Microservices are commonly used in modern cloud-native applications to achieve agility. However, the complexity of service dependencies in large-scale microservices systems can lead to anomaly propagation, making fault troubleshooting a challenge. To address this issue, distributed tracing systems have been proposed to trace complete request execution paths, enabling developers to troubleshoot anomalous services. However, existing distributed tracing systems have limitations such as invasive instrumentation, trace loss, or inaccurate trace correlation. To overcome these limitations, we propose a new tracing system based on eBPF (extended Berkeley Packet Filter), named Nahida, that can track complete requests in the kernel without intrusion, regardless of programming language or implementation. Our evaluation results show that Nahida can track over 92% of requests with stable accuracy, even under the high concurrency of user requests, while the state-of-the-art non-invasive approaches can not track any of the requests. Importantly, Nahida can track requests served by a multi-threaded application that none of the existing invasive tracing systems can handle by instrumenting tracing codes into libraries. Moreover, the overhead introduced by Nahida is negligible, increasing service latency by only 1.55%-2.1%. Overall, Nahida provides an effective and non-invasive solution for distributed tracing.


翻译:微服务在现代云原生应用中广泛使用以实现敏捷性。然而,大规模微服务系统中服务依赖的复杂性可能导致异常传播,使得故障排查成为一项挑战。为解决此问题,分布式追踪系统被提出以追踪完整的请求执行路径,使开发者能够排查异常服务。然而,现有分布式追踪系统存在侵入式插桩、追踪丢失或追踪关联不准确等局限性。为克服这些局限,我们提出一种基于eBPF(扩展伯克利数据包过滤器)的新型追踪系统,命名为Nahida,它能够在内核中无侵入地追踪完整请求,且不受编程语言或实现方式限制。评估结果表明,即使在高并发用户请求下,Nahida也能以稳定准确性追踪超过92%的请求,而现有最先进的无侵入方法无法追踪任何请求。重要的是,Nahida能够追踪由多线程应用处理的请求,这是现有任何侵入式追踪系统通过向库中插桩追踪代码都无法处理的。此外,Nahida引入的开销可忽略不计,仅增加1.55%-2.1%的服务延迟。总体而言,Nahida为分布式追踪提供了一种有效且无侵入的解决方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月5日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 57分钟前
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 59分钟前
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员