHandlers()
server.Register(jc.NewTChanCollectorServer(jaegerBatchesHandler))
server.Register(zc.NewTChanZipkinCollectorServer(zipkinSpansHandler))

portStr := ":" + strconv.Itoa(builderOpts.CollectorPort)
listener, err := net.Listen("tcp", portStr)
if err != nil {
    logger.Fatal("Unable to start listening on channel", zap.Error(err))
}
ch.Serve(listener)
......

接收Agent的数据

github.com/jaegertracing/jaeger/cmd/collector/app/span_handler.go #69
func (jbh *jaegerBatchesHandler) SubmitBatches(ctx thrift.Context, batches []*jaeger.Batch) ([]*jaeger.BatchSubmitResponse, error) {
    responses := make([]*jaeger.BatchSubmitResponse, 0, len(batches))
    for _, batch := range batches {
        mSpans := make([]*model.Span, 0, len(batch.Spans))
        for _, span := range batch.Spans {
            mSpan := jConv.ToDomainSpan(span, batch.Process)
            mSpans = append(mSpans, mSpan)
        }
        oks, err := jbh.modelProcessor.ProcessSpans(mSpans, JaegerFormatType)
        if err != nil {
            return nil, err
        }
        ......
    }
    return responses, nil
}

 这里就是RPC服务端接收数据的地方，经过处理后数据会被放入到队列。

github.com/jaegertracing/jaeger/pkg/queue/bounded_queue.go #76
func (q *BoundedQueue) Produce(item interface{}) bool {
    if atomic.LoadInt32(&q.stopped) != 0 {
        q.onDroppedItem(item)
        return false
    }
    select {
    case q.items <- item:
        atomic.AddInt32(&q.size, 1)
        return true
    default:
        if q.onDroppedItem != nil {
            q.onDroppedItem(item)
        }
        return false
    }
}

 在这里Collector对队列的操作进行了抽象封装成BoundedQueue，对读代码带来了便利。BoundedQueue的实现基于 select + chan和Agent的队列有相同的功能，在生产和消费基础上实现了优雅停止队列和查看队列长度。Collector队列的数据堆积到2000条，也会毫不怜悯的把数据丢掉。当然这些也是可以调节的：

  • –collector.queue-size （default 2000）

  • –collector.num-workers （default 50）

保存数据

消费队列数据

github.com/jaegertracing/jaeger/pkg/queue/bounded_queue.go #53
func (q *BoundedQueue) StartConsumers(num int, consumer func(item interface{})) {
    var startWG sync.WaitGroup
    for i := 0; i < num; i++ {
        q.stopWG.Add(1)
        startWG.Add(1)
        go func() {
            startWG.Done()
            defer q.stopWG.Done()
            for {
                select {
                case item := <-q.items:
                    atomic.AddInt32(&q.size, -1)
                    consumer(item)
                case <-q.stopCh:
                    return
                }
            }
        }()
    }
    startWG.Wait()
}

 这里有一步不是很明白，为什么要使用”startWG“确认worker启动完成？不用会出现什么问题？

官方回复：
    to ensure all consumer goroutines are running by the time we return from this function

优雅关闭队列方式：close(q.stopCh)

数据保存到数据库——cassandra

github.com/jaegertracing/jaeger/plugin/storage/cassandra/spanstore/writer.go #122
func (s *SpanWriter) WriteSpan(span *model.Span) error {
    ds := dbmodel.FromDomain(span)
    mainQuery := s.session.Query(
        insertSpan,
        ds.TraceID,
        ds.SpanID,
        ds.SpanHash,
        ds.ParentID,
        ds.OperationName,
        ds.Flags,
        ds.StartTime,
        ds.Duration,
        ds.Tags,
        ds.Logs,
        ds.Refs,
        ds.Process,
    )

    if err := s.writerMetrics.traces.Exec(mainQuery, s.logger); err != nil {
        return s.logError(ds, err, "Failed to insert span", s.logger)
    }
    if err := s.saveServiceNameAndOperationName(ds.ServiceName, ds.OperationName); err != nil {
        // should this be a soft failure?
        return s.logError(ds, err, "Failed to insert service name and operation name", s.logger)
    }

    ......
    return nil
}

 在把ServiceName和OperationName保存到cassandra的时候做了特别的操作，使用LRU算法进行缓存。这一步缓存应该是为了减少对cassandra查询，减少查询压力。

github.com/jaegertracing/jaeger/plugin/storage/cassandra/spanstore/service_names.go #69
func (s *ServiceNamesStorage) Write(serviceName string) error {
    var err error
    query := s.session.Query(s.InsertStmt)
    if inCache := checkWriteCache(serviceName, s.serviceNames, s.writeCacheTTL); !inCache {
        q := query.Bind(serviceName)
        err2 := s.metrics.Exec(q, s.logger)
        if err2 != nil {
            err = err2
        }
    }
    return err
}

 Collector在建立缓存的顺序上先放入缓存再放入数据库。查询方式：key/value。
 既然是缓存就会有失效时间（default 12h），而Jaeger默认保存数据2天，所以是否会存在重复保存出错的情况？因为serviceName是主键索引。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS jaeger_v1_dc.service_names (
    service_name text,
    PRIMARY KEY (service_name)
)

这种情况出现在mysql必定会报错，但在cassandra就不会有这种情况。

  • cassandra

cqlsh:jaeger_v1_dc> select * from service_names1;

 service_name
--------------
         test

(1 rows)
S lsh:jaeger_v1_dc> INSERT INTO service_names1 (service_name) VALUE
                ... ('test');

  • mysql


mysql> select * from service_names1;
+--------------+
| service_name |
+--------------+
| test         |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> insert into service_names1 (service_name) values ('test');
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry 'test' for key 'PRIMARY'

惊奇吧？虽然没有报错，但也会保证唯一性。有兴趣的同学可简单了解一下基本用法，语法和mysql很像。关于cassandra我们也是摸着石头过河，不做过多描述。

golang使用规范

 NSQJaeger
目录名小写/下划线小写/中横线
函数名小驼峰小驼峰
文件名下划线下划线
变量小驼峰小驼峰
常量小驼峰小驼峰
包名当前目录名当前目录名
请求地址下划线*小写
请求参数*小写小驼峰
返回参数下划线小驼峰
命令行参数中横线前缀+点+中横线

打”*“是由于没有找到足够多的参照例子。

结语

 Jaeger向我展示了很多东西：UDP使用，优雅关闭，临时对象池，LRU算法实现等。不单单是golang方面，还有程序设计、服务设计上，Agent、Collector、Query3个服务的职责都很单一，这应该是来源微服务思想的划分。有很多东西需要自行消化，也有很多东西我没有注意到，只看个人好奇的部分，但收获也挺多。总结就是：Get到知识了！！

    原文作者：小卜邪
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000012121172
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