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作者 | 夏莞 阿里巴巴函式計算團隊

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> **導讀：**本文主要分為三個部分：概述中介紹可觀測性的基本概念，主要包括 Logging、Metrics、Tracing 三個方面；然後詳細介紹函式計算上的 Logging、Metrics、Tracing；最後以幾個常見場景為例，介紹在函式計算中如何快速定位問題並解決問題。

### 概述

可觀測性是什麼呢？維基百科中這樣說：可觀測性是透過外部表現判斷系統內部狀態的衡量方式。

在應用開發中，可觀測性幫助我們判斷系統內部的健康狀況。在系統出現問題時，幫助我們定位問題、排查問題、分析問題；在系統平穩執行時，幫助我們評估風險，預測可能出現的問題。評估風險類似於天氣預報，預測到明天下雨，那出門就要帶傘。在函式計算的應用開發中，如果觀察到函式的併發度持續升高，很可能是業務推廣團隊的努力工作導致業務規模迅速擴張，為了避免達到併發度限制觸發流控，開發者就需要提前提升併發度。

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可觀測性包括三個方面：Logging、Metrics、Tracing

- Logging 是日誌，日誌記錄了函式執行中的關鍵資訊，這些資訊是離散且具體的，結合錯誤日誌與函式程式碼可以迅速定位問題。
- Metrics 是指標，是聚合的資料，通常以圖表的形式展現。圖表中的 tps、錯誤率等核心指標，可以反映函式的執行情況與健康狀況。
- Tracing 是鏈路追蹤，是請求級別的追蹤，在分散式系統中可以看到請求在各個模組的延時、分析效能瓶頸。

### 函式計算中的 Logging/Metrics/Tracing

#### 1. 日誌

在函式計算中如何檢視函式日誌呢？在傳統伺服器開發方式中，可以將日誌記錄到磁碟中的某個檔案中，再透過日誌收集工具收集檔案的內容；而在函式計算中，開發者不需要維護伺服器了，那如何收集程式碼裡列印的日誌呢？

**1）配置日誌**

函式計算與日誌服務無縫整合，可以將函式日誌記錄到開發者提供的日誌倉庫（Logstore）中。日誌是服務配置中的一項，為服務配置 LogProject 和 Logstore，同一服務下所有函式透過 stdout 列印的日誌，都會收集到對應的 Logstore 中。

**2）記錄日誌**

那日誌怎麼打呢？在程式碼中直接透過 console.log/print 列印的日誌可以收集到嗎？答案是可以的。各個開發語言提供的列印日誌的庫都將日誌列印到 stdout，比如 node.js 的 console.log()、python 的 print()、golang 的 fmt.Println() 等。函式計算收集所有列印到 stdout 的日誌並將其上傳到 Logstore 中。

函式計算的呼叫是請求維度的，每次呼叫對應一個請求，也就對應一個 requestID。當請求量很大時，會有海量日誌，如何區分哪些日誌屬於哪個請求呢？這就需要把 requestID 一起記錄到日誌中。函式計算提供內建的日誌語句，列印的每條日誌前都會帶上請求 ID，方便日誌的篩選。

**3）檢視日誌**

當函式日誌被收集到日誌服務的 Logstore 中，可以登入日誌服務控制檯檢視日誌。

同時，函式計算控制檯也整合了日誌服務，可以在函式計算控制檯上檢視日誌。函式計算控制檯有兩種查詢方式：

- **簡單查詢**：簡單查詢中列出每個 requestID 對應的日誌，可以透過 requestID 對日誌進行篩選；
- **高階查詢**：高階查詢嵌入了日誌服務，可以透過 SQL 語句進行查詢。

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#### 2. 指標

檢視指標的方式：

- **函式詳情檢視監控指標：**FC 提供豐富的系統指標，這些指標可以不用任何配置，就可以在函式計算控制檯檢視。
- **配置日誌大盤：**日誌大盤不僅可以看到函式計算提供的監控指標，而且可以與開發者日誌關聯，生成自定義的監控指標。

#### 3. 鏈路追蹤

![2.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/ae164762b9b84900ae8b8edea6107ede.png)
（請求在各個鏈路的延時瀑布圖）

鏈路追蹤是分散式系統排查問題的重要一環，鏈路追蹤可以分析分散式系統中請求在各個鏈路的時延。有以下幾種情況：

- 函式計算作為整個鏈路中的一環，可以看到請求在函式計算上的時延，時延包括系統啟動的時間和請求真正的執行時間，幫助使用者分析效能瓶頸。
- 函式計算中呼叫 FC SDK，可以預設看到 SDK API 的呼叫時延。
- 開發者在函式程式碼中訪問資料庫等產品，可以手動在函式中埋點分析這段時延。

### 問題排查

函式計算提供了很多可觀測性相關的功能，那究竟怎樣定位問題呢？以幾個場景為例。

**場景一：新版本釋出後，函式錯誤率升高**

首先發布版本後要觀察函式各項指標，一旦錯誤率升高要立即回滾避免故障，檢視函式日誌定位錯誤原因，修復問題再次上線。

**場景二：函式效能差，總是執行時間很長，甚至超時**

開啟 tracing 功能，在函式內部可能耗時的地方進行埋點，檢視請求的瀑布圖，定位執行時間長的原因，修復問題。

**場景三：業務量迅速擴張，併發度即將到達併發度限制**

透過 metrics 檢視當前併發度，觀察到併發度持續上升時，及時聯絡函式計算開發同學，提升併發度。

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