作者：高玉龙 (元泊)

首先，我们了解一下移动端全链路 Trace 的背景：

从移动端的视角来看，一个 App 产品从概念产生，到最终的成熟稳定，产品研发过程中涉及到的研发人员、工程中的代码行数、工程架构规模、产品发布频率、线上业务问题修复时间等等都会发生比较大的变化。这些变化，给我们在排查问题方面带来不小的困难和挑战，业务问题会往往难以复现和排查定位。比如，在产品初期的时候，工程规模往往比较小，业务流程也比较简单，线上问题往往能很快定位。而等到工程规模比较大的时候，业务流程往往涉及到的模块会比较多，这个时候有些线上问题就会比较难以复现和定位排查。

本文汇集了笔者在 2022 D2 终端技术大会上的相关技术分享，希望能给大家带来一些思考和启发。

端侧问题为什么很难复现和定位？

线上业务问题为什么很难复现和排查定位？经过我们的分析，主要是由 4 个原因导致：

移动端 & 服务端日志采集不统一，没有统一的标准规范来约束数据的采集和处理。

端侧往往涉及的模块非常多，研发框架也各不相同，代码相互隔离，设备碎片化，网络环境复杂，会导致端侧数据采集比较难。

从端视角出发，不同框架、系统之间的数据在分析问题时往往获取比较难，而且数据之间缺少上下文关联信息，数据关联分析不容易。

业务链路涉及到的业务域往往也会比较多，从端的视角去复现和排查问题，往往需要对应域的同学参与排查，人肉运维成本比较高。

这些问题如何来解决？我们的思路是四步走：

建立统一标准，使用标准协议来约束数据的采集和处理。

针对不同的平台和框架，统一数据采集能力。

对多系统、多模块产生的数据进行自动上下文关联分析和处理。

我们也基于机器学习，在自动化经验分析方面做了一些探索。

统一数据采集标准

如何统一标准？目前行业内也有各种各样的解决方案，但存在的问题也很明显：

不同方案之间，协议/数据类型不统一；

不同方案之间，也比较难以兼容/互通。

标准这里，我们选择了 OTel，OTel 是 OpenTelemetry 的简称，主要原因有两点：

OTel 是由云原生计算基金会（CNCF）主导，它是由 OpenTracing 和 OpenCensus 合并而来，是目前可观测性领域的准标准协议；

OTel 对不同语言和数据模型进行了统一，可以同时兼容 OpenTracing 和 OpenCensus，它还提供了一个厂商无关的 Collectors，用于接收、处理和导出可观测数据。

在我们的解决方案中，所有端的数据采集规范都基于 OTel，数据存储、处理、分析是基于 SLS 提供的 LogHub 能力进行构建。

端侧数据采集的难点

只统一数据协议还不够，还要解决端侧在数据采集方面存在的一些问题。总的来说，端侧采集当前面临 3 个主要的难点：

数据串联难

性能保障难

不丢数据难

端侧研发过程中涉及到的框架、模块往往比较多，业务也有一定的复杂性，存在线程、协程多种异步调用 API，在数据采集过程中，如何解决数据之间的自动串联问题？移动端设备碎片化严重，系统版本分布比较散，机型众多，如何保障多端一致的采集性能？App 使用场景的不确定性也比较大，如何确保采集到的数据不会丢失？

端侧数据串联的难点

我们先来分析一下端侧数据自动串联所面临的主要问题。

在端侧数据采集过程中，不仅会采集业务链路数据，还会采集各种性能&稳定性监控数据，可观测数据源比较多；

如果用到其他的研发框架，如 OkHttp、Fresco 等，可能还会采集三方框架的关键数据用于网络请求，图片加载等问题的分析和定位。对于业务研发同学来说，我们往往不会过多的关注这类三方框架技术能力，涉及到这类框架问题的排查时，过程往往比较困难；

除此之外，端侧几乎完全异步调用，而且异步调用 API 比较多，如线程、协程等，链路打通也存在一定的挑战。

这里会有几个共性问题：

三方框架的数据如何采集？如何串联？

不同可观测数据源之间如何串联？

分布在不同线程、协程之间的数据如何自动串联？

端侧数据自动串联方案

我们先看下端侧数据自动串联的方案。

在 OTel 协议标准中，是通过 trace 协议来约束不同数据之间的串联关系。OTel 定义了 trace 数据链路中每条数据必须要包含的必要字段，我们需要确保同一条链路中数据的一致性。比如，同一条 trace 链路中，trace_id 需要相同；其次，如果数据之间有父子关系，子数据的 parent_id 也需要与父数据的 span_id 相同。

我们知道，不管是 Android 平台，还是 iOS 平台，线程都是操作系统能够调度的最小单元。也就是说，我们所有的代码，最终都会在线程中被执行。在代码被执行过程中，如果我们能把上下文信息和当前线程进行关联，在代码执行时，就能自动获取当前上下文信息，这样就可以解决同一个线程内的 trace 数据自动关联问题。

在 Android 中，可以基于线程变量 ThreadLocal 来存储当前线程栈的上下文信息，这样可以确保在同一线程中采集到的业务数据进行自动关联。如果是在协程中使用，基于线程变量的方案就会存在问题。因为在协程中，协程真实运行的线程是不确定的，可能会在协程执行的生命周期内进行线程切换，我们需要利用协程调度器和协程 Context 来保持当前上下文的正确性。在协程恢复时，让关联的上下文信息在当前线程生效，在协程挂起时，再让上下文信息在当前线程失效。

在 iOS 中，主要基于 activity tracing 机制来保持上下文信息的有效性。通过 activity tracing 机制，在一个业务链路开始时，会自动创建一个 activity，我们把上下文信息与 activity 进行关联。在当前 activity 作用域范围内，所有产生的数据都会与当前上下文自动关联。

基于这两种方案，在产生 Trace 数据时，SDK 会按照 OTel 协议的标准，自动把上下文信息关联到当前数据中。最终产生的数据，会以一棵树的形式进行逻辑关联，树的根节点就是 Trace 链路的起点。这种方式，不仅支持协程/线程内的数据自动关联，还支持多层级嵌套。

三方框架的数据采集和串联

针对三方框架的数据采集，我们先看看业内通行的做法，目前主要有两类：

如果三方库支持拦截器或代理的配置，一般会通过在对应拦截器增加埋点代码的方式来实现；

如果三方库对外暴露的接口比较少，一般会通过 Hook 或其他方式增加埋点代码，或者不支持对应框架的埋点。

这种做法会存在两个主要的问题：

埋点不完全，拿 OkHttp 来举例说明，三方 SDK 内部也可能存在对 OkHttp 的依赖，通过拦截器的方式，可能只支持当前业务代码的埋点采集，三方 SDK 的网络请求信息无法被采集到，会导致埋点信息不完全；

可能需要侵入业务代码，为了实现对应框架的埋点，需要有一个切入时机，这个切入时机往往需要在对应框架初始化时增加代码配置项来实现。

如何解这两个问题？

我们使用的方案是实现一个 Gradle Plugin，在 Plugin 中对字节码进行插桩处理。我们知道，Android App 在打包的过程中，有个流程会把 .class 文件转为 .dex 文件，在这个过程中，可以通过 transform api 对 class 文件进行处理。我们是借助 ASM 的方式来实现 class 文件的插桩处理。在对字节码处理的过程中，需要先找到合适的插桩点，然后注入合适的指令。

这里拿 OkHttp 的字节插桩进行举例：插桩的目标是在 OkHttpClient 调用 newCall 方法时，把当前线程的上下文信息关联到 OkHttp 的 Request 中。在 Transform 过程中，我们先根据 OkHttpClient 的类名过滤出目标 class 文件，然后再根据 newCall 这个方法名过滤要插桩的方法。接下来，需要在 newCall 方法开始的地方把上下文信息插入到 request 的 tags 对象中。经过我们的分析，需要在 newCall 方法调用开始的时候，插入目标代码。为了方便实现和调试，我们在扩展库中实现了一个 OkHttp 的辅助工具，在目标位置插入调用这个工具的字节码，传入 request 对象就可以了。

插入后的字节码会和扩展库进行关联。这样就能解决三方框架数据采集和上下文自动关联的问题。

相对于传统做法，使用字节码插桩的方案，业务代码侵入性会更低，埋点对业务代码和三方框架都能生效，同时结合扩展库也能完成上下文的自动关联。

如何确保性能

在可观测数据采集过程中，会有大量的数据产生，对内存、CPU 占用、I/O 负载都有一定的性能要求。

我们基于 C 对核心部分进行实现，确保多平台的性能一致性，并从三个方面对性能做了优化：

首先，是对协议化处理过程进行优化。数据协议方面选择使用 Protocal Buffer 协议，Protocal Buffer 相对 JSON 来说，不仅速度更快，而且更省内存空间。在协议的序列化上，我们采用了手动封装协议的实现，在序列化的过程中，避免了很多临时内存空间的开辟、复制以及无关函数的调用。

其次，在内存管理方面，我们直接对 SDK 的最大使用内存做了可配置的大小限制。内存的使用，可以根据业务情况按需配置，避免 SDK 内存占用过大对 App 的稳定性造成影响；其次，还引入了动态内存管理机制，内存空间的使用按需增加，不会一直占用 App 的内存空间，避免内存空间的浪费。同时还提升了字符串的处理性能。在字符的处理上，引入了动态字符串机制，它可以记录字符串自身的长度，获取字符长度时，操作复杂度低，而且可以避免缓冲区溢出，同时也可以减少修改字符串时带来的内存重分配次数。

最后，在文件缓存管理方面，我们也限制了文件大小的上限，避免对端设备存储空间的浪费。在缓存文件的落盘处理上，我们引入了 Ring File 机制，把缓存数据存储在多个文件上面，以日志文件组的形式对多个文件进行组装。整个日志文件组以环形数组的形式，从头开始写，写到末尾再回到头重新循环写。通过这种方式写数据，可以减少写文件时的随机 Seek，而且 Ring File 的机制，可以确保单个日志文件不会过大，从而尽可能的降低系统 I/O 的负载。除了 Ring File 的机制外，还把断点保存、缓存清理的逻辑放到了一起聚合执行，减少随机 Seek。checkpoint 的文件大小也做了限制，在超出指定大小后会对 checkpoint 文件进行清理，避免 checkpoint 文件过大影响文件读写效率。

经过上面的这些优化措施之后，最终 SDK 采集数据的吞吐量提升了 2 倍，内存和 CPU 占用都有明显的降低。每秒钟最高可支持 400+条数据的采集。

如何确保日志不丢失？

性能满足要求还不够，还需要确保采集到的数据不能丢失。在 App 的使用过程中，app 经常可能会出现异常崩溃，手机设备异常重启，以及网络质量差，网络延时、抖动大的情况。在这类异常场景下，如何确保采集到数据不会丢失？

在采集数据时，我们使用了预写日志（WAL）机制，并结合自建网络加速通道来优化这个问题。

引入预写日志机制的目的是确保写入到 SDK 的数据，在发送到服务器之前，不会因为异常原因而丢失。这个过程的核心是，在数据成功发送到服务器之前，先把数据缓存在移动设备的磁盘上，数据发送成功之后，再移除磁盘上的缓存数据。如果因为 App 异常原因，或者设备重启导致数据发送失败，因为缓存的数据还在，SDK 会根据记录的断点信息对数据发送进度进行恢复。同时预写日志机制可以确保数据的写入和发送并发执行，不会互相阻塞；

在数据发送之前，还会对多条数据做聚合处理，并通过 lz4 算法进行压缩处理，这种做法可以降低数据发送时的请求次数和网络传输流量的消耗。如果数据发送失败，还会有重试策略，确保数据至少能成功发送一次；

在数据发送时，SDK 支持就近接入加速边缘节点，并通过边缘节点与 SLS 之间的内部网络加速通道传输数据。

经过这三种主要的方式优化之后，数据包的平均大小降低了 2.1 倍，整体的 QPS 平均提升 13 倍，数据整体的发送成功率达到了 99.3%，网络延时平均下降了 50%。

多系统数据关联处理

解决了端侧数据的串联和采集性能问题之后，还需要处理多系统之间的数据存储和关联分析问题。

数据存储方面，我们直接基于 SLS LogHub 能力，把相关的数据统一存储，基于 SLS，日均可以承载 PB 级别的流量，这个吞吐量可以支持移动端可观测数据的全量采集。

解决了数据的统一存储问题之后，还需要处理两个主要的问题。

第一个问题，不同系统可观测数据之间的上下文关联如何处理？

根据 OTel 协议的约束，我们可以基于 parent_id 和 span_id 来处理根节点、父节点、子节点之间的映射关系。首先，在查询 Trace 数据链路时，会先从 SLS 拉取一定时间段内的所有 Trace 数据。然后按照 OTel 协议的约束，对每条数据进行节点类型的判定。由于多系统的数据可能存在延时，在查询 Trace 数据链路时，有些数据可能还没有到达。我们还需要对暂时不存在的父节点进行虚拟化处理，确保 Trace 链路的准确性。接下来，还需要对节点进行规整处理，把属于同一个 parent_id 的节点进行聚合，然后再按照每个节点的开始时间进行排序，最终就可以得到一条 trace 链路信息，基于这个链路信息，我们可以还原出系统的调用链路。

第二个问题，在进行 Trace 分析时，我们往往还需要从系统视角出发，对不同维度的数据进一步分析。比如，如果想从设备 ID、App 版本、服务调用等不同维度，对 Trace 数据进一步分析，该怎么做？我们来看一下怎么解决这个问题。

多系统数据拓扑生成

当我们从系统整体视角对问题进行分析时，所需要的 Trace 数据规模往往会比较大，每分钟可能有数千万条数据，而且对数据的时效性要求也比较高。传统的流处理方式在这种场景下很容易遇到性能瓶颈问题。我们采用的方案是，把流处理问题转换为批处理问题，把传统的链路处理视角转换为系统处理视角。经过视角转化之后，从系统视角来看，解决这个问题最主要的核心，就是如何确定两个节点之间的关系。

我们看一下具体的处理过程。在批处理上，我们使用了 MapReduce 框架。首先，在数据源处理阶段，我们基于 SLS 的定时分析（ScheduledSQL）能力，对数据进行聚合处理，按照分钟级从 Trace 数据源中捞取数据。在 Map 阶段，先按照 traceID 进行分组，对分组之后的数据再按照 spanID、parentID 维度对数据进行聚合。然后计算出相关的统计数据，如成功率、失败率、延时指标等基础统计数据。在实际的业务使用中，往往还会采集一些和具体业务属性相关的数据，这部分数据往往会根据业务的不同，有比较大的差异。针对这部分类型的数据，在聚合处理的过程中，支持按照其他维度对结果进行分组。此时会得到两种中间产物：

包含两个节点关系的聚合数据，我们把这种类型的数据，叫做边信息

以及未匹配到的原始数据

这两种中间产物，在 Combine 阶段还会再进行聚合处理，最终会得到包含基础统计指标，以及其他维度的结果数据。

最终产物会包含几个主要的信息：

边信息，可以体现调用关系。

依赖信息，可以体现服务依赖关系。

还有指标信息，以及其他资源信息等。其中，业务属性相关的数据会体现在资源信息中。

基于这些产物，我们可以通过对资源、服务等信息的多个维度筛选，来统计出对应维度的问题分布和影响链路。

自动化问题根因定位探索

接下来向大家介绍下，我们在自动化问题根因定位方向的一些探索。

我们知道，随着 App 版本的迭代，每次 App 的发版可能会涉及到多个业务的代码变更。这些变更，有的经过充分测试，也有的未经过充分测试，或者常规测试方法没有覆盖到，对线上业务可能会产生一定的潜在影响，导致部分业务不可用。App 规模越大，业务模式越多，对应的业务数据量，请求链路，不确定性就越大。出了问题之后，往往需要多人跨域参与排查，人肉运维成本比较高。

如何在端侧问题排查定位方向，通过技术手段进行研发效能的提速？我们基于机器学习技术做了一些探索。

我们目前的方法是，先对 Trace 源数据进行特征处理；然后再对特征进行聚类分析，去找到异常 Trace；最后再基于图算法等，对异常 Trace 进行分析，找到异常的起始点。

首先，实时特征处理阶段会读取 Trace 源数据，对每个 Trace 链路按照由底向上找 5 个节点的方式生成一个特征，并对特征进行编码。然后对编码之后的特征通过 HDBSCAN 算法进行层次聚类分析，此时相似的异常会分到同一个组里面，接下来再从每组异常 Trace 中找出一条典型的异常 Trace。最后，通过图算法找到这条异常 Trace 的起点，从而确定当前异常 Trace 可能存在的问题根因。通过这种方式，只要是遵循 OTel 标准协议的数据源都能够进行处理。

案例：多端链路追踪

经过对数据处理之后，我们来看下最终的效果。

这里有一个模拟 Android、iOS、服务端，端到端链路追踪的场景。

我们使用 iOS App 来作为指令的发送端，Android App 来作为指令的响应端，用来模拟远程打开汽车空调的操作。我们从图上可以看到，iOS 端“打开车机空调”这个操作触发后，依次经过了“用户权限校验”、“发送指令”、“调用网络请求”等环节。Android 端收到指令后，依次执行“远程启动空调”、“状态检查”等环节。从这个调用图可以看得到，Android、iOS、服务端，多端链路被串联到了一起。我们可以从 Android、iOS、服务端的任何一个视角，对调用链路进行分析。每个操作的耗时，对应服务的请求数，错误率，以及服务依赖都能体现出来。