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深圳网站优化软件,营商环境建设监督局网站,wordpress 目录布局,wordpress打赏分享摘要#xff1a;本文分享了金山办公在单元化架构转型背景下#xff0c;基于DeepFlow可观测性平台在纯Docker环境中的全栈落地实践。面对从K8s微服务架构向单元化架构的演进#xff0c;团队通过DeepFlow实现了从基础设施到应用层的统一数据采集、性能剖析与智能诊断。文中详细…摘要本文分享了金山办公在单元化架构转型背景下基于DeepFlow可观测性平台在纯Docker环境中的全栈落地实践。面对从K8s微服务架构向单元化架构的演进团队通过DeepFlow实现了从基础设施到应用层的统一数据采集、性能剖析与智能诊断。文中详细阐述了Docker模式下的部署架构设计、跨环境IPv6/ARM适配、性能瓶颈定位、数据联动分析等关键实践并展望了与AIOps能力融合的统一观测平台建设路径为企业在非K8s环境下构建高可用、可扩展的可观测体系提供了可复用的经验与方案。关键词DeepFlowDocker可观测性单元化架构eBPF全链路追踪性能剖析混沌工程AIOps本文内容来自金山办公的高级研发工程师肖圆在蓝鲸智云和DeepFlow 社区联合举办的《觉醒当AI获得系统感知力》武汉Meetup上的主题分享。一、可观测性建设背景与目标随着金山办公应用架构从K8s微服务向单元化架构演进可观测性已成为支撑架构平稳转型的核心能力。2024年公司启动可观测性平台级项目基于DeepFlow在纯Docker环境中构建新一代全栈可观测体系旨在支撑架构演进为单元化架构提供全景监控与性能保障数据基建先行积累高质量可观测数据为后续AI运维与故障自愈奠定基础实现统一观测整合基础设施、中间件、应用链路与业务指标打破数据孤岛。二、可观测落地实践Docker模式下的架构设计与调优2.1 单元化部署架构在单元化架构中每个节点部署DeepFlow Agent进行数据采集监控节点集中部署DeepFlow Server与相关组件业务APM数据通过OpenTelemetry SDK推送至Otel Collector并由Agent统一转发至Server端形成“边缘采集-中心汇聚”的数据管道。2.2 架构演进与性能瓶颈应对当前架构中接入 OpenTelemetry 的服务较少现有方案尚可支持。未来若需将所有服务通过 Otel SDK 接入 APM 数据当前架构将面临性能瓶颈需转向第二种部署方案。该方案将在每个节点上部署一个 Otel Collector用于采集本节点所有业务的链路追踪数据。本节点数据随后提交至同节点的 DeepFlow Agent再由各 Agent 统一上报至 DeepFlow Server。由此可解决 Otel Collector 的性能瓶颈问题。后续我们将对此架构进行调优并通过性能测试验证其实际表现。2.3 配置关键点与调优经验2.3.1 配置关键点部署方式采用纯 Docker 模式所有组件均通过 Docker Compose 启动并为每个组件设置了资源限制以控制其运行时的资源消耗。环境变量注入在 Server 端需进行全量环境变量注入经验表明若未进行注入在某些场景下尤其是 IPv6 环境可能导致数据采集异常即使服务注册成功也无法正常采集数据。Agent 配置DeepFlow 的 On-CPU 分析功能为我们提供了显著优势能够以零代码侵入的方式采集业务函数级的性能剖析数据。系统默认仅采集自身数据只需指定目标业务的进程名称即可启用该功能。同样Agent 也设置了资源限制。数据安全与协议控制对 MySQL、Redis 和 Kafka 的数据进行了脱敏处理。由于这些中间件数据可能包含敏感信息脱敏既能保障数据安全也有助于节约存储空间。此外还明确了需启用的协议类型目前重点关注其中六种协议。2.3.2调优经验解决IPV6环境部署适配性的问题在 IPv6 环境部署适配过程中曾出现 Agent 无法注册且 Server 端未能识别 Controller IP 的情况。经排查发现 Server 配置文件中存在多处 IPv6 地址格式不一致的问题导致配置难以统一使用。在与 DeepFlow 社区反馈并沟通后确认该问题源于 IPv6 地址书写格式不统一。社区随后进行了相应优化。通过将所有 IPv6 地址统一配置为不带中括号的格式该问题得以解决。解决系统兼容性的问题在ARM环境部署过程中ClickHouse 在不同操作系统下的版本兼容性存在差异。经识别发现UOS系统无法使用当前最新的ClickHouse 23.8版本需降至23.5版本方可适配。麒麟系统同样存在适配问题其Sword版本仅支持较低版本的ClickHouse进行部署。针对该兼容性挑战DeepFlow提供了两种解决方案一是从对应社区获取专用镜像例如通过鲲鹏官网查询并同步ARM架构的镜像版本二是使用自建的ClickHouse环境或自行构建适用于ARM架构的定制镜像。解决业务端口与 Server 端口冲突的问题在部署 DeepFlow Server 时发现其监听端口较多其中包括 Data Source 所使用的 20106 端口。由于 A 产品在部署 Server 时已占用该端口且 A 产品服务与当前服务未部署于同一环境故未发现此问题。然而当与 B 产品服务共同部署时20106 端口被占用导致 B 业务启动失败功能受到影响——原因在于 Server 先于 B 业务部署占用了该端口。向 DeepFlow 社区反馈后社区迅速响应将端口配置外部化。通过在 Server 配置中自定义对应模块的端口并更新镜像该问题得以快速解决。三、可观测性实践阶段性成果3.1 函数级链路数据以下为可观测性建设的阶段性成果之一基于函数级别的链路数据实现。通过业务中集成 Otel SDK 并注入 A 标签系统可上报函数粒度的 Span 追踪数据。在完成联调验证后该函数级链路数据被证实能够有效满足研发团队对代码层级可观测性的需求。因此当前观测体系建设已侧重于依托 A 标签实现细粒度追踪与分析。3.2 DeepFlow实践案例-微服务占用cpu不释放以下是可观测性实践中的一个性能剖析案例。在对 DeepFlow 架构进行压测时某服务在压测前占用 0.5 核 CPU压测期间升高至 1.5 核但压测结束后仍持续占用 1 核未能恢复至初始状态。针对该现象研发团队提出质疑希望排查是否存在 CPU 资源未释放的问题。此时借助 DeepFlow 零侵扰采集函数级别性能数据的能力建议研发团队通过性能剖析图定位具体函数。在生成该服务的性能剖析图并进行分析后成功定位到导致 CPU 占用持续偏高的函数瓶颈点。为验证性能剖析图所定位的函数问题研发团队从服务接口导出了 pprof 报告进行对比分析。结果确认该函数确实存在 CPU 占用异常原因在于其内部设有定时任务入口导致压测后 CPU 占用率无法回落。此次对比验证表明DeepFlow 函数性能剖析图具备较高的准确性能够为现场 CPU 性能分析提供有效支持。在私有化项目场景中环境通常处于内网隔离状态。传统采用 pprof 进行性能分析时需通过平台生成报告文件并导出至本地流程较为繁琐。若客户环境限制文件导出则此方式难以实施。相比之下DeepFlow 内置的性能剖析图功能可直接在环境中进行可视化分析显著提升了该类场景下性能诊断的可行性与效率。3.3 DeepFlow实践案例-MySQL访问延迟在另一个案例中本地 MySQL 所在节点负载升高并出现访问延迟。通过 DeepFlow 内置的 Grafana 看板可观察到多个服务调用 MySQL 时产生大量 5xx 状态码。进一步查看链路详情清晰显示服务报错源于连接 3306 端口超时。这一案例表明DeepFlow 的全栈链路追踪功能能够直观呈现此类中间件相关的异常问题。该结果来自于联调环境中 MySQL 节点负载过高时的实际观测证实了业务问题由数据库延迟引发。3.4 DeepFlow实践案例-Redis访问延迟在某故障模拟场景中通过混沌工程对 Redis 访问延迟进行了主动限制。限制生效后从全栈链路追踪看板中可清晰观察到因访问 Redis 导致的超时与延迟现象。DeepFlow 能够帮助运维人员快速定位此类中间件访问异常问题。3.5 系统适配在系统适配方面常见的 centos、redhat、ubuntu、suse、uos、kylin 这 6 种操作系统amd64 核 arm64 两种 cpu 架构以及 IPV6、IPV4 的 IP 栈都完成了可观测服务的适配。3.6 数据联动在数据联动方面目前已实现监控与可观测能力的整合。该体系以业务 SLO 指标为基础当 SLO 发生下降时系统自动关联至对应的服务拓扑视图。该视图以全局视角呈现各业务核心指标可快速定位出现 SLO 下滑的具体服务及其接口例如出现大量 5xx 错误或延迟升高的情况。通过该视图可进一步下钻至指标详情、监控看板及告警事件从而分析具体问题与接口。此外服务拓扑视图还支持与日志查询关联例如基于服务名称service_name与 URL当接口延迟大于3秒时可通过日志中的结构化字段检索相关接口日志。通过日志联动可获得对应链路的请求 ID 或追踪 IDtrace ID进而借助 trace ID 在链路追踪中关联核心调用链路。此时可查看性能剖析图、eBPF 采集的指标与日志数据并结合函数级性能拓扑进行深度下钻实现问题的精准定位与分析。四、可观测建设后续规划第一应用侧全链路接入为将APM数据全面集成至DeepFlow平台需推动各业务线统一遵循OpenTelemetry SDK标准进行接入。计划于第三季度完成所有核心业务的服务链路接入工作。第二统一观测平台的建设当前基于Grafana看板的观测方式在数据联动与使用体验上存在不足。为此将着手开发新一代可观测分析平台旨在实现指标、日志、链路、拓扑四维数据的深度融合与关联分析构建体系化的多维度观测能力。第三有效性验证体系计划基于混沌工程技术针对从客户现场收集的典型故障场景进行模拟演练。通过模拟验证可观测体系的实际效能与价值并据此输出标准化处置预案SOP使现场运维能够依据SOP快速定位与解决问题。第四引入 AIOps 能力在完成可观测数据基础建设与积累后将依托自有AI大模型能力通过MCP Server等架构与大模型技术栈进行集成。目标实现智能巡检、异常模式识别、故障根因分析等智能化运维场景。后续将优先完成可观测平台建设并逐步整合AI与自愈能力最终形成闭环的智能可观测平台。