分布式追踪 APM 系统 SkyWalking 源码分析

2024-05-13 09:58

本文主要是介绍分布式追踪 APM 系统 SkyWalking 源码分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1. 概述

本文主要分享 SkyWalking DataCarrier 异步处理库。
基于生产者消费者的模式,大体结构如下图:
  • 实际项目中,没有 Producer 这个类。所以本文提到的 Producer ,更多的是一种角色。
下面我们来看看整体的项目结构,如下图所示 :

2. buffer

org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer 包,主要包含 Channels 、Buffer 两个类。Channels 是 Buffer 数组的封装。

2.1 Buffer

org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.Buffer ,缓存区。
  • buffer 属性,缓冲数组。Producer 保存的数据到 buffer 里。
  • strategy ,缓冲策略( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.BufferStrategy ) 。
  • index 属性,递增位置( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.common.AtomicRangeInteger)。
Buffer 在保存数据时,把 buffer 作为一个 “环“,使用 index 记录最后存储的位置,不断向下,循环存储到 buffer 中。通过这样的方式,带来良好的存储性能,避免扩容问题。But ,存储会存在冲突的问题:buffer 写入位置,暂未被消费,已经存在值。此时,根据不同的 BufferStrategy 进行处理。整体流程见 #save(data) 方法。
当 Buffer 被 Consumer 消费时,被调用 #obtain(start, end) 方法,获得数据并清空。为什么会带 start 、end 方法参数呢?下文揭晓答案。

2.2 Channels

org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.Channels ,内嵌多个 Buffer 的通道。
  • bufferChannels 属性,Buffer 数组。
  • dataPartitioner 属性,数据分区(org.skywalking.apm.commons.datacarrier.partition.IDataPartitioner )。
  • strategy 属性,缓冲策略( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.BufferStrategy ) 。
Channels 在保存数据时,相比 Buffer ,从 buffer 变成了多 buffer ,因此需要先选一个buffer 。通过使用不同的 IDataPartitioner 实现类,进行 Buffer 的选择。当缓冲策略为BufferStrategy.IF_POSSIBLE 时,根据 IDataPartitioner 定义的重试次数,进行多次保存数据直到成功。整体流程见 #save(data) 方法。

3. partition

org.skywalking.apm.commons.datacarrier.partition.IDataPartitioner ,数据分配者接口。定义了如下方法:
  • #partition(total, data) 接口方法,获得数据被分配的分区位置。
  • #maxRetryCount() 接口方法,获得最大重试次数。
IDataPartitioner 目前有两个子类实现:
  • ProducerThreadPartitioner ,基于线程编号分配策略的数据分配者实现类。
  • SimpleRollingPartitioner ,基于顺序分配策略的数据分配者实现类。

4. consumer

org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer 包,主要包含 ConsumerPool 、ConsumerThread 、IConsumer 三个类。
  • ConsumerThread 使用 IConsumer ,消费数据
  • ConsumerPool 是 ConsumerThread 的线程池封装

4.1 IConsumer

org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.IConsumer ,消费者接口。定义了如下方法:
  • #init() 接口方法,初始化消费者。
  • #consume(List<T>) 接口方法,批量消费消息。
  • #onError(List<T>, Throwable) 接口方法,处理当消费发生异常。
  • #onExit() 接口方法,处理当消费结束。此处的结束时,ConsumerThread 关闭。
我们在使用时,自定义 Consumer 类,实现 IConsumer 接口。例如:RemoteMessageConsumer 。

4.2 ConsumerThread

org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.ConsumerThread ,继承 java.lang.Thread ,消费线程。
  • running 属性,是否运行中。
  • consumer 属性,消费者对象。
  • dataSources 属性,消费消息的数据源( DataSource )数组。一个 ConsumerThread ,可以消费多个 Buffer ,并且单个 Buffer 消费的分区范围可配置,即一个 Buffer 可以被多个 ConsumerThread 同时无冲突的消费。在 「4.3 ConsumerPool」 详细解析 ConsumerThread 分配 Buffer 的方式。
    • #addDataSource(sourceBuffer, start, end) 方法,添加 Buffer 部分范围。
    • #addDataSource(sourceBuffer) 方法,添加 Buffer 全部范围。
#run() 实现方法,不断、批量的消费数据。代码如下:
  • 第 78 至 88 行:不断消费,直到线程关闭( #shutdown() )。
    • 第 80 行:调用 #consume() 方法,批量消费数据。
    • 第 82 至 87 行:当未消费到数据,说明 dataSources 为空,等待 20 ms ,避免 CPU 空跑。
  • 第 93 行:当线程关闭,调用 #consume() 方法,消费完 dataSources 剩余的数据。
  • 第 95 行:调用 IConsumer#onExit() 方法,处理当消费结束。
#consume() 方法,批量消费数据。代码如下:
  • 第 107 至 117 行:从 dataSources 中,获取要消费的数据。
  • 第 120 至 126 行:当有数据可消费时,调用 IConsumer#consume(List<T>) 方法。当消费发生异常时,调用 IConsumer#onError(List<T>, Throwable) 方法。
  • 第 127 行:返回是否有消费数据。

4.3 ConsumerPool

org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.ConsumerPool ,消费者池,提供了对 Channels 启动指定数量的 ConsumerThread 进行消费。
  • running 属性,是否运行中。
  • consumerThreads 属性,ConsumerThread 数组,通过构造方法的 num 参数进行指定。
  • channels 属性,数据通道。
  • lock 属性,锁。保证 ConsumerPool 启动或关闭时的线程安全。
#begin() 方法,启动 ConsumerPool ,进行数据消费。代码如下:
  • 第 97 至 99 行:正在运行中,直接返回。
  • 第 101 行:获得锁。
  • 第 104 行:调用 #allocateBuffer2Thread() 方法,将 channels 的多个 Buffer ,分配给consumerThreads 的多个 ConsumerThread。
  • 第 107 至 109 行:启动每个 ConsumerThread ,开始消费。
  • 第 112 行:标记正在运行中。
  • 第 114 行:释放锁。
close() 方法,关闭 ConsumerPool 。代码如下:
  • 第 168 行:获得锁。
  • 第 169 行:标记不在运行中。
  • 第 170 至 172 行:关闭每个 ConsumerThread ,结束消费。
  • 第 174 行:释放锁。

#allocateBuffer2Thread() 方法,将 channels 的多个 Buffer ,分配给 consumerThreads 的多个ConsumerThread。一共会有三种情况:
  • Buffer 数量等于 ConsumerThread 数量,这个十分好分配,一比一。
  • Buffer 数量大于 ConsumerThread 数量,那么按照 Buffer 数量 % ConsumerThread 数量进行分组,分配给 ConsumerThread ,如下图所示:
  • Buffer 数量大于 ConsumerThread 数量,那么按照 ConsumerThread 数量 % Buffer 数量进行分组,分配给 Buffer 。其中,一个 Buffer 会被均分给多个 ConsumerThread ,如下图所示:
    • 这个就是为什么 Buffer 里面,提供了 Buffer#obtain(start, end) 方法的原因。

4. DataCarrier

org.skywalking.apm.commons.datacarrier.DataCarrier ,DataCarrier 异步处理库的入口程序。通过创建 DataCarrier 对象,使用生产者消费者的模式,执行异步执行逻辑。
构造方法 ,代码如下:
  • channels 属性,数据通道。在构造方法中,我们可以看到默认使用 SimpleRollingPartitioner 作为数据分区分配者,使用 BufferStrategy.BLOCKING 作为缓冲策略。
    • #setPartitioner(IDataPartitioner) 方法,设置数据分区分配者。
    • #setBufferStrategy(BufferStrategy) 方法,设置缓冲策略。
  • channelSize 方法参数,通道大小。
  • bufferSize 方法参数,缓冲区大小。
设置消费者和消费线程数量:
  • #consume(Class<? extends IConsumer<T>>, num)
  • #consume(IConsumer<T>, num)
生产消息
  • #produce(data)
关闭消费
  • #shutdownConsumers()

这篇关于分布式追踪 APM 系统 SkyWalking 源码分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/985386

相关文章

JWT + 拦截器实现无状态登录系统

《JWT+拦截器实现无状态登录系统》JWT(JSONWebToken)提供了一种无状态的解决方案:用户登录后,服务器返回一个Token,后续请求携带该Token即可完成身份验证,无需服务器存储会话... 目录✅ 引言 一、JWT 是什么? 二、技术选型 三、项目结构 四、核心代码实现4.1 添加依赖(pom

基于Python实现自动化邮件发送系统的完整指南

《基于Python实现自动化邮件发送系统的完整指南》在现代软件开发和自动化流程中,邮件通知是一个常见且实用的功能,无论是用于发送报告、告警信息还是用户提醒,通过Python实现自动化的邮件发送功能都能... 目录一、前言:二、项目概述三、配置文件 `.env` 解析四、代码结构解析1. 导入模块2. 加载环

linux系统上安装JDK8全过程

《linux系统上安装JDK8全过程》文章介绍安装JDK的必要性及Linux下JDK8的安装步骤,包括卸载旧版本、下载解压、配置环境变量等,强调开发需JDK,运行可选JRE,现JDK已集成JRE... 目录为什么要安装jdk?1.查看linux系统是否有自带的jdk:2.下载jdk压缩包2.解压3.配置环境

Redis实现分布式锁全过程

《Redis实现分布式锁全过程》文章介绍Redis实现分布式锁的方法,包括使用SETNX和EXPIRE命令确保互斥性与防死锁,Redisson客户端提供的便捷接口,以及Redlock算法通过多节点共识... 目录Redis实现分布式锁1. 分布式锁的基本原理2. 使用 Redis 实现分布式锁2.1 获取锁

Linux查询服务器系统版本号的多种方法

《Linux查询服务器系统版本号的多种方法》在Linux系统管理和维护工作中,了解当前操作系统的版本信息是最基础也是最重要的操作之一,系统版本不仅关系到软件兼容性、安全更新策略,还直接影响到故障排查和... 目录一、引言:系统版本查询的重要性二、基础命令解析:cat /etc/Centos-release详

Redis分布式锁中Redission底层实现方式

《Redis分布式锁中Redission底层实现方式》Redission基于Redis原子操作和Lua脚本实现分布式锁,通过SETNX命令、看门狗续期、可重入机制及异常处理,确保锁的可靠性和一致性,是... 目录Redis分布式锁中Redission底层实现一、Redission分布式锁的基本使用二、Red

redis和redission分布式锁原理及区别说明

《redis和redission分布式锁原理及区别说明》文章对比了synchronized、乐观锁、Redis分布式锁及Redission锁的原理与区别,指出在集群环境下synchronized失效,... 目录Redis和redission分布式锁原理及区别1、有的同伴想到了synchronized关键字

Android 缓存日志Logcat导出与分析最佳实践

《Android缓存日志Logcat导出与分析最佳实践》本文全面介绍AndroidLogcat缓存日志的导出与分析方法,涵盖按进程、缓冲区类型及日志级别过滤,自动化工具使用,常见问题解决方案和最佳实... 目录android 缓存日志(Logcat)导出与分析全攻略为什么要导出缓存日志?按需过滤导出1. 按

更改linux系统的默认Python版本方式

《更改linux系统的默认Python版本方式》通过删除原Python软链接并创建指向python3.6的新链接,可切换系统默认Python版本,需注意版本冲突、环境混乱及维护问题,建议使用pyenv... 目录更改系统的默认python版本软链接软链接的特点创建软链接的命令使用场景注意事项总结更改系统的默

Linux中的HTTPS协议原理分析

《Linux中的HTTPS协议原理分析》文章解释了HTTPS的必要性:HTTP明文传输易被篡改和劫持,HTTPS通过非对称加密协商对称密钥、CA证书认证和混合加密机制,有效防范中间人攻击,保障通信安全... 目录一、什么是加密和解密?二、为什么需要加密?三、常见的加密方式3.1 对称加密3.2非对称加密四、