日志与跟踪：为什么日志不足以调试你的微服务

在调试微服务时，开发人员很难找到问题的根本原因。更不用说搜索跨多个服务的无尽日志是多么令人沮丧，而且耗费大量时间。

然而，尽管面临这些挑战，但仍有一线希望——分布式追踪。

分布式跟踪可以帮助您的开发人员跨服务跟踪请求（稍后会详细介绍）。

让我们深入了解分布式追踪是什么、它的优势以及它在团队系统中扮演的角色。然后，我们将介绍开发人员可以使用哪些工具在云原生环境中实现分布式追踪。

但首先，为了了解跟踪在微服务调试过程中的位置以及为什么您首先需要它们，让我们确定使用日志进行调试所带来的挑战。

日志调试挑战

当我们试图理解意外响应或生产故障时，日志可能非常有用。然而，日志的功能并非无限。以下是它们在开发人员调试微服务时带来的一些挑战：

1. 记录是一个耗时的手动过程

添加日志并非自动化过程，需要大量细致的手动工作。识别所有调试所需的潜在信息、添加日志，并在必要时移除它们——所有这些都需要耗费大量时间和精力。此外，这个过程很容易出错。开发人员可能花费大量时间添加日志，但仍然会错过生产环境中所需的确切信息。

2. 很难找到正确的平衡

开发人员需要确保有足够的日志用于调试，但又不能太多，因为这样会导致代码过于繁重，并浪费大量时间添加和分析日志。要实现这种平衡并非易事。如果记录的信息不足，就会错过调试所需的数据。如果记录的信息过多，调试过程就会变得资源密集，并使日志分析更加困难。

3.跨服务跟踪日志很困难

跨多个服务、容器和进程跟踪和分析日志条目极具挑战性。开发人员必须能够理解所有不同日志之间的关系，这需要理解不同服务中的代码流程并将其与日志关联起来。他们必须经历将原始文本（日志）转化为可视化结果的过程。

这需要很长很长的时间。

即使那些已在其仪器中添加唯一标识符以实现跟踪的公司，也难以维护和更新这些标识符。更不用说确保所有开发人员都了解他们自己制定的标识符约定了。

4. 日志不标准化

日志没有结构化的格式，这意味着任何开发者都可以根据自己的风格创建消息和事件。虽然这提供了灵活性和自由度，但对于您的团队来说，尝试理解或解释其他人的日志可能会很困难，甚至适得其反。

此外，缺乏标准化也更容易导致人为错误。

日志调试失败

因此，日志并不总是能提供解决性能和回归问题所需的信息。目前有许多解决方案试图克服这些挑战。这些包括标准化约定、最佳实践、分析工具等等。但是，我们或许需要意识到日志记录有其局限性，您的团队需要另一种调试微服务的解决方案。

而这个解决方案就是追踪。

什么是分布式跟踪？

追踪是对日志的补充。日志提供的是服务内部发生事件的信息，而分布式追踪则能揭示服务/组件之间及其关系的运行情况。这对于微服务至关重要，因为许多问题都是由组件之间集成失败引起的。

此外，日志是一种手动开发人员工具，可用于任何级别的活动——特定的低级细节或高级操作。这也是为什么有许多日志最佳实践可供开发人员学习的原因。另一方面，跟踪信息是自动生成的，可以提供对架构的最全面理解。

分布式追踪是一种适用于微服务架构的追踪方法。分布式追踪旨在实现跨自治服务和模块的请求追踪，从而提供对云原生系统的可观察性。

分布式追踪的优势：
当日志记录受限时，分布式追踪将蓬勃发展。让我们看看分布式追踪如何在调试微服务时解决日志记录的局限性。

1.可视化

跟踪是可视化的工具。与文本日志不同，有了跟踪，开发人员无需想象通信流程并在脑海中构建图像。相反，他们可以亲眼看到它。这使得开发人员更容易理解服务之间的关系，并解决诸如性能瓶颈之类的问题。

2.自动化

与日志不同，跟踪是自动的。开发人员无需手动添加日志即可获得完整的信息。相反，他们会自动获得可视化的结果。这也解决了标准化问题。使用自动跟踪，标准化是硬编码的。

3. 加快上市时间

分布式跟踪提供了可观察性和清晰的服务视图。这提高了生产力，因为它使开发人员能够花费更少的时间查找错误并进行调试，因为答案会更清晰地呈现给他们。因此，生产力得到了提升，开发人员可以花更多时间开发功能（或休息），同时加快产品上市时间。

4. 跨服务跟踪请求

微服务交互跨越多个服务。分布式跟踪有助于理解系统以及组件之间的关系。这是通过传递给处理这些请求的服务的唯一 ID 来跟踪和记录所有这些请求来实现的。因此，开发人员可以看到请求在整个架构中的流程和进展，而这通常是调试时最难理解的。您的团队的代码质量将得到显著提升。

5.易于使用和实施

通过正确的设置，开发人员可以跨多种编程语言开发多个应用程序。这对于分布式跟踪来说是独一无二的，它不会将您限制在一种语言或某些应用程序上，从而为您的团队节省大量时间并减少麻烦。

6. 富有洞察力

分布式跟踪为开发人员提供了大量有价值的信息，包括请求时间、组件信息、延迟、应用程序运行状况等等。所有这些信息在调试和根本原因分析过程中都非常有用，有助于提升代码质量并快速解决客户问题。

何时应使用分布式跟踪？

好问题！以下是分布式追踪可以为您和您的团队提供帮助的三个主要用例。

1. 对于分布式应用程序架构

如果您的部门正在使用分布式基础架构，我们强烈建议您实施分布式追踪。正如您所见，这是跨服务、涉及多个团队且流程复杂的情况追踪请求的最佳方法。

它确保您不会浪费时间尝试调查跨机器的问题或搜索无尽的日志。

2. 当你不知道该寻找哪个问题时

开发人员最终会留下过多日志的原因之一是，他们想要掩盖自身问题，确保掌握所有可能出错场景的信息。但这种做法是错误的。这正是追踪的用途所在。追踪能够提供您自行分析所需的大量信息，同时避免了日志的弊端。因此，如果您不知道问题所在，可以进行分析，直到找到答案为止。

3. 当你需要可观察性时

分布式跟踪功能可让您深入了解系统、所有服务及其之间的关系。您可以查看请求的整个流程、耗时、系统运行状况等。分布式跟踪不仅可用于识别问题发生的原因，还能通过持续的可观察性和跟踪来避免问题。

分布式跟踪工具

希望您现在已经确信分布式追踪可以让您的工作更轻松，或者至少缩短您的调试时间。为了帮助您入门，这里有三个工具供您的团队参考。这些工具使用了一个名为OpenTelemetry的开源框架，这是一个面向微服务的可观察性框架，也是云原生计算基金会 ( CNCF)的成员。

以下跟踪工具可以补充您的日志记录工作，特别是在微服务架构中：

1. Jaeger

Jaeger是一款开源的分布式追踪工具。它支持事务监控、延迟优化和高级数据分析。Jaeger 支持大多数常用语言，并且需要运行 Kubernetes。您可以点击此处了解详情。

2. Zipkin

Zipkin是一款与 Jaeger 非常相似的开源工具，也提供了所有分布式追踪功能。Zipkin 的实现不需要容器。您可以使用 Docker，但并非必须。两者之间的区别很小，最终取决于个人偏好和特定的技术栈需求。

3.Aspecto

Aspecto就像是分布式应用程序的 Chrome DevTools，它可以帮助开发者在整个开发周期中查找、修复和预防分布式应用程序问题。从本地开发环境一直到生产环境。

Aspecto 基于 OpenTelemetry，它允许开发人员在生产之前预防问题，即通过实施学习系统的遥测数据，然后将他们在本地所做的事情与生产、暂存或其他本地基线数据进行比较。

这有助于您在开发过程中验证更改并防止出现问题。

使用一行 SDK即可轻松安装，您可以试用Live Playground。

结论

使用日志进行调试只能起到有限的作用。通过实施分布式跟踪，您可以查看请求和服务，从而减少调试时间。尝试使用Jaeger或Zipkin等开源工具进行分布式跟踪；如果您希望更准确地预测更改的影响，不妨尝试一下Aspecto，它能提供更快的反馈和更高的可见性。