透明请求追踪与自适应采样：Java微服务系统的新解决方案

本文主要探讨了"面向Java微服务系统的透明请求追踪及采样方法"这一主题，由黄梓程、陈鹏飞、余广坝和陈泓仰四位作者在中山大学计算机学院共同完成。微服务架构由于其灵活性和快速部署的优势，已经成为现代云基础软件系统的重要组成部分。然而，随着微服务系统的复杂性增加，拥有上百个服务实例和服务间的复杂依赖关系，故障排查变得困难，因此端到端请求追踪（trace）在微服务监控中的重要性日益凸显。 当前的分布式请求追踪技术往往依赖于开发者经验进行侵入式实现，这导致了追踪功能的开启和关闭控制困难，增加了开发者的负担，并可能限制了追踪技术的广泛应用。为了克服这些问题，研究者提出了Trace++，一个对开发者透明的请求追踪系统。Trace++的核心创新在于它能自动生成追踪代码，利用动态代码插桩技术无缝地将追踪逻辑融入正在运行的应用程序，从而降低了对原始代码的侵入性。开发者无需关注追踪代码的编写，能够更灵活地控制追踪功能的启用与禁用。 此外，Trace++采用了自适应采样策略，有效地管理了请求追踪的性能开销。在实际的微服务系统TrainTicket上，实验结果显示，Trace++在追踪准确性上表现出色，能够精准识别服务依赖关系。当追踪功能启用时，性能开销接近于传统的源代码插桩，而在关闭追踪时几乎不产生额外负担。更为关键的是，通过自适应采样，Trace++在捕获具有代表性的样本的同时，成功减少了89.4%的追踪数据，显著提高了追踪效率。 该研究为Java微服务系统提供了一种高效且用户友好的请求追踪解决方案，有助于提升微服务系统的监控和故障诊断能力，同时减轻了开发者的负担。其透明性和自适应采样策略对于推动分布式追踪技术在实际生产环境中的广泛应用具有重要意义。关键词包括请求追踪、动态插桩、采样、微服务以及云计算，这篇文章发表在《软件学报》上，供业界参考。