简介： 本文次要分为三个局部：概述中介绍可观测性的基本概念，次要包含 Logging、Metrics、Tracing 三个方面；而后具体介绍函数计算上的 Logging、Metrics、Tracing；最初以几个常见场景为例，介绍在函数计算中如何疾速定位问题并解决问题。
作者 | 夏莞 阿里巴巴函数计算团队
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导读： 本文次要分为三个局部：概述中介绍可观测性的基本概念，次要包含 Logging、Metrics、Tracing 三个方面；而后具体介绍函数计算上的 Logging、Metrics、Tracing；最初以几个常见场景为例，介绍在函数计算中如何疾速定位问题并解决问题。
概述
可观测性是什么呢？维基百科中这样说：可观测性是通过内部体现判断零碎外部状态的掂量形式。
在利用开发中，可观测性帮忙咱们判断零碎外部的健康状况。在零碎呈现问题时，帮忙咱们定位问题、排查问题、剖析问题；在零碎安稳运行时，帮忙咱们评估危险，预测可能呈现的问题。评估危险相似于天气预报，预测到今天下雨，那出门就要带伞。在函数计算的利用开发中，如果察看到函数的并发度继续升高，很可能是业务推广团队的致力工作导致业务规模迅速扩张，为了防止达到并发度限度触发流控，开发者就须要提前晋升并发度。
可观测性包含三个方面：Logging、Metrics、Tracing
- Logging 是日志，日志记录了函数运行中的要害信息，这些信息是离散且具体的，联合谬误日志与函数代码能够迅速定位问题。
- Metrics 是指标，是聚合的数据，通常以图表的模式展示。图表中的 tps、错误率等外围指标，能够反映函数的运行状况与健康状况。
- Tracing 是链路追踪，是申请级别的追踪，在分布式系统中能够看到申请在各个模块的延时、剖析性能瓶颈。
函数计算中的 Logging/Metrics/Tracing
1. 日志
在函数计算中如何查看函数日志呢？在传统服务器开发方式中，能够将日志记录到磁盘中的某个文件中，再通过日志收集工具收集文件的内容；而在函数计算中，开发者不须要保护服务器了，那如何收集代码里打印的日志呢？
1）配置日志
函数计算与日志服务无缝集成，能够将函数日志记录到开发者提供的日志仓库（Logstore）中。日志是服务配置中的一项，为服务配置 LogProject 和 Logstore，同一服务下所有函数通过 stdout 打印的日志，都会收集到对应的 Logstore 中。
2）记录日志
那日志怎么打呢？在代码中间接通过 console.log/print 打印的日志能够收集到吗？答案是能够的。各个开发语言提供的打印日志的库都将日志打印到 stdout，比方 node.js 的 console.log()、python 的 print()、golang 的 fmt.Println() 等。函数计算收集所有打印到 stdout 的日志并将其上传到 Logstore 中。
函数计算的调用是申请维度的，每次调用对应一个申请，也就对应一个 requestID。当申请量很大时，会有海量日志，如何辨别哪些日志属于哪个申请呢？这就须要把 requestID 一起记录到日志中。函数计算提供内置的日志语句，打印的每条日志前都会带上申请 ID，不便日志的筛选。
3）查看日志
当函数日志被收集到日志服务的 Logstore 中，能够登录日志服务控制台查看日志。
同时，函数计算控制台也集成了日志服务，能够在函数计算管制台上查看日志。函数计算控制台有两种查问形式：
- 简略查问 ：简略查问中列出每个 requestID 对应的日志，能够通过 requestID 对日志进行筛选；
- 高级查问 ：高级查问嵌入了日志服务，能够通过 SQL 语句进行查问。
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2. 指标
查看指标的形式：
- 函数详情查看监控指标：FC 提供丰盛的零碎指标，这些指标能够不必任何配置，就能够在函数计算控制台查看。
- 配置日志大盘： 日志大盘不仅能够看到函数计算提供的监控指标，而且能够与开发者日志关联，生成自定义的监控指标。
3. 链路追踪
（申请在各个链路的延时瀑布图）
链路追踪是分布式系统排查问题的重要一环，链路追踪能够剖析分布式系统中申请在各个链路的时延。有以下几种状况：
- 函数计算作为整个链路中的一环，能够看到申请在函数计算上的时延，时延包含系统启动的工夫和申请真正的执行工夫，帮忙用户剖析性能瓶颈。
- 函数计算中调用 FC SDK，能够默认看到 SDK API 的调用时延。
- 开发者在函数代码中拜访数据库等产品，能够手动在函数中埋点剖析这段时延。
问题排查
函数计算提供了很多可观测性相干的性能，那到底怎么定位问题呢？以几个场景为例。
场景一：新版本公布后，函数错误率升高
首先公布版本后要察看函数各项指标，一旦错误率升高要立刻回滚防止故障，查看函数日志定位谬误起因，修复问题再次上线。
场景二：函数性能差，总是执行工夫很长，甚至超时
开启 tracing 性能，在函数外部可能耗时的中央进行埋点，查看申请的瀑布图，定位执行工夫长的起因，修复问题。
场景三：业务量迅速扩张，并发度行将达到并发度限度
通过 metrics 查看以后并发度，察看到并发度持续上升时，及时分割函数计算开发同学，晋升并发度。
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