一基本術語

Trace : 表示系統中一次數據或者執行路徑的軌跡，可以簡單認爲是多個Span有向無環圖。

Span：Span代表系統中一次邏輯操作運行單元。Span之間會簡歷嵌套或者順序排列建立邏輯因果關係

二組件架構

無緩存隊列的架構

有緩存隊列架構

三服務追蹤

服務追蹤過程

四應用埋點

1 手動埋點工具Client

針對非java應用，目前只能通過手動埋點的方式上報服務追蹤信息，對應的client列表如下：

Language	GitHub Repo
Go	jaegertracing/jaeger-client-go
Java	jaegertracing/jaeger-client-java
Node.js	jaegertracing/jaeger-client-node
Python	jaegertracing/jaeger-client-python
C++	jaegertracing/jaeger-client-cpp
C#	jaegertracing/jaeger-client-csharp

2 手動埋點過程

1. 添加依賴主要添加opentracing 和 jaeger相關依賴

2. 初始化Tracer對象，並註冊到GlobalTracer

io.jaegertracing.Configuration config = new io.jaegertracing.Configuration("demo");

io.jaegertracing.Configuration.SenderConfiguration sender = new io.jaegertracing.Configuration.SenderConfiguration();

// endpoint 爲jaeger collector url :14268/api/traces

sender.withEndpoint("http://collertor-host:14268/api/traces ");

config.withSampler(new io.jaegertracing.Configuration.SamplerConfiguration().withType("const").withParam(1));

config.withReporter(new io.jaegertracing.Configuration.ReporterConfiguration().withSender(sender).withMaxQueueSize(10000));

GlobalTracer.register(config.getTracer());

3. 具體方法體內部獲取Tracer對象，並記錄請求數據

Tracer tracer = GlobalTracer.get();
// 創建 Span
Span span = tracer.buildSpan("parentSpan").withTag("myTag", "spanFirst").start();
tracer.scopeManager().activate(span,false);
tracer.activeSpan().setTag("methodName", "testTracing");
// 業務邏輯
...
span.finish();

4. 多個微服務間通過Context傳遞Trace信息，比如在HTTP請求中使用Extract/Inject 方法在 HTTP Request Headers 上透傳數據

//客戶端Inject
tracer.inject(tracer.activeSpan().context(), Format.Builtin.HTTP_HEADERS, new RequestBuilderCarrier(requestBuilder));

//服務端Extract
parentSpanCtx = tracer.extract(Format.Builtin.HTTP_HEADERS, new TextMapExtractAdapter(headers));

3 Java應用自動埋點

目前OpenTracing API社區已經實現了支持各種java框架的自動埋點：

針對不同的框架，需要開發對應的OpenTracing API 插件用來實現自動埋點。以Spring Cloud框架爲例子，簡單說明下OpenTracing API 埋點實現過程。

4 Spring Cloud 埋點實現

主要實現原理利用Spring AOP切片技術抽象埋點行爲，如代碼所示聲明瞭TraceAsyncAspect 切面類，使用@Around 聲明攔截規則，後面的邏輯與手動埋點類似，創建一個span，將業務邏輯包圍起來即可。

5 半自動埋點

Spring 應用埋點步驟

pom.xml 添加依賴

<dependency>

  <groupId>io.opentracing.contrib</groupId>

  <artifactId>opentracing-spring-cloud-starter</artifactId>

</dependency>

項目中定義OpenTracing Tracer Client Bean

@Bean
public io.opentracing.Tracer tracer() {
  //return new  tracer instance of your choice (Zipkin, Jaeger, LightStep)
return new Configuration("spring-boot", new Configuration.SamplerConfiguration(ProbabilisticSampler.TYPE, 1),
        new Configuration.ReporterConfiguration())
        .getTracer();
}

在現有項目或者新建項目中完成上述兩步即可完成Spring 應用的自動埋點

其他實現

添加依賴

配置參數 application.properties

spring.application.name=theservicenname

opentracing.jaeger.udp-sender.host=localhost

opentracing.jaeger.udp-sender.port=6831

上述兩步即可完成服務追蹤埋點，如果想實現手動埋點，可以通過@Autowired 註解在對應的類上定義Trace變量即可，這樣可以在具體的類方法上手動埋點。

@Autowired

Tracer tracer;

6 全自動埋點

利用javaAgent機制和字節碼技術實現對代碼無侵入的收集埋點信息，上傳到分佈式追蹤系統Jaeger、skywalking、等。即通過java代理攔截器實現埋點。使用方法很簡單僅需要在java 啓動命令前添加 javaagent 參數命令即可。

java -javaagent:{agentpath} -jar MyApp.jar

Java-specialagent

java-specialagent 是基於bytebuddy字節碼框架開發的自動埋點Agent

目前最新穩定版 1.7.0

簡介

Java-SpecialAgent 能夠動態或者靜態的綁定java應用，實現自動埋點。通過整合不同的java框架（spring，es，kafka）埋點規則和不同的Tracer Exporter（jaeger、LightStep、wavefront）來實現自動埋點

整合方式

與Java-SpecialAgent代碼實現沒有耦合性，SpecialAgent需要實現集成規則來與社區 opentracing-contrib 上已經實現好的java框架埋點工具集成來實現自動埋點，這種方式也是該項目推薦的方式。
與Java-SpecialAgent代碼實現完全耦合性，在SpecialAgent內部實現某種java框架的埋點規則，用戶想使用的話，必須只能通過Java-SpecialAgent 代碼啓動應用進行埋點。

Trace Exporters

SpecialAgent 通過 java的SPI機制來創建不同的分佈式追蹤系統的client，以jaeger爲例說明。

<isolatedDependencies>

...

  <dependency>

    <groupId>io.opentracing.contrib</groupId>

    <artifactId>jaeger-client-bundle</artifactId>

  </dependency>

...

</isolatedDependencies>

使用方式

靜態綁定

java -javaagent:opentracing-specialagent-1.7.0.jar -jar MyApp.jar

動態綁定

// jdk 1.8

java -Xbootclasspath/a:$JAVA_HOME/lib/tools.jar -jar opentracing-specialagent-1.7.0.jar ${PID}

// jdk 1.9

java -jar opentracing-specialagent-1.7.0.jar ${PID}

靜態延遲綁定,應用優先啓動，然後在綁定SpecialAgent

// 目前僅支持 SpringBoot Spring WebMVC

java -javaagent:opentracing-specialagent-1.7.0.jar -Dsa.init.defer=true -jar MySpringBootApp.jar

全自動埋點實現原理

ByteBuddy 是 Java 運行時字節碼生成庫，本質上是AOP編程實現。

舉例說明

定義 Log 註解

定義字節碼類LoggerAdvisor

定義測試類

執行結果

Java-specialagent具體實現

埋點集成

通過bytebuddy字節碼API集成社區已經實現好的java框架自動埋點。

加載啓動配置 AssembleUtil.loadProperties()
設置Agent Instrumentation 有加載到JVM的類所有操作權限 BootLoaderAgent.premain(inst)
加載第三方埋點實現 AgentRule.$Access.load()

load(instrumenter.manager, ruleFiles, isoClassLoader)

埋點規則舉例

設置規則

攔截器實現

埋點上報

通過java SPI機制完成追蹤信息上報的分佈式追蹤系統。目前支持的分佈式追蹤系統包括：

Trace Exporter
Jaeger Trace Exporter
LightStep Trace Exporter
Wavefront Trace Exporter
OpenTelemetry Bridge Trace Exporter
`MockTracer`

Java-specialagent 集成 java-tracerresolver 項目實現不同 Trace

Exporter 加載, 在 java-tracerresolver 內工具類 TracerResolver 中包含靜態方法 resolveTracer()，通過該方法查找實現 TracerFactory 接口方法的 Trace Exporters。

不同類別的Trace Exporters 都需要統一實現 TracerFactory 方法，以Jaeger 爲例，代碼實現如下：

Java-specialagent 在根POM 中的 <isolatedDependencies> 配置指定的依賴項，實現Trace Exporters 與 Java-specialagent 的集成。

java-specialagent 在應用啓動之前會預加載Trace Exporters, Trace Exporters 根據配置區分。

加載過程

Jaeger舉例

java -javaagent:opentracing-specialagent-1.7.0.jar -Dsa.tracer=jaeger -Dsa.log.level=INFO  -DJAEGER_SERVICE_NAME="test"  -jar springboot-helloworld-1.0-SNAPSHOT.jar

五 SkyWalking實現原理

1 SkyWalking簡介

分佈式系統的應用程序性能監視工具，專爲微服務、雲原生架構和基於容器架構而設計，開源Mosn在未來的計劃中也要納入SkyWalking。

SkyWalking 是觀察性分析平臺和應用性能管理系統。提供分佈式追蹤、服務網格遙測分析、度量聚合和可視化一體化解決方案.支持Java, .Net Core, PHP, NodeJS, Golang, LUA語言探針支持Envoy + Istio構建的Service Mesh。

2 技術架構

正在上傳…重新上傳取消正在上傳…重新上傳取消

3 實現原理

SkyWalking Agent 同樣也是基於 JavaAgent 機制和字節碼增強技術，實現應用自動埋點。

SkyWalking Agent啓動過程

1 初始化Agent配置 SnifferConfigInitializer.initialize(agentArgs)

2 加載Agent插件 new PluginFinder(new PluginBootstrap().loadPlugins())

3 通過ByteBuddy初始化 Agent Instrumentation

4 初始化服務管理 ServiceManager.INSTANCE.boot()

插件化實現透明埋點

SkyWalking Agent 提供了多種插件，實現不同框架的埋點。

插件的加載

通過AgentClassLoader 繼承 java.lang.ClassLoader 實現Agent 類加載器。應用透明接入 SkyWalking ，不會顯示導入 SkyWalking 的插件依賴。通過實現自定義的 ClassLoader ，從插件 Jar 中查找相關類。例如說，從 apm-dubbo-plugin.jar 查找 org.skywalking.apm.plugin.dubbo.DubboInstrumentation

插件的匹配

插件資源解析器 PluginResourcesResolver 讀取所有插件的定義文件。插件定義文件必須以 skywalking-plugin.def 命名，例如：

再讀取 skywalking-plugin.def 文件，生成插件定義，添加到 pluginClassList

插件的攔截

AbstractClassEnhancePluginDefine ，類增強插件定義抽象基類。不同插件通過實現 AbstractClassEnhancePluginDefine 抽象類，定義不同框架的切面，記錄調用鏈路。以 Spring 插件爲例子，如下是相關類圖：

埋點插件擴展

public interface InstanceMethodsInterceptPoint {

//定義切向方法的適配器，符合適配器的class將被增強

ElementMatcher<MethodDescription> getMethodsMatcher();

//增強的具體實現類，classReference

String getMethodsInterceptor();

//是否重寫參數

boolean isOverrideArgs();

}

定義攔截點

實現一個增強類

public interface InstanceMethodsAroundInterceptor {

//方法真正執行前執行

void beforeMethod(EnhancedInstance objInst, Method method, Object[] allArguments, Class<?>[] argumentsTypes,

MethodInterceptResult result) throws Throwable;

//方法真正執行後執行

Object afterMethod(EnhancedInstance objInst, Method method, Object[] allArguments, Class<?>[] argumentsTypes,

Object ret) throws Throwable;

//當異常發生時執行

void handleMethodException(EnhancedInstance objInst, Method method, Object[] allArguments,

Class<?>[] argumentsTypes,

Throwable t);

}

總結

對比

對比項	java-specialagent	skywalking
支持多語言	是	是
支持擴展框架	是	是
支持java應用自動埋點	是	是
支持OpenTracing	是	是
GitHub Start	108	13k
告警支持	否	是
JVM監控	否	是
用戶數	少	多
插件數	45+	60+
是否國內人員開發	否	是

結論

Java-specialagent和skywalking 都是通過javaAgent機制和字節碼增強機制來實現java應用的無侵入埋點。但是，從用戶使用情況和社區支持情況來看skywalking 要優於java-specialagent，skywalking在文檔和插件擴展開發方面也要優於java-specialagent。

java-specialagent 支持自動埋點列表 https://github.com/opentracing-contrib/java-specialagent#41-integrations

skywalking 支持自動埋點列表 https://github.com/apache/skywalking/blob/v7.0.0/docs/en/setup/service-agent/java-agent/Supported-list.md

OpenTracing API 自動埋點調研

一基本術語

二組件架構

三服務追蹤

四應用埋點

1 手動埋點工具Client

2 手動埋點過程

3 Java應用自動埋點

4 Spring Cloud 埋點實現

5 半自動埋點

6 全自動埋點

五 SkyWalking實現原理

1 SkyWalking簡介

2 技術架構

3 實現原理

總結

對比

結論

今天！通義靈碼在北京、成都、杭州三城開講啦

【BI 可視化插件】怎麼做？手把手教你實現

服務追蹤調研

istio 故障注入調研

Kubernetes DNS 簡要分析

k8s 面試題

玩轉SkyWalking7.0-SpringBoot框架應用自動埋點

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結

OpenTracing API 自動埋點調研

一 基本術語

二 組件架構

三 服務追蹤

四 應用埋點

1 手動埋點工具Client

2 手動埋點過程

3 Java應用自動埋點

4 Spring Cloud 埋點實現

5 半自動埋點

6 全自動埋點

五 SkyWalking實現原理

1 SkyWalking簡介

2 技術架構

3 實現原理

總結

對比

結論

一基本術語

二組件架構

三服務追蹤

四應用埋點