可观测性

在学术界，虽然“可观测性”这个名词是近几年才从控制理论中借用的舶来概念，不过其内容实际在计算机科学中已有多年的实践积累。学术界一般会将可观测性分解为三个更具体方向进行研究，分别是：事件日志、和聚合度量，这三个方向各有侧重，又不是完全独立，它们天然就有重合或者可以结合之处，2017 年的分布式追踪峰会（2017 Distributed Tracing Summit）结束后，Peter Bourgon 撰写了总结文章《》系统地阐述了这三者的定义、特征，以及它们之间的关系与差异，受到了业界的广泛认可。

图 10-1 日志、追踪、度量的目标与结合（图片来源）

假如你平时只开发单体系统，从未接触过分布式系统的观测工作，那看到日志、追踪和度量，很有可能只会对日志这一项感到熟悉，其他两项会相对陌生。然而按照 Peter Bourgon 给出的定义来看，尽管分布式系统中追踪和度量必要性和复杂程度确实比单体系统时要更高，但是在单体时代，你肯定也已经接触过以上全部三项的工作，只是并未意识到而已，笔者将它们的特征转述如下：

在工业界，目前针对可观测性的产品已经是一片红海，经过多年的角逐，日志、度量两个领域的胜利者算是基本尘埃落定。日志收集和分析大多被统一到 Elastic Stack（ELK）技术栈上，如果说未来还能出现什么变化的话，也就是其中的 Logstash 能看到有被 Fluentd 取代的趋势，让 ELK 变成 EFK，但整套 Elastic Stack 技术栈的地位已是相当稳固。度量方面，跟随着 Kubernetes 统一容器编排的步伐，Prometheus 也击败了度量领域里以 Zabbix 为代表的众多前辈，即将成为云原生时代度量监控的事实标准，虽然从市场角度来说 Prometheus 还没有达到 Kubernetes 那种“拔剑四顾，举世无敌”的程度，但是从社区活跃度上看，Prometheus 已占有绝对的优势，在 Google 和 CNCF 的推动下，未来前途可期。

Kubernetes 是 CNCF 第一个孵化成功的项目，Prometheus 是 CNCF 第二个孵化成功的项目。
Kubernetes 起源于 Google 的编排系统 Borg，Prometheus 起源于 Google 为 Borg 做的度量监控系统 BorgMon。

追踪方面的情况与日志、度量有所不同，追踪是与具体网络协议、程序语言密切相关的，收集日志不必关心这段日志是由 Java 程序输出的还是由 Golang 程序输出的，对程序来说它们就只是一段非结构化文本而已，同理，度量对程序来说也只是一个个聚合的数据指标而已。但链路追踪就不一样，各个服务之间是使用 HTTP 还是 gRPC 来进行通信会直接影响追踪的实现，各个服务是使用 Java、Golang 还是 Node.js 来编写，也会直接影响到进程内调用栈的追踪方式。这决定了追踪工具本身有较强的侵入性，通常是以插件式的探针来实现；也决定了追踪领域很难出现一家独大的情况，通常要有多种产品来针对不同的语言和网络。近年来各种链路追踪产品层出不穷，市面上主流的工具既有像 Datadog 这样的一揽子商业方案，也有 AWS X-Ray 和 Google Stackdriver Trace 这样的云计算厂商产品，还有像 SkyWalking、Zipkin、Jaeger 这样来自开源社区的优秀产品。

图 10-2 日志、追踪、度量的相关产品（）

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