Node.js 应用全链路追踪技术——[全链路信息获取]

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    全链路追踪技术的两个核心要素分别是 全链路信息获取 和 全链路信息存储展示。

    Node.js 应用也不例外，这里将分成两篇文章进行介绍；第一篇介绍 Node.js 应用全链路信息获取， 第二篇介绍 Node.js 应用全链路信息存储展示。

    一、Node.js 应用全链路追踪系统

    目前行业内， 不考虑 Serverless 的情况下，主流的 Node.js 架构设计主要有以下两种方案：

    • 通用架构：只做 ssr 和 bff，不做服务器和微服务；
    • 全场景架构：包含 ssr、bff、服务器、微服务。

    上述两种方案对应的架构说明图如下图所示：

    在上述两种通用架构中，nodejs 都会面临一个问题，那就是：

    在请求链路越来越长，调用服务越来越多，其中还包含各种微服务调用的情况下，出现了以下诉求：

    • 如何在请求发生异常时快速定义问题所在；
    • 如何在请求响应慢的时候快速找出慢的原因；
    • 如何通过日志文件快速定位问题的根本原因。

    我们要解决上述诉求，就需要有一种技术，将每个请求的关键信息聚合起来，并且将所有请求链路串联起来。让我们可以知道一个请求中包含了几次服务、微服务请求的调用，某次服务、微服务调用在哪个请求的上下文。

    这种技术，就是Node.js应用全链路追踪。它是 Node.js 在涉及到复杂服务端业务场景中，必不可少的技术保障。

    综上，我们需要Node.js应用全链路追踪，说完为什么需要后，下面将介绍如何做Node.js应用的全链路信息获取。

    二、全链路信息获取

    全链路信息获取，是全链路追踪技术中最重要的一环。只有打通了全链路信息获取，才会有后续的存储展示流程。

    对于多线程语言如 Java 、 Python 来说，做全链路信息获取有线程上下文如 ThreadLocal 这种利器相助。而对于Node.js来说，由于单线程和基于IO回调的方式来完成异步操作，所以在全链路信息获取上存在天然获取难度大的问题。那么如何解决这个问题呢？

    三、业界方案

    由于 Node.js 单线程，非阻塞 IO 的设计思想。在全链路信息获取上，到目前为止，主要有以下 4 种方案：

    • domain: node api；
    • zone.js: Angular 社区产物；
    • 显式传递：手动传递、中间件挂载；
    • Async Hooks：node api；

    而上述 4 个方案中，  domain 由于存在严重的内存泄漏，已经被废弃了；zone.js 实现方式非常暴力、API比较晦涩、最关键的缺点是 monkey patch 只能 mock api ，不能 mock language；显式传递又过于繁琐和具有侵入性；综合比较下来，效果最好的方案就是第四种方案，这种方案有如下优点：

    • node 8.x 新加的一个核心模块，Node 官方维护者也在使用，不存在内存泄漏；
    • 非常适合实现隐式的链路跟踪，入侵小，目前隐式跟踪的最优解；
    • 提供了 API 来追踪 node 中异步资源的生命周期；
    • 借助 async_hook 实现上下文的关联关系；

    优点说完了，下面我们就来介绍如何通过 Async Hooks 来获取全链路信息。

    四、Async Hooks【异步钩子】

    4.1  Async Hooks 概念

    Async Hooks 是 Node.js v8.x 版本新增加的一个核心模块，它提供了 API 用来追踪 Node.js 中异步资源的生命周期，可帮助我们正确追踪异步调用的处理逻辑及关系。在代码中，只需要写 import asyncHook from 'async\_hooks' 即可引入 async\_hooks 模块。

    一句话概括：async_hooks 用来追踪 Node.js 中异步资源的生命周期。

    目前 Node.js 的稳定版本是 v14.17.0 。我们通过一张图看下 Async Hooks 不同版本的 api 差异。如下图所示：

    从图中可以看到该 api 变动较大。这是因为从 8 版本到 14 版本，async_hooks 依旧还是 Stability: 1 - Experimental

    Stability: 1 - Experimental ：该特性仍处于开发中，且未来改变时不做向后兼容，甚至可能被移除。不建议在生产环境中使用该特性。

    但是没关系，要相信官方团队，这里我们的全链路信息获取方案是基于 Node v9.x 版本 api 实现的。对于 Async Hooks api 介绍和基本使用， 大家可以阅读官方文档，下文会阐述对核心知识的理解。

    下面我们将系统介绍基于 Async Hooks 的全链路信息获取方案的设计和实现，下文统称为 zone-context 。

    4.2  理解 async_hooks 核心知识

    在介绍 zone-context 之前，要对 async_hooks 的核心知识有正确的理解，这里做了一个总结，有如下6点：

    • 每一个函数(不论异步还是同步)都会提供一个上下文， 我们称之为 async scope ，这个认知对理解 async_hooks 非常重要；
    • 每一个 async scope 中都有一个 asyncId ,它是当前 async scope 的标志，同一个的 async scope 中 asyncId 必然相同，每个异步资源在创建时， asyncId 自动递增，全局唯一；
    • 每一个 async scope 中都有一个 triggerAsyncId ，用来表示当前函数是由哪个 async scope 触发生成的；
    • 通过 asyncId 和 triggerAsyncId 我们可以追踪整个异步的调用关系及链路，这个是全链路追踪的核心；
    • 通过 async_hooks.createHook 函数来注册关于每个异步资源在生命周期中发生的 init 等相关事件的监听函数；
    • 同一个 async scope 可能会被调用及执行多次，不管执行多少次，其 asyncId 必然相同，通过监听函数，我们很方便追踪其执行的次数、时间以及上下文关系。

    上述6点知识对于理解 async\_hooks 是非常重要的。正是因为这些特性，才使得 async\_hooks 能够优秀的完成Node.js 应用全链路信息获取。

    到这里，下面就要介绍 zone-context 的设计和实现了，请和我一起往下看。

    五、zone-context

    5.1  架构设计

    整体架构设计如下图所示：

    核心逻辑如下：异步资源（调用）创建后，会被 async_hooks 监听到。监听到后，对获取到的异步资源信息进行处理加工，整合成需要的数据结构，整合后，将数据存储到 invoke tree 中。在异步资源结束时，触发 gc 操作，对 invoke tree 中不再有用的数据进行删除回收。

    从上述核心逻辑中，我们可以知道，此架构设计需要实现以下三个功能：

    • 异步资源（调用）监听
    • invoke tree
    • gc

    下面开始逐个介绍上述三个功能的实现。

    5.2  异步资源（调用）监听

    如何做到监听异步调用呢？

    这里用到了 async_hooks （追踪 Node.js 异步资源的生命周期）代码实现如下：

    asyncHook
  .createHook({
    init(asyncId, type, triggerAsyncId) {
      // 异步资源创建（调用）时触发该事件
    },
  })
  .enable()

    是不是发现此功能实现非常简单，是的哦，就可以对所有异步操作进行追踪了。

    在理解 async_hooks 核心知识中，我们提到了通过 asyncId 和 triggerAsyncId 可以追踪整个异步的调用关系及链路。现在大家看 init 中的参数，会发现， asyncId 和triggerAsyncId 都存在，而且是隐式传递，不需要手动传入。这样，我们在每次异步调用时，都能在 init 事件中，拿到这两个值。invoke tree 功能的实现，离不开这两个参数。

    介绍完异步调用监听，下面将介绍 invoke tree 的实现。

    5.3 invoke tree 设计和异步调用监听结合

    5.3.1 设计

    invoke tree 整体设计思路如下图所示：

    具体代码如下：

    interface ITree {  [key: string]: {    // 调用链路上第一个异步资源asyncId    rootId: number    // 异步资源的triggerAsyncId    pid: number    // 异步资源中所包含的异步资源asyncId    children: Array<number>  }} const invokeTree: ITree = {}

    创建一个大的对象 invokeTree， 每一个属性代表一个异步资源的完整调用链路。属性的key和value代表含义如下：

    • 属性的 key 是代表这个异步资源的 asyncId。
    • 属性的 value 是代表这个异步资源经过的所有链路信息聚合对象，该对象中的各属性含义请看上面代码中的注释进行理解。

    通过这种设计，就能拿到任何一个异步资源在整个请求链路中的关键信息。收集根节点上下文。

    5.3.2 和异步调用监听结合

    虽然 invoke tree 设计好了。但是如何在 异步调用监听的 init 事件中，将 asyncId 、 triggerAsyncId 和 invokeTree 关联起来呢？

    代码如下：

    asyncHook
  .createHook({
    init(asyncId, type, triggerAsyncId) {
      // 寻找父节点
      const parent = invokeTree[triggerAsyncId]
      if (parent) {
        invokeTree[asyncId] = {
          pid: triggerAsyncId,
          rootId: parent.rootId,
          children: [],
        }
        // 将当前节点asyncId值保存到父节点的children数组中
        invokeTree[triggerAsyncId].children.push(asyncId)
      }
    }
  })
  .enable()

    大家看上面代码，整个代码大致有以下几个步骤：

    1. 当监听到异步调用的时候，会先去 invokeTree 对象中查找是否含有 key 为 triggerAsyncId 的属性；
    2. 有的话，说明该异步调用在该追踪链路中，则进行存储操作，将 asyncId 当成 key ， 属性值是一个对象，包含三个属性，分别是 pid、rootId、children ， 具体含义上文已说过；
    3. 没有的话，说明该异步调用不在该追踪链路中。则不进行任何操作，如把数据存入 invokeTree 对象；
    4. 将当前异步调用 asyncId 存入到 invokeTree 中 key 为 triggerAsyncId 的 children 属性中。

    至此，invoke tree 的设计、和异步调用监听如何结合，已经介绍完了。下面将介绍 gc 功能的设计和实现。

    5.4 gc

    5.4.1 目的

    我们知道，异步调用次数是非常多的，如果不做 gc 操作，那么 invoke tree 会越来越大，node应用的内存会被这些数据慢慢占满，所以需要对 invoke tree 进行垃圾回收。

    5.4.2 设计

    gc 的设计思想主要如下：当异步资源结束的时候，触发垃圾回收，寻找此异步资源触发的所有异步资源，然后按照此逻辑递归查找，直到找出所有可回收的异步资源。

    话不多说，直接上代码， gc 代码如下：

    interface IRoot {
  [key: string]: Object
}
 
// 收集根节点上下文
const root: IRoot = {}
 
function gc(rootId: number) {
  if (!root[rootId]) {
    return
  }
 
  // 递归收集所有节点id
  const collectionAllNodeId = (rootId: number) => {
    const {children} = invokeTree[rootId]
    let allNodeId = [...children]
    for (let id of children) {
      // 去重
      allNodeId = [...allNodeId, ...collectionAllNodeId(id)]
    }
    return allNodeId
  }
 
  const allNodes = collectionAllNodeId(rootId)
 
  for (let id of allNodes) {
    delete invokeTree[id]
  }
 
  delete invokeTree[rootId]
  delete root[rootId]
}

    gc 核心逻辑：用 collectionAllNodeId 递归查找所有可回收的异步资源（ id ）。然后再删除 invokeTree 中以这些 id 为 key 的属性。最后删除根节点。

    大家看到了声明对象 root ，这个是什么呢？

    root 其实是我们对某个异步调用进行监听时，设置的一个根节点对象，这个节点对象可以手动传入一些链路信息，这样可以为全链路追踪增加其他追踪信息，如错误信息、耗时时间等。

    5.5 万事具备，只欠东风

    我们的异步事件监听设计好了， invoke tree 设计好了，gc 也设计好了。那么如何将他们串联起来呢？比如我们要监听某一个异步资源，那么我们要怎样才能把 invoke tree 和异步资源结合起来呢？

    这里需要三个函数来完成结合，分别是 ZoneContext 、 setZoneContext 、 getZoneContext。下面来一一介绍下这三个函数：

    5.5.1 ZoneContext

    这是一个工厂函数，用来创建异步资源实例的，代码如下所示：

    // 工厂函数
async function ZoneContext(fn: Function) {
  // 初始化异步资源实例
  const asyncResource = new asyncHook.AsyncResource('ZoneContext')
  let rootId = -1
  return asyncResource.runInAsyncScope(async () => {
    try {
      rootId = asyncHook.executionAsyncId()
      // 保存 rootId 上下文
      root[rootId] = {}
      // 初始化 invokeTree
      invokeTree[rootId] = {
        pid: -1, // rootId 的 triggerAsyncId 默认是 -1
        rootId,
        children: [],
      }
      // 执行异步调用
      await fn()
    } finally {
      gc(rootId)
    }
  })
}

    大家会发现，在此函数中，有这样一行代码： 

    const asyncResource = new asyncHook.AsyncResource('ZoneContext')

    这行代码是什么含义呢？

    它是指我们创建了一个名为 ZoneContext 的异步资源实例，可以通过该实例的属性方法来更加精细的控制异步资源。

    执行 asyncResource.runInAsyncScope 方法有什么用处呢？

    调用该实例的 runInAsyncScope方法，在runInAsyncScope 方法中包裹要传入的异步调用。可以保证在这个资源（ fn ）的异步作用域下，所执行的代码都是可追踪到我们设置的 invokeTree 中，达到更加精细控制异步调用的目的。在执行完后，进行gc调用，完成内存回收。

    5.5.2 setZoneContext

    用来给异步调用设置额外的跟踪信息。代码如下：

    function setZoneContext(obj: Object) {
  const curId = asyncHook.executionAsyncId()
  let root = findRootVal(curId)
  Object.assign(root, obj)
}

    通过 Object.assign(root, obj) 将传入的 obj 赋值给 root 对象中， key 为 curId 的属性。这样就可以给我们想跟踪的异步调用设置想要跟踪的信息。

    5.5.3 getZoneContext

    用来拿到异步调的 rootId 的属性值。代码如下：

    function findRootVal(asyncId: number) {
  const node = invokeTree[asyncId]
  return node ? root[node.rootId] : null
}
function getZoneContext() {
  const curId = asyncHook.executionAsyncId()
  return findRootVal(curId)
}

    通过给 findRootVal 函数传入 asyncId 来拿到 root 对象中 key 为 rootId 的属性值。这样就可以拿到当初我们设置的想要跟踪的信息了，完成一个闭环。

    至此，我们将 Node.js应用全链路信息获取的核心设计和实现阐述完了。逻辑上有点抽象，需要多去思考和理解，才能对全链路追踪信息获取有一个更加深刻的掌握。

    最后，我们使用本次全链路追踪的设计实现来展示一个追踪 demo 。

    5.6 使用 zone-context

    5.6.1 确定异步调用嵌套关系

    为了更好的阐述异步调用嵌套关系，这里进行了简化，没有输出 invoke tree 。例子代码如下：

    // 对异步调用A函数进行追踪
ZoneContext(async () => {
  await A()
})
 
// 异步调用A函数中执行异步调用B函数
async function A() {
  // 输出 A 函数的 asyncId
  fs.writeSync(1, `A 函数的 asyncId -> ${asyncHook.executionAsyncId()}\n`)
  Promise.resolve().then(() => {
    // 输出 A 函数中执行异步调用时的 asyncId
    fs.writeSync(1, `A 执行异步 promiseC 时 asyncId 为 -> ${asyncHook.executionAsyncId()}\n`)
    B()
  })
}
 
// 异步调用B函数中执行异步调用C函数
async function B() {
  // 输出 B 函数的 asyncId
  fs.writeSync(1, `B 函数的 asyncId -> ${asyncHook.executionAsyncId()}\n`)
  Promise.resolve().then(() => {
    // 输出 B 函数中执行异步调用时的 asyncId
    fs.writeSync(1, `B 执行异步 promiseC 时 asyncId 为 -> ${asyncHook.executionAsyncId()}\n`)
    C()
  })
}
 
// 异步调用C函数
function C() {
  const obj = getZoneContext()
  // 输出 C 函数的 asyncId
  fs.writeSync(1, `C 函数的 asyncId -> ${asyncHook.executionAsyncId()}\n`)
  Promise.resolve().then(() => {
    // 输出 C 函数中执行异步调用时的 asyncId
    fs.writeSync(1, `C 执行异步 promiseC 时 asyncId 为 -> ${asyncHook.executionAsyncId()}\n`)
  })
}

    输出结果为：

    A 函数的 asyncId -> 3
A 执行异步 promiseA 时 asyncId 为 -> 8
B 函数的 asyncId -> 8
B 执行异步 promiseB 时 asyncId 为 -> 13
C 函数的 asyncId -> 13
C 执行异步 promiseC 时 asyncId 为 -> 16

    只看输出结果就可以推出以下信息：

    • A 函数执行异步调用后， asyncId 为 8 ，而 B 函数的 asyncId 是 8 ，这说明， B 函数是被 A 函数 调用；
    • B 函数执行异步调用后， asyncId 为 13 ，而 C 函数的 asyncId 是 13 ，这说明， C 函数是被 B 函数 调用；
    • C 函数执行异步调用后， asyncId 为 16 ， 不再有其他函数的 asyncId 是 16 ，这说明， C 函数中没有调用其他函数；
    • 综合上面三点，可以知道，此链路的异步调用嵌套关系为：A —> B -> C；

    至此，我们可以清晰快速的知道谁被谁调用，谁又调用了谁。

    5.6.2 额外设置追踪信息

    在上面例子代码的基础下，增加以下代码：

    ZoneContext(async () => {
  const ctx = { msg: '全链路追踪信息', code: 1 }
  setZoneContext(ctx)
  await A()
})
 
function A() {
  // 代码同上个demo
}
 
function B() {
  // 代码同上个demo
  D（）
}
 
// 异步调用C函数
function C() {
  const obj = getZoneContext()
  Promise.resolve().then(() => {
    fs.writeSync(1, `getZoneContext in C -> ${JSON.stringify(obj)}\n`)
  })
}
 
// 同步调用函数D
function D() {
  const obj = getZoneContext()
  fs.writeSync(1, `getZoneContext in D -> ${JSON.stringify(obj)}\n`)
}

    输出以下内容：呈现代码宏出错:参数

    'com.atlassian.confluence.ext.code.render.InvalidValueException'的值无效。

    getZoneContext in D -> {"msg":"全链路追踪信息","code":1}

    getZoneContext in C-> {"msg":"全链路追踪信息","code":1}

    可以发现， 执行 A 函数前设置的追踪信息后，调用 A 函数， A 函数中调用 B 函数， B 函数中调用 C 函数和 D 函数。在 C 函数和 D 函数中，都能访问到设置的追踪信息。

    这说明，在定位分析嵌套的异步调用问题时，通过 getZoneContext 拿到顶层设置的关键追踪信息。可以很快回溯出，某个嵌套异步调用出现的异常，

    是由顶层的某个异步调用异常所导致的。

    5.6.3 追踪信息大而全的 invoke tree

    例子代码如下：

    ZoneContext(async () => {
  await A()
})
async function A() {
  Promise.resolve().then(() => {
    fs.writeSync(1, `A 函数执行异步调用时的 invokeTree -> ${JSON.stringify(invokeTree)}\n`)
    B()
  })
}
async function B() {
  Promise.resolve().then(() => {
    fs.writeSync(1, `B 函数执行时的 invokeTree -> ${JSON.stringify(invokeTree)}\n`)
  })
}

    输出结果如下：

    A 函数执行异步调用时的 invokeTree -> {"3":{"pid":-1,"rootId":3,"children":[5,6,7]},"5":{"pid":3,"rootId":3,"children":[10]},"6":{"pid":3,"rootId":3,"children":[9]},"7":{"pid":3,"rootId":3,"children":[8]},"8":{"pid":7,"rootId":3,"children":[]},"9":{"pid":6,"rootId":3,"children":[]},"10":{"pid":5,"rootId":3,"children":[]}}
 
B 函数执行异步调用时的 invokeTree -> {"3":{"pid":-1,"rootId":3,"children":[5,6,7]},"5":{"pid":3,"rootId":3,"children":[10]},"6":{"pid":3,"rootId":3,"children":[9]},"7":{"pid":3,"rootId":3,"children":[8]},"8":{"pid":7,"rootId":3,"children":[11,12]},"9":{"pid":6,"rootId":3,"children":[]},"10":{"pid":5,"rootId":3,"children":[]},"11":{"pid":8,"rootId":3,"children":[]},"12":{"pid":8,"rootId":3,"children":[13]},"13":{"pid":12,"rootId":3,"children":[]}}

    根据输出结果可以推出以下信息：

    1、此异步调用链路的 rootId （初始 asyncId ，也是顶层节点值） 是 3

    2、函数执行异步调用时，其调用链路如下图所示：

    3、函数执行异步调用时，其调用链路如下图所示：

    从调用链路图就可以清晰看出所有异步调用之间的相互关系和顺序。为异步调用的各种问题排查和性能分析提供了强有力的技术支持。

    六、总结

    到这，关于Node.js 应用全链路信息获取的设计、实现和案例演示就介绍完了。全链路信息获取是全链路追踪系统中最重要的一环，当信息获取搞定后，下一步就是全链路信息存储展示。

    我将在下一篇文章中阐述如何基于 OpenTracing 开源协议来对获取的信息进行专业、友好的存储和展示。

    作者：vivo互联网前端团队-Yang Kun
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