Grafana动态视图在转转推送系统中的应用

开发
动态视图,即:Flowcharting,是Grafana的一个插件。该插件借助在线图形库draw.io绘制、展示复杂图表。

1 背景

转转的推送系统为自研产物,实现过程简述为:对外提供一个接入层,以多次MQ转发形式进行多系统交互,内部包括:推送内容过滤、免打扰策略、厂商通道分发等逻辑,最终发起http请求至厂商通道,推送至设备,如图1所示。一条Push经过的逻辑节点众多,业务侧同学经常反馈Push收不到。每次收到反馈,都需要对链路中的每个集群进行排查,费时费力,亟需一种快速定位问题的方式,解放人力。

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图1 转转推送系统-推送流程

2 idea的诞生

在调用链路层面,一次接口调用中,traceId贯穿整个调用链路,该能力由Radar(自研能力,负责埋点的生成等)+ Zipkin实现。当Push发送失败时,一定会在某个逻辑节点终止,如果我们可以将正向逻辑节点、异常逻辑节点以可视化的方式呈现出来,以traceId作为查询问题的线索,则可以在图中快速定位问题原因。

在数据采集方向上,对数据上报有严格的耗时、低性能开销要求。Prometheus监控体系的QPS在千万级别,耗时为纳秒级,内存占用和资源消耗都相对较小,主要取决于标签的数量,标签越多,内存占用越多。若采用traceId作为查询条件(对应Prometheus中的一个标签),可以通过抽样、限制收集的环境,即:只在测试、沙箱环境收集,降低对内存等资源的消耗。

以这两个层面为出发点,Grafana动态视图与我们诉求不谋而合。

3 什么是动态视图

动态视图,即:Flowcharting,是Grafana的一个插件。该插件借助在线图形库draw.io绘制、展示复杂图表。draw.io支持的图表包括:技术架构方案(Legacy、Cloud、Azure、AWS、GCP、Kubernetes、Terraform)、UML方案、工作流等。

可以用这个插件动态填充数据、自定义数据与图表的交互,它可以/支持:

  • 监视状态和性能
  • 与图表交互
  • 根据数据或状态更改显示的对象
  • 向对象添加链接
  • 充分利用变量修改形状、颜色、链接、下载路径等
  • 支持正则表达式进行匹配和替换

附官方动态视图样例,如图2所示。

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图2 官方Grafana动态视图样例

4 构建看板

4.1 绘制视图

我们将一条Push经过的每个逻辑节点绘画出来,如图3所示。上方的绿色底色节点为正向节点,每个正向节点正下方对应一些异常节点,即:图中的土黄色节点。多个正向节点之间用箭头串联起来。此外,所有节点都定义了一个状态码,用来唯一标识该节点。节点状态码释义放在了最右侧的灰色底色节点中,点击该节点可以进入状态码说明在线文档。

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图3 转转推送系统-链路流程图

4.2 上报数据

在公共jar包中定义一个Counter,该Counter中包含了两个标签:nodeName、traceId。其中,traceId对应视图中每个节点的名称。

private static final Counter NODE_COUNTER = Counter.build().name("push_link_graph_node_monitor").help("push链路节点监控").labelNames("nodeName", "traceId").disableAutoCreateGraph(true).register();

此外,在jar包中提供上报方法,供各服务上报数据使用。

public static void reportNodeInfoStrWithTraceId(String nodeName, String traceId) {
    try {
        if (StringUtils.isBlank(traceId)) {
            traceId = com.bj58.zhuanzhuan.radar.util.RadarUtils.getTraceId();
        }

        NODE_COUNTER.labels(nodeName, traceId).inc();
    } catch (Exception e) {
        // DO NOTHING
    }
    return;
}

最后,在业务代码中上报埋点数据,如图4所示。

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图4 上报埋点数据

4.3 创建Grafana看板

新建一个Grafana看板如图5所示。

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图5 创建Grafana看板

点击《设置》按钮,完善基础信息、设置变量,如图6所示。

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图6 设置按钮图示

基础信息的填写如图7所示,基础信息包括:看板名称、看板标签(可用来标记看板所属的部门信息)、看板数据的时间查询条件等。

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图7 完善看板基础信息

设置变量如图8所示,该变量用作后续的数据源召回条件。变量的类型支持:即时手动输入、实时数据源、常量等等。这里将traceId设置为:即时手动输入类型。

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图8 设置变量

4.4 将图导入Grafana

在已绘制好的流程界面中,选中《其它》tab,勾选其中的《编辑绘图》选项,如图9所示。然后复制XML内容到剪贴板中,如图10所示。最后将复制好的内容粘贴在FlowCharting看板内,如图11所示。

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图9 编辑绘图

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图10 复制XML内容

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图11 粘贴XML内容

4.5 完善PromQL数据

这一步骤是书写查询语句,以获取视图中动态查询到的数据。在《Query》tab中填写PromQL、数据的图例维度,如图12所示。图例维度用作后续数据与图表的交互条件。

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图12 完善PromQL与图例

对当前的推送场景来说,PromQL按照traceId聚合,图例使用nodeName。附,PromQL如下:

increase(push_link_graph_node_monitor{traceId="${traceId}"}[$__rate_interval])

如果对PromQL不了解,可以查阅参考资料中的第4点。

填写好的PromQL可以通过2种方式验证结果,如图13所示。

  • QL验证方式一:打开页面右上角的《Table view》开关,可以观测到下方有查询数据展示出来。
  • QL验证方式二:点击页面中部靠下的《Query Inspector》按钮,出现查询结果半层,半层中可以看到查询结果,如图14所示。当出错时,会给出提示信息,按提示排查即可。

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图13 QL验证方式

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图14 Query Inspector半层

4.6 定义Mapping

这一步骤是定义数据与图表的交互。Mapping包括:

  • Color/Tooltip Mappings:将数据关联drwa.io XML元素,动态修改图的颜色、提示。如:订单数小于100单将图变红。
  • Label/Text Mappings:将计算的数据展示到图上。
  • Link Mappings:将图配置跳转链接,点击即可跳转。
  • Event/Animation Mappings:用于将图的数据绑定事件,如:订单数小于100单,图的边框闪烁。

每个场景的使用方式可以参考官方网站,详见《参考资料》第3点,或点击每个页面元素右侧的问号查看帮助信息、样例,如图15所示。

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图15 页面元素右侧的帮助信息

在推送场景中,我们使用Event/Animation Mappings,当数据满足一定条件时,图中的元素闪烁展示。首先我们配置数据的聚合方式与触发阈值,配置样例如图16所示。

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图16 配置数据的聚合方式与触发阈值

其中lvl字段0值代表nodeName为21000的第一个不为空的数据大于等于0。后面会用到这个lvl值触发图形交互。

接下来,我们配置图形闪烁的条件,如图17所示。点击红色框中的《链接》按钮,然后在左侧选中要关联的页面图形元素,对应本图中的左侧蓝色框内容。选中之后,该元素的唯一标识会出现自动填充在右侧蓝色框中。之后,在黄色框里选择lvl的值,即我们刚刚设置的lvl为0这个值,代表当满足该条件时,元素会出现动效。最后在绿色框中设置动效效果为闪烁。

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图17 图的数据绑定事件示例

以此类推,给页面上每个元素设置数据交互效果。

5 成果与收效

5.1 成果

通过draw.io绘制出含有Push链路中每个逻辑节点的视图,然后在Grafana上构建数据交互规则,将推送系统链路以可视化的方式呈现出来。

当我们拿到一个traceId后,输入到搜索框中,Grafana自动获取到数据,触发数据交互,高亮每一个逻辑节点,如图18所示,非常直观。

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图18 推送系统动态视图演示

当异常节点高亮时,业务侧同学可以根据状态码查看说明文档,找出对应的解决方案,如图19所示,该图表明是苹果APNs通道返回了状态码为400,且原因为BadDeviceToken。

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图19 推送系统动态视图-链路异常case

我们可以在图中灰色节点的在线文档链接中找到解决方案,如图20所示。

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图20 推送系统APNs异常状态码释义

5.2 收效

在动态视图出现之前,人均排查时间为0.25小时以上,询问频率为每天N次。有了动态视图,业务侧同学基本能够根据动态视图定位到异常原因,实现自助解决问题,没有再询问过(排除服务异常的case,需要人工再次介入),极大降低了人力成本的投入。

6 推广

只要你的服务或者业务,可以用流程图绘制,都可以通过本文的方式构建出一张动态视图,以可视化方式展现逻辑,帮助你快速定位正向、异常逻辑节点,减少排查问题过程中的人力投入。

欢迎大家在评论区留言,也可添加微信号:zpc_1994,进一步交流。

7 致谢

感谢架构部伙伴建新(王建新)同学、赵浩同学的答疑解惑,帮助我们深入了解数据采集、动态视图构建相关的原理,为最终的技术选型提供了有力的理论支撑。

8 参考资料

[1] 孟维道.转转Push系统设计及架构演进,2023

[2] 苑冲.Prometheus+Grafana:转转如何打造开箱即用的一体化监控系统?,https://mp.weixin.qq.com/s/uSgAAsIqFcKf9jPNKH7sOw

[3] flowcharting-repository,https://algenty.github.io/flowcharting-repository/

[4] 初识PromQL,https://www.topgoer.cn/docs/prometheus/prometheus-1ccta9bf6ibdq

责任编辑:庞桂玉 来源: 转转技术
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