Trace实践的常见挑战：客户端数据与服务器端时延不一致

背景

在现代应用开发中，链路追踪技术（Trace）扮演着至关重要的角色。它不仅帮助开发者监控和调试应用程序，还对性能优化提供了极大的支持。然而，在实际操作中，客户端与服务器端的数据时延不一致问题经常出现，这对业务流程和技术实施造成了显著的影响。本文将探讨这一问题的具体表现、根源以及它带来的挑战，并讨论如何有效地解决这些问题。

Trace 技术概述

Trace 技术是一种监控和记录应用程序运行状态的方法，它可以帮助开发者了解程序在特定时间点的行为。通过 Trace，开发者可以获得请求路径、执行时间、关键代码函数执行细节等详细信息，这对于定位问题、监控系统性能以及进行后续的优化至关重要。Trace 技术在多种场景下都有应用，包括但不限于性能监控、故障诊断和系统调试。

Trace深入使用的挑战：客户端与服务器端时间不一致的表现

只要深入使用过Trace的用户，一定会有这样的体验，Trace反映出客户端调用时间很长，但是Server端的执行很短。这会带来以下的问题

1. 归因错误

时间不一致会导致误导性的性能指标，使得开发和运维团队难以准确评估系统的真实性能表现。例如，如果客户端时间显著长于服务器端处理时间，可能错误地将问题归咎于服务器的处理能力，而实际上问题可能出在网络延迟或客户端处理上。

2. 浪费更多的人力成本

准确地定位问题源头变得更加困难。时间不一致可能掩盖了真正的性能瓶颈或错误所在，导致团队花费大量时间在错误的方向上进行调试和优化。

3. 数据准确性和信任度下降

长期的时间不一致问题可能会损害团队对 Trace 数据的信任度。如果分析和报告经常基于不准确的时间数据，团队可能会对使用这些数据做出的决策持怀疑态度，从而影响到决策制定的质量和速度。

造成数据不一致的原因

为了能让Cient调用时间和Server执行时间不一致原因更容易理解，我们先理解下Trace数据是如何来的：Trace数据来源是通过拦截某些函数而获得，Trace数据本质上反映的是函数执行时间。

接下来让我们细化一次RPC函数调用的细节，从而分析可能造成故障的原因：

因为RPC的函数调用被封装成了本地函数调用，有些开发可能都不知道自己调用的函数其实是远程RPC调用，所以他们印象中的程序执行是这样的：client端执行RPC之后，Server端立马响应。

对网络有一定概念的开发，会认为rpc调用应该包含部分网络时间是如下图所示，server端开始时间比client端开始时间要晚，server端结束时间比client端结束要早。在这部分人的认知当中，一旦时延不一致，那就是网络的问题，但是网络很可能其实没有问题，请读者接着往下看。

另外如果从client角度来看，调用就是rpc封装的函数，这个函数的实现绝大多数是没有问题的，但是也可能出现以下这种情况：client端出现GC，或者DNS寻址出现问题，也就是问题出现在了认知盲区，不知道client可能会出现问题。

Server端实际执行过程如下图：

在一切正常的时候，图中紫色部分消耗的时间是非常少的，基本可以忽略。但是一旦可能出现故障，每个紫色框都可能是个故障原因。

可能原因如下：

• 内核处理网络连接： 半连接，全连接队列满，导致连接建立很长，通常在大并发流量的场景下出现。

• Tomcat容器耗尽可用业务线程： server端业务线程耗尽，通常在server端可能在雪崩中受到级联影响。

• 读网络请求： 如果网络质量出现问题，这段时间也会变长，还有网络带宽被打满的场景也会出现。

• 写网络请求： 如果网络质量出现问题，这段时间也会变长。还有网络带宽被打满也会出现。因为通常resposne是比较大的，这个时候如果client 与 server端的网络缓存配置不合理，出现网络full窗口或者0窗口也会出现问题。

• 任何在网络IO之前或者网络IO之后（Trace的拦截点位）可能的耗时操作。

挑战与问题

希望以上的说明帮助大家理解了client 和 server端执行时间不一致的可能根因。要能分析这个client与server端的时延不一致问题，要具备以下条件

• 深入理解程序执行过程的专家

• 深入理解网络执行原理

• 构建了非常丰富的可观测性数据

这些能力的积累可不是短期就能积累起来的，但是Kindling-OriginX 自带专家经验，自动对接Trace、DeepFlow、Prometheus等可观测性数据，在需要看什么指标数据之时，提供故障相关指标帮助用户深入理解故障根因。