“随着雲原生技術的蓬勃發展，可觀測性已成為現代應用程式開發、部署和維護的核心要素之一。2017年，Peter Bourgon的文章《 Metrics, Tracing, and Logging》将傳統領域中可觀測性的概念引入到雲原生領域，深入剖析了名額，追蹤，日志的定義、特性以及它們之間的關系，赢得了廣泛認可。”

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現狀分析

雲原生計算基金會（CNCF）目前為多種可觀測性工具提供支援，涉及名額監控、日志管理和資料追蹤等領域。衆多企業依據CNCF推薦的産品目錄，定制出符合自身業務特點的可觀測體系。

在我們的公司，我們采用了VictoriaMetrics、SkyWalking和ELK，分别用于名額、追蹤和日志資料的采集和分析。盡管取得了一定進展，資料整合仍是我們需要深入探索的領域。

面對系統開發人員難以全面掌握系統狀态的問題，我們通過建構系統服務流量分布圖，提供一個直覺的視圖，幫助團隊更好地了解系統的整體狀态，進而采取進一步的優化措施。本文将闡述如何建構一個系統服務流量分布圖。

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基礎資料模組化

2.1 基礎資料标準化

在可觀測領域，資料的标準化和處理至關重要。以下是我們的資料标準化的一些規範，保證各個系統中能夠保持一緻性。

名稱	含義	說明	層級
biz	業務線	服務的業務系統	1
plt	産品線	服務的産品系統	2
sid	系統	獨立對外提供服務的系統	3
mdl	子產品	功能相同的服務集合	4
srv	服務	所有相同服務執行個體的聚合	5
sc	叢集	某可用區相同服務執行個體的聚合	6
si	執行個體	單個服務執行個體	7

2.2 資料改造

改造CICD系統

改造持續內建/持續傳遞（CICD）系統，不侵入使用者代碼，讓名額域代碼滿足标準化需求。

日志列印改造

一方面，日志列印中的标簽要符合上述規範，另一方面，日志列印出traceId和追蹤資料進行關聯。

追蹤資料采集

由于我們使用的是SkyWalking，改造應用啟動的标簽，使得SkyWalking中的屬性也能和上述标準化資料一緻。

2.3系統流量圖模組化

建立流量模型，系統流量是由通路入口流入，經過系統内部各個服務之間流轉，最後進入各個中間件，或者到下遊系統中。

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資料處理和存儲

3.1 資料處理

為了更全面地反映系統的整體情況，我們需要執行以下資料聚合步驟：

1）按時間聚合資料（一分鐘，五分鐘，十分鐘）

2）處理不同可用區的資料

3）抽象通路入口資料

4）識别微服務和資料資訊

3.2資料存儲

我們選擇ClickHouse作為我們的資料存儲引擎。它具有高效的列存儲結構，快速地資料分析能力和低延遲的查詢性能。

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資料可視化

4.1 選型

選擇桑基圖展示流量分布圖。

4.2 顔色設計

1）亮色系表示異常狀态

2）正常狀态使用中性顔色

3）增加圖示說明

4.3 資料展示歸一化

将資料按實際流量歸一化為五個等級，使得流量圖整體資訊簡潔清晰。

4.4 聚焦

1）剔除配置中心和注冊中心的資料

2）精簡複雜系統的服務

4.5 demo展示

按可用區次元展示:

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結論

系統服務流量分布圖，目前是從宏觀上面了解系統的整體情況，業務開發以及系統管理人員可以快速地檢視系統潛在的問題。同時我們也積累的大量的原始資料，後續通過對這些資料的分析，能持續給業務提供價值。

作者:孟梁

來源-微信公衆号:百勝技術團隊

出處:https://mp.weixin.qq.com/s/_Wg1R44l456ub_fRaTx2sw

建構可觀性系統流量分布圖