导读:本文主要分为三个部分:概述中介绍可观测性的基本概念,主要包括 Logging、Metrics、Tracing 三个方面;然后详细介绍函数计算上的 Logging、Metrics、Tracing;最后以几个常见场景为例,介绍在函数计算中如何快速定位问题并解决问题。

概述

可观测性是什么呢?维基百科中这样说:可观测性是通过外部表现判断系统内部状态的衡量方式。

在应用开发中,可观测性帮助我们判断系统内部的健康状况。在系统出现问题时,帮助我们定位问题、排查问题、分析问题;在系统平稳运行时,帮助我们评估风险,预测可能出现的问题。评估风险类似于天气预报,预测到明天下雨,那出门就要带伞。在函数计算的应用开发中,如果观察到函数的并发度持续升高,很可能是业务推广团队的努力工作导致业务规模迅速扩张,为了避免达到并发度限制触发流控,开发者就需要提前提升并发度。

可观测性包括三个方面:Logging、Metrics、Tracing

函数计算中的 Logging/Metrics/Tracing

1. 日志

在函数计算中如何查看函数日志呢?在传统服务器开发方式中,可以将日志记录到磁盘中的某个文件中,再通过日志收集工具收集文件的内容;而在函数计算中,开发者不需要维护服务器了,那如何收集代码里打印的日志呢?

1)配置日志

函数计算与日志服务的集成堪称无缝,它能够把函数日志精准记录到开发者所提供的日志仓库(Logstore)里。要知道,日志可是服务配置中的关键一项,得为服务配置好LogProject和Logstore才行。这样一来,同一服务下所有函数通过stdout打印出来的日志,都会被自动收集到对应的Logstore当中。

2)记录日志

那日志该怎么打呢?在代码中直接通过console.log/print打印的日志能收集到吗?答案是肯定的。各个开发语言提供的打印日志的库都会把日志打印到stdout,像node.js的console.log()、python的print()、golang的fmt.Println()等等。函数计算会收集所有打印到stdout的日志,并将其上传到Logstore中。

函数计算的调用是请求维度的,每次调用对应一个请求,也就对应一个 requestID。当请求量很大时,会有海量日志,如何区分哪些日志属于哪个请求呢?这就需要把 requestID 一起记录到日志中。函数计算提供内置的日志语句,打印的每条日志前都会带上请求 ID,方便日志的筛选。

3)查看日志

当函数日志被收集到日志服务的 Logstore 中,可以登录日志服务控制台查看日志。

同时,函数计算控制台也集成了日志服务,可以在函数计算控制台上查看日志。函数计算控制台有两种查询方式:

点击链接观看 Demo 演示:https://developer.aliyun.com/lesson_2024_18996

2. 指标

查看指标的方式:

3. 链路追踪

(请求在各个链路的延时瀑布图)

链路追踪是分布式系统排查问题的重要一环,链路追踪可以分析分布式系统中请求在各个链路的时延。有以下几种情况:

问题排查

函数计算提供了很多可观测性相关的功能,那究竟怎样定位问题呢?以几个场景为例。

场景一:新版本发布后,函数错误率升高

首先发布版本后要观察函数各项指标,一旦错误率升高要立即回滚避免故障,查看函数日志定位错误原因,修复问题再次上线。

场景二:函数性能差,总是执行时间很长,甚至超时

开启 tracing 功能,在函数内部可能耗时的地方进行埋点,查看请求的瀑布图,定位执行时间长的原因,修复问题。

场景三:业务量迅速扩张,并发度即将到达并发度限制

通过 metrics 查看当前并发度,观察到并发度持续上升时,及时联系函数计算开发同学,提升并发度。

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