一篇文章带你了解云原生NPM数据采集和指标计算方法

本文涉及的产品
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应用实时监控服务-应用监控,每月50GB免费额度
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
简介: 本文介绍云原生NPM中如何采集TCP连接数据,计算网络指标,并关联应用进程。通过构建包含四元组、收发字节数、延迟等字段的数据结构,结合抓包与系统命令获取PID、UID等信息,实现网络与应用的联动分析,助力快速定位故障根源。

在之前的一篇文章《云原生NPM与传统NPM的差异》中,我们了解到,传统NPM通过对物理设备的网络流量进行镜像,可以统计出网络层面的各种指标,也可以分析出网络延迟、带宽、重传等性能相关的指标。但是在实际工作中发现,网络层面的异常信息只是第一步,定位到产生异常的服务和原因,才能真正解决问题。本篇我们将讲述如何在云原生NPM中获取网络数据及相关网络指标的计算方法,以及如何将网络与具体应用进程进行关联,从而有助于快速地定位到可疑点。

1、设计数据结构

该结构描述了一条TCP网络连接(本篇只关注TCP连接的应用)的主要信息,以该数据结构为基础,可以得到以应用/进程为视角的网络状态。除此之外,还可以增加其它字段,如错误报文数、重传报文数、乱序报文数,等等。图片 4

2、获取字段值

  • ClientIP, ServerIP, ClientPort, ServerPort
    网络连接的四元组。从捕获的网络报文中可以解析出IP和Port信息。TCP连接有三次握手的过程,第一次握手的时候由客户端发起syn请求,根据这个信息可以确定Client。

image.png

  • BytesReceived, BytesSent, PacketsReceived, PacketsSent
    对服务端接收和发送的报文数、字节数进行统计。因为服务端接收就等于客户端发送,所以只需要统计一个方向的数据即可。

Rtt, Crt, Art, Ptt这几个与时间相关的性能指标无法直接从网络报文中获取,需要通过一些算法计算,计算方法如下图所示:

image.png

对于旁路抓包,该图中隐含了一个重要信息:传统的NPM抓包位置要么靠近client, 要么靠近server。而云原生中的NPM要么位于client,要么位于server。这个抓包位置的变化,导致性能指标的计算方法略有区别。

  • Rtt (round trip time)
    计算时要区分该连接的目标地址是否为本机地址,如果是,意味着该连接是远端访问本地的一个服务,按照上图中server角色来计算:T(ack) – T(synack);否则,按client角色来计算:T(synack) – T(syn)
  • Crt (client response time)
    按client角色来计算:T(http-get) – T(ack)
  • Art (application response time)
    按 server 角色来计算: T(http-response) – T(http-get)

  • Ptt (payload transaction time)
    按client 或 server角色都可以,数据传输的总时间。

剩下的两个字段,PID和UID,分别表示进程ID和用户ID,这两个字段的值无法在网络包中获取,需要从操作系统中获取。下图是linux系统下运行 netstat -nopt 的输出。

image.png

从中可以看到一条连接的四元组信息,还有PID和进程名。

到此,我们已经获取了本文开头结构中的所有字段的值。很多的应用日志框架都会默认输出PID信息,因此,通过PID还可以将网络指标与应用的日志进行关联,为相关的故障诊断提供更丰富的上下文信息。

3、结尾

通过对网络数据的分析,可以计算出一些与网络质量相关的关键指标,用于定位与网络相关的故障根因。TCP协议栈本身是一个比较复杂的系统,内部11种状态之间的转换与开销对于外部来说是一个完全的黑盒,但是对于定位问题有时却很关键。那如何观测这些关键信息呢?后续文章将介绍如何使用eBPF来采集内核中的网络指标,敬请期待。

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