Zipkin/Pinpoint/SkyWalking全面对比

本文涉及的产品
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简介: 【11月更文挑战第1天】这里重点从探针的性能、Collector的可扩展性、调用链路分析、完整的应用拓扑、对于科技人员使用友好程度(部署安装、埋点接入、使用管理)几个方面来进行对比。

链路追踪在很多公司已经有大量的实践,开源领域能够开箱即用的产品也不少,主流的包括Zipkin、Pinpoint、SkyWalking、CAT等,这里重点对比以下三种优秀的开源APM组件。

  • Zipkin:由Twitter公司开放源代码的调用链分析系统,基于spring-cloud-sleuth得到广泛使用,非常轻量。
  • Pinpoint:由韩国Naver研发团队开源,专注于链路分析和应用性能监控系统,采用Java语言编写,埋点无侵入,稳定且易用。
  • SkyWalking:国产的优秀APM组件,专注于链路和性能监控,埋点无侵入,已加入Apache孵化器,本身也支持OpenTracing规范,是开源APM领域的后起之秀。


这里重点从探针的性能、Collector的可扩展性、调用链路分析、完整的应用拓扑、对于科技人员使用友好程度(部署安装、埋点接入、使用管理)几个方面来进行对比。


1、探针性能

探针的性能是比较关键的指标,毕竟作为公共组件,如果启用链路监控后导致吞吐量大幅下降,这不仅不能被接受,甚至可能造成生产事件。因此在选择APM组件的过程中,必须要经过充分的性能对比测试。不过,要设计公平的性能测试环境来对比这三款方案也并不容易,探针性能与被接入的应用系统自身性能、高吞吐高负载场景、系统间调用关系的复杂度、探针采样频率,甚至Web应用服务器的自身性能都有密切关系,都可能对测试指标造成影响。


从性能测试数据来看,在三种链路监控组件中,SkyWalking的探针对应用系统吞吐量的影响最小,Zipkin居中,Pinpoint的影响最为明显,高峰时甚至可能使性能下降超过10%;同时,启用探针之后,对被接入主机的CPU和内存方面也均会产生一定的性能开销,Zipkin的性能开销最为明显,Pinpoint和SkyWalking则相对较低。综合对比的话,SkyWalking的表现无疑最优


2、Collector扩展性

Collector是链路工具收集探针或应用埋点时发送的各类数据的关键服务模块,Collector能否水平扩展决定了该链路追踪工具能否支撑大规模服务器集群。

  • Zipkin:Agent与服务端之间通过HTTP或消息队列进行通信。推荐基于消息队列异步方式通信,有利于提高吞吐量。
  • SkyWalking:Collector支持单机和集群两种模式。Collector与Agent之间使用gRPC协议进行通信。
  • Pinpoint:Pinpoint的Collector同样支持单机或集群部署。Pinpoint Agent通过thrift通信框架,发送链路信息到Collector。


3、调用链路数据分析

对调用链路采集到的数据分析越全面,粒度越细越好,如果能够实现代码行级别的数据采集和分析,那么定位故障和性能瓶颈时也更加具体。

  • Zipkin的链路监控粒度比较粗(相比较而言),调用链展示只到接口级别。
  • SkyWalking支持主流的各类中间件、开发框架、数据库及消息中间件,不过调用链路分析只能说比Zipkin稍稍完备,粒度仍然不够细。SkyWalking社区非常活跃,版本迭代极为迅速,相信随着其版本的快速更迭,功能也会越来越强。
  • Pinpoint是这几款APM组件中调用分析较为完备的一款。Pinpoint提供了代码级别的追踪粒度,不仅对每个方法进行记录,甚至对执行的SQL的耗时都做了记录。当然,这有利也有弊,追踪的粒度越细,性能开销也有可能越大,尽管可以通过设置采样率来减少性能方面的影响,但采样率低的话,请求又可能追踪不到,这中间如何平衡,就需要用户自己仔细考量了。不过,若单纯从链路追踪粒度和数据分析方面来看,目前Pinpoint完胜另外两款


4、完整的应用拓扑

自动分析应用拓扑,能够帮助梳理应用系统之间的调用关系。Zipkin、Pinpoint和SkyWalking这3款APM组件都能实现完整的链路拓扑展示,相对来说,Zipkin展示的拓扑结构主要展示服务与服务之间的调用关系,Pinpoint和SkyWalking的调用拓扑则展示得更加丰富,除了服务与服务之间的调用关系外,过程中涉及的中间件(如DB/Redis)也都有体现。


5、使用友好

不管是Zipkin、SkyWalking,还是Pinpoint,都由4个模块组成。其中SkyWalking和Pinpoint都由Collector、Storage、Agent和Web 4个模块组成。Zipkin没有提供Agent,而是多了一个Query模块,负责查询Storage中存储的数据。


从接入方式来看,SkyWalking和Pinpoint均基于ASM字节码增强技术实现调用拦截和数据收集,可以做到真正的代码无侵入,对代码的侵入性非常低,对开发人员可以实现完全透明,只需要在启动服务器时添加一些参数,就可以完成探针的部署;Zipkin的链路追踪是基于spring-cloud-sleuth,只提供了基本的操作API,如果需要与框架或者项目集成的话,就需要手动添加配置文件或增加代码。


对于探针的扩展性,Zipkin目前能够支持包括Java、Scala、Node、Go、Python、Ruby和C#等主流开发语言和框架。Pinpoint只支持Java和PHP,而SkyWalking目前已支持多种语言,包括Java、C#、PHP、Node.js、Go等,如果企业的系统服务涉及多个开发语言,那么Zipkin和SkyWalking都会是不错的选择。


在数据存储方面,Zipkin基于Cassandra,也能够支持ElasticSearch和MySQL,Pinpoint的后端存储基于HBase(引申出一个问题,选择Pinpoint要有能力运维一套HBase集群),SkyWalking支持的存储很多,包括ElasticSearch、MySQL、TiDB等。


在追踪数据查询方面,Pinpoint无形中也受到HBase自身所能支持查询的限制(HBase只能支持3种方式查询:RowKey精确查找,SCAN范围查找,全表扫描),至今仍不能支持指定TraceID的查询,只支持在视窗界面通过鼠标圈定时间范围后,查看这个范围内的Trace信息。而Zipkin和SkyWalking可以支持多个维度任意组合查询,如时间范围、服务名、Trace状态、请求路径、TraceID等。


Zipkin和SkyWalking都是标配jar包,部署和启动都非常简单,有Java环境即可,而Pinpoint的Collector和Web模块都是war包,运行依赖Web容器。


在UI可视化功能方面,Pinpoint具备完整的链路追踪与应用性能监控解决方案,Web界面功能较为强大;而Zipkin虽说也提供了UI界面,但其功能不及Pinpoint。如果是直接比较原生UI界面功能的话,当前Pinpoint要比SkyWalking和Zipkin稍微好些,尤其是服务调用之间的拓扑图展示。不过如果企业内部开发资源较为丰富的话,Zipkin和SkyWalking都能够进行定制性的二次开发,从而扩展其UI功能。


在监控和告警方面,Zipkin的链路追踪只到接口级,目前也不支持告警。而Pinpoint和SkyWalking都是代码级,且均支持自定义告警规则。不过,Pinpoint配置告警时的用户、用户组信息以及告警规则都保存在MySQL数据库中,如果配置告警规则的话,既要维护HBase又要维护MySQL,维护成本会升高。SkyWalking在config/alarm-settings.xml中配置告警规则,无须其他组件支持,同时告警规则也支持自定义。


总的来说,在易用性和代码侵入方面,Pinpoint和SkyWalking要优于Zipkin;同时Pinpoint相比后起之秀SkyWalking,在稳定性和易用性方面,目前来看仍具优势;在性能方面,Pinpoint明显处于下方,不过整体损耗尚可接受。SkyWalking和Pinpoint都是优秀的调用链追踪+APM监控系统,能够覆盖大部分使用场景,让研发和运维能够实时或准实时地了解应用系统的运行情况。对于二次开发实力强的企业,可以综合对比各方的可扩展性、接入效率、二次开发等方面,选择一个更能满足自己定制需求的全链路监控工具。

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