基于自适应抽样的分布式跟踪系统设计与实现

发布时间：2017-05-23 20:19

  本文关键词：基于自适应抽样的分布式跟踪系统设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当代的互联网应用通常都采用结构复杂、规模庞大的分布式集群来实现,而且应用运行环境复杂多变,当出现性能问题时,很难排查问题根源。目前存在的分布式跟踪系统在一定程度上解决了此问题,但都采用固定的抽样概率,使得单位时间内的抽样总量不可控。另一方面,典型的分布式跟踪系统的设计方案不支持复杂抽样。因此本文提出了基于抽样的分布式跟踪设计方案和自适应抽样算法,并设计实现了可自适应抽样的分布式跟踪系统,用于帮助理解分布式系统行为,分析性能问题根源。本文首先分析了典型分布式跟踪系统的相关技术,然后结合当前工业界中通用分布式跟踪系统实际需要满足的功能需求和性能需求,设计了基于抽样的分布式跟踪方案和可依据应用服务繁忙程度自动调节抽样率的自适应抽样算法。接着,依据抽样设计方案实现了满足低损耗、应用级透明和良好可扩展性的可插拔抽样算法分布式跟踪系统,并将自适应抽样算法应用到该系统中。最后采用实验验证了基于自适应抽样的分布式跟踪系统的有效性。本文提出的基于自适应抽样的跟踪方案使得抽样总量弹性可控,为分布式系统性能问题排查带来帮助,同时将对应用服务的性能影响降低到可容忍范围内,并且在实际环境中得到良好应用。
【关键词】：分布式跟踪 应用性能监控 自适应抽样
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 课题背景及研究意义10-14
• 1.1.1 应用性能管理背景11-12
• 1.1.2 基于自适应抽样的分布式跟踪系统的意义12-14
• 1.2 研究内容与目标14-16
• 1.3 本文组织结构16
• 1.4 本章小结16-17
• 第2章 相关技术综述17-35
• 2.1 面向切面编程17-19
• 2.1.1 ASM技术18
• 2.1.2 ASM与其他AOP底层技术的比较18-19
• 2.2 消息队列19-23
• 2.2.1 ZeroMQ介绍19-20
• 2.2.2 ZeroMQ总体架构20-21
• 2.2.3 ZeroMQ消息模型21-23
• 2.3 分布式存储与搜索23-27
• 2.3.1 ElasticSearch介绍24-27
• 2.4 应用性能监控27-34
• 2.4.1 分布式跟踪系统介绍28-33
• 2.4.2 分布式跟踪系统总结33-34
• 2.5 本章小结34-35
• 第3章 基于抽样的分布式跟踪系统需求分析与设计35-49
• 3.1 需求分析35-38
• 3.1.1 功能需求分析35-37
• 3.1.2 性能需求分析37-38
• 3.2 跟踪方案设计38-42
• 3.2.1 基础跟踪方案设计39-40
• 3.2.2 基于抽样的跟踪方案设计40-42
• 3.3 自适应抽样算法设计42-44
• 3.4 架构设计44-47
• 3.4.1 数据获取45-46
• 3.4.2 数据收集模块46
• 3.4.3 存储模块46-47
• 3.4.4 离线分析模块47
• 3.4.5 查询模块47
• 3.4.6 可视化展示模块47
• 3.5 本章小结47-49
• 第4章 基于抽样的跟踪系统的实现49-64
• 4.1 常用组件的增强49-50
• 4.2 跟踪数据获取与发送50-52
• 4.3 请求抽样52-55
• 4.3.1 TWAS算法实现53-54
• 4.3.2 抽样处理54-55
• 4.4 数据收集55-57
• 4.5 数据存储57-58
• 4.6 离线分析58-60
• 4.7 结果查询60-63
• 4.7.1 请求跟踪链生成60
• 4.7.2 系统拓扑结构60-62
• 4.7.3 应用服务性能评估62-63
• 4.8 本章小结63-64
• 第5章 实验数据与分析64-71
• 5.1 自适应抽样与固定抽样的对比实验64-65
• 5.2 跟踪系统对应用服务性能影响实验65-68
• 5.3 应用服务性能评估的偏差实验68-70
• 5.3.1 应用服务吞吐量偏差实验68-69
• 5.3.2 应用服务延时偏差实验69-70
• 5.4 本章小结70-71
• 第6章 总结与展望71-73
• 6.1 工作总结71
• 6.2 工作展望71-73
• 参考文献73-75
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果75-76
• 致谢76

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