排障指标革命性新突破,北极星指标让故障无所遁形--北极星因果指标产品正式发布
传统排障方法的局限性
传统故障排查的痛点
在复杂的分布式系统中,故障排查一直是一个让人头疼的问题,其中机器宕机、进程存活、程序异常报错等故障相对而言比较好排查,有直接的指标能够反应出问题,难排查的问题是流量突增,时延变化等故障,特别是在分布式系统中,这类故障更难排查。传统的方法往往需要工程师逐一排查各种可能性,耗费大量时间和精力,效率低下且盲目。
传统故障排查方法的低效性主要源于以下几点:
- 时间消耗巨大: 需要逐一检查系统中的各个组件和指标, 排查流程繁琐,耗时长。
- 盲目性: 没有明确的线索指引,排查过程中往往需要凭借经验和直觉,试错成本高。
- 数据分散: 各类监控指标彼此独立,缺乏统一的视图,导致难以全面了解系统状态。
这些痛点的根源在于我们所使用的指标大多是结果性指标,指向性不明确。例如,CPU利用率、内存使用率等指标只能反映系统的当前状态,却无法直接指出问题的根源,给故障排查带来了巨大的挑战。
常规的指标局限
在实际应用中,工程师们常常依赖于各种常规的性能指标,例如:
- CPU指标: 反映系统的计算资源使用情况。高CPU使用率可能是由于多个原因导致的,例如某个服务在进行高计算密集型操作。但是,CPU指标并不能告诉我们具体是哪个请求导致了高CPU使用率,通过人为分析才能知道是哪个进程的CPU使用率高,然后借助更多的工具才能知道可能是哪一段代码导致的,但是业界还缺少业务视角关联,没有办法知道哪个URL导致了CPU升高。
- 网络指标: 反映网络传输的性能。无法明确是哪一个具体请求导致的带宽占用,例如一个文件服务器在处理多个文件上传和下载请求。网络指标只能显示整体的网络带宽使用情况上升,却不能确定是哪个具体请求导致的带宽占用增加,也缺少业务视角关联。
- 文件指标: 反映磁盘I/O操作的效率。高磁盘IO使用可能是因为某些请求涉及大量的文件读写操作。然而无法具体指明是哪一个请求导致的磁盘IO高使用,缺少业务关联视角。
- 内存指标: 反映系统的内存使用情况,同理缺少业务关联视角。
- GC指标: 反映垃圾回收的频率和时间,同理缺少业务关联视角。
虽然这些指标在一定程度上帮助我们了解系统的运行状态,但它们彼此独立,无法构建出一个完整的故障图景。这种独立性导致了以下问题:
- 无法关联: 各个指标之间缺乏关联,难以看出它们之间的因果关系。
- 片面视角: 只能看到单个指标的表现,无法形成整体视图。
- 低效排查: 无法通过单一指标判断问题的根源,需要逐一排除各种可能性,效率低下。
常规指标的这种局限性导致在排障过程中,我们常常需要逐一排查每一个可能的原因,耗费大量时间和精力,难以快速定位问题。
北极星指标带来的革命性变化
业界提供因果性的工具
为了应对复杂系统中的故障排查问题,业界提出了一些具有间接因果性的工具。然而,这些工具和方法也有其局限性:
- 分布式追踪(Distributed Tracing):
○优点: 提供请求的完整路径信息,详细展示每个服务调用的耗时,帮助识别系统中的延迟和瓶颈。
○局限性: 在稍微复杂的场景下,因噪音和故障级联的存在,瓶颈点经常会被误判。需要结合业务逻辑和经验分析,才能推断因果关系,找到真正的瓶颈点。
- 依赖图(Dependency Graph):
○优点: 展示系统组件之间的依赖关系,便于理解系统架构,帮助识别关键路径和潜在的瓶颈。
○局限性: 依赖图是静态分析工具,无法实时反映系统运行状态。随着系统规模的增加,依赖图的复杂性也增加,难以管理和维护。
- 日志(Logging):
○优点: 详细记录系统运行状态和事件,便于追踪和分析,具有高度的定制性,可以记录各种所需的信息。
○局限性: 需要精心设计和管理日志记录策略,否则会产生大量无用数据。分析日志数据需要强大的工具和技术,如ELK栈。日志数据分散,难以直接构建因果关系,需要结合其他数据进行综合分析。
- 事件监控(Event Monitoring):
○优点: 可以实时监控系统中的各种事件,如错误、警告等,帮助快速响应和处理异常事件。
○局限性: 事件监控通常是离散的,难以直接构建事件之间的因果关系。需要结合历史数据和上下文信息进行分析和推断。