基于時序分解的微服務(wù)調(diào)用鏈根因定位*

宋 勇，韋強申，董昭陽，葉曉舟，歐陽曄,3

（1.北京大學(xué)，北京 100080；2.亞信科技（中國）有限公司，北京 100193；3.廣州亞信技術(shù)有限公司，廣東 廣州 511400）

0 引言

如今，越來越多的應(yīng)用程序使用微服務(wù)架構(gòu)[1]。微服務(wù)架構(gòu)將單體應(yīng)用切分成多個獨立的微服務(wù)，這些微服務(wù)具有獨立開發(fā)、獨立部署、責(zé)任單一等優(yōu)點，使得整個系統(tǒng)更可靠、可擴展、更具彈性[2]。

然而，微服務(wù)的規(guī)模數(shù)量巨大，且依賴關(guān)系復(fù)雜，例如，騰訊微信系統(tǒng)有超過3 000個微服務(wù)[3]；Netflix有大約500個微服務(wù)，日均處理20億應(yīng)用請求[4]。因此，當(dāng)一個微服務(wù)出現(xiàn)故障的時候，故障會沿著微服務(wù)的依賴關(guān)系傳播，從而引起大規(guī)模服務(wù)異常，使得微服務(wù)系統(tǒng)性能大大降低。此外，容器實例可以按照需求動態(tài)地創(chuàng)建和銷毀，使得系統(tǒng)具有高度的動態(tài)性和復(fù)雜性。因此，為保證系統(tǒng)運行的性能，快速檢測故障和定位根因仍然是一項艱巨的任務(wù)。

通過分析現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，目前已經(jīng)有大量關(guān)于故障檢測和根因定位的方法，包括基于非結(jié)構(gòu)化日志的故障檢測方法[5-6]、基于系統(tǒng)關(guān)鍵性能指標(biāo)的故障檢測方法[7-8]、基于調(diào)用鏈日志的異常服務(wù)檢測方法并做根因分析[9-11]，以及比較流行的通過構(gòu)造故障傳播圖實現(xiàn)的根因定位方法[12]。由于有些故障并不會嚴(yán)格按照節(jié)點調(diào)用的某一個方向傳播，且并不一定會體現(xiàn)在前端節(jié)點上，或者由于其他因素影響，有些統(tǒng)計相關(guān)性高的指標(biāo)實際并不一定具有很大的相關(guān)性；因此，使用以上方法不一定能夠?qū)崿F(xiàn)較好的根因定位效果。

本文提出了一種基于調(diào)用鏈時序分解的微服務(wù)根因定位方法StudRank，該方法的前提是，需要對前端性能指標(biāo)做異常檢測，一旦發(fā)現(xiàn)異常，才會啟動StudRank的根因分析。具體而言，首先對調(diào)用鏈數(shù)據(jù)做預(yù)處理，計算節(jié)點的調(diào)用耗時，并且解析成含有調(diào)用關(guān)系的時序數(shù)據(jù)；其次對調(diào)用關(guān)系的指標(biāo)做時序的異常檢測，如果為異常，則把節(jié)點標(biāo)記為異常；再次在動態(tài)構(gòu)建的拓?fù)鋱D中，萃取含有異常節(jié)點的異常子圖；最后構(gòu)造異常傳播的概率轉(zhuǎn)移矩陣，應(yīng)用隨機游走算法PageRank對異常節(jié)點打分排序。使用2020AIOps挑戰(zhàn)賽公開數(shù)據(jù)集[13]對本文所提方法進(jìn)行實驗與測試。實驗結(jié)果表明，所提方法在top1的精確度達(dá)到了84%，并與微服務(wù)根因分析經(jīng)典方法進(jìn)行了對比，較其中效果最好的MicroRCA準(zhǔn)確度提升了97.6%。

本文的其余部分安排為：第1節(jié)討論相關(guān)工作，第2節(jié)詳細(xì)介紹StudRank方法，第3節(jié)描述實驗評估，第4節(jié)總結(jié)全文。

1 相關(guān)工作

目前已經(jīng)有許多關(guān)于微服務(wù)分布式系統(tǒng)的故障檢測和根因定位研究?？偟膩碚f，這些研究提出的方法分為基于非結(jié)構(gòu)化日志分析的方法、基于系統(tǒng)關(guān)鍵性能指標(biāo)的方法、基于調(diào)用鏈日志的方法以及構(gòu)建故障傳播圖的方法。

1.1 基于非結(jié)構(gòu)化日志的方法

非結(jié)構(gòu)化日志分析的方法是一種常用的系統(tǒng)異常檢測方法。LogDC[5]是一種基于日志模型的問題診斷工具，其使用非結(jié)構(gòu)化日志分析方法對Kubernetes的云應(yīng)用程序進(jìn)行異常檢測。Jia等人[6]提出了一種基于日志的自動異常檢測方法，構(gòu)建了一個能夠捕獲服務(wù)間和服務(wù)內(nèi)的正常執(zhí)行流程的混合模型，如果觀察到的與模型存在偏差，則發(fā)出異常告警。然而這種非結(jié)構(gòu)化文本日志分析方法，很難進(jìn)行因果關(guān)系推導(dǎo)，因此不太適用于故障根因定位。

1.2 基于系統(tǒng)關(guān)鍵性能指標(biāo)的方法

系統(tǒng)關(guān)鍵性能指標(biāo)，指的是系統(tǒng)節(jié)點（物理機、虛擬機、應(yīng)用等）的CPU、內(nèi)存、磁盤等相關(guān)的性能指標(biāo)。很多方法通過分析性能指標(biāo)來定位根因，例如，Sieve方法[7]首先過濾掉不重要的指標(biāo)來降低指標(biāo)的維度，其次基于格蘭杰因果關(guān)系檢驗，分析組件之間的度量依賴關(guān)系，得到異常的根因；MicroRCA方法[8]通過將應(yīng)用程序性能癥狀與相應(yīng)的系統(tǒng)資源利用率相關(guān)聯(lián)來實時推斷根本原因，這種根因定位方法基于一個屬性圖，該圖對跨服務(wù)和機器的異常傳播進(jìn)行建模。然而，這些方法僅通過分析指標(biāo)的相關(guān)性來推斷服務(wù)是否異常，并不能準(zhǔn)確地判定根因結(jié)果。

1.3 基于調(diào)用鏈日志的方法

當(dāng)前已經(jīng)有很多記錄調(diào)用鏈日志的跟蹤工具和系統(tǒng)[14-17]，如TraceAnomaly模型[10]基于調(diào)用鏈數(shù)據(jù)構(gòu)造服務(wù)的跟蹤向量，然后通過深度貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)跟蹤向量分布，如果檢測的跟蹤向量不符合分布，則會被認(rèn)為是異常；Seer模型[9]通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析調(diào)用鏈日志，并基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過濾掉不影響性能的調(diào)用鏈節(jié)點，然后使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）學(xué)習(xí)時間和空間模式，來分析服務(wù)質(zhì)量；TraceRank模型[11]利用調(diào)用鏈數(shù)據(jù)的信息構(gòu)造異常傳播圖，并引入頻譜分析和基于PageRank的隨機游走方法來檢測異常服務(wù)。但是深度學(xué)習(xí)方法需要消耗大量的計算資源，并需要對不同的調(diào)用鏈模式建模，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生改變的時候，會導(dǎo)致模型效果大大降低，且構(gòu)造圖的方法需要遍歷所有的服務(wù)節(jié)點，因此，對于一個超大型的微服務(wù)系統(tǒng)來說，基于調(diào)用鏈日志的方法是低效的。

1.4 構(gòu)建故障傳播圖的方法

軟件架構(gòu)經(jīng)歷了從單體架構(gòu)到微服務(wù)的轉(zhuǎn)變，以實現(xiàn)軟件開發(fā)的彈性、敏捷性和可擴展性，進(jìn)而構(gòu)建故障傳播圖來定位故障根因。MicroHECL根因定位方法[12]基于動態(tài)構(gòu)建的服務(wù)調(diào)用圖分析可能的異常傳播鏈，并基于相關(guān)性分析對候選根本原因進(jìn)行排序。但是由于有些故障并不會嚴(yán)格按照節(jié)點調(diào)用的某一個方向傳播，且并不一定會體現(xiàn)在前端節(jié)點上，或者由于其他因素影響，有些統(tǒng)計相關(guān)性高的指標(biāo)實際并不一定具有很大的相關(guān)性；因此，使用這些方法不一定能夠?qū)崿F(xiàn)較好的根因定位效果。

2 StudRank概述

如圖1所示，StudRank總體方案分為3個部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理、指標(biāo)異常檢測和根因定位。

圖1 StudRank流程

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理需要把調(diào)用鏈數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為時序數(shù)據(jù)，并把調(diào)用鏈中節(jié)點的調(diào)用關(guān)系（父子節(jié)點對）挖掘出來組成時序數(shù)據(jù)序列。本節(jié)內(nèi)容將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程。

2.1.1 調(diào)用鏈數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)

調(diào)用鏈數(shù)據(jù)描述的是請求執(zhí)行過程中，調(diào)用微服務(wù)記錄的信息，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 某一次請求調(diào)用微服務(wù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

每一次調(diào)用微服務(wù)一般會記錄時間戳、微服務(wù)名稱、響應(yīng)時延、該次調(diào)用的唯一標(biāo)識ID、上游節(jié)點ID，以及標(biāo)識每一次用戶請求的ID等信息。表1是某系統(tǒng)調(diào)用鏈數(shù)據(jù)的主要屬性。

表1 某系統(tǒng)調(diào)用鏈數(shù)據(jù)的主要屬性

2.1.2 計算節(jié)點的時延性能

圖3展示的是某一次請求調(diào)用鏈的結(jié)構(gòu)和日志信息，長方形代表調(diào)用鏈訪問的微服務(wù)節(jié)點，記錄了時間戳、節(jié)點名稱和時延。

圖3 某一個調(diào)用鏈路

定義t(N)代表節(jié)點N的時間損耗，t0(N)代表N調(diào)用子節(jié)點的時間損耗，即節(jié)點N的時延性能,t0(N)表達(dá)式為：

式中：Ni是N的下游節(jié)點。

計算節(jié)點的時延性能，是因為它能消除時延在有依賴關(guān)系節(jié)點的異常傳播。如圖3，節(jié)點A和B明顯時延過大，有異常的癥狀。計算兩個節(jié)點的時延性能t0(A)=250 ms。顯然，B節(jié)點的異常癥狀沒有傳播到A節(jié)點。

2.1.3 構(gòu)建結(jié)構(gòu)向量

使用父節(jié)點時間戳、父節(jié)點、子節(jié)點、父節(jié)點時延性能構(gòu)造1個4元組向量。定義向量為：

式中：t為調(diào)用鏈訪問N節(jié)點的時間戳；N為調(diào)用鏈的某個節(jié)點；N1,N2,…,Nm為N的下游子節(jié)點。如圖3，可以構(gòu)建兩個向量：(t1,A,[B],250)，(t2,B,[C,D],1 930)。

2.1.4 構(gòu)造時序數(shù)據(jù)

將向量轉(zhuǎn)化為時序指標(biāo)，父節(jié)點和任意一個子節(jié)點組成一個二元指標(biāo)，式（2）可以轉(zhuǎn)化為m個指標(biāo)，分別為(N,N2),(N,N2)…,(N,Nm)，t0(N)轉(zhuǎn)化為指標(biāo)在時間t的值。

對指標(biāo)按照分鐘平均采樣?；谟^察，如果一個節(jié)點出現(xiàn)故障，那么任意一個訪問該節(jié)點的調(diào)用鏈或者包含該節(jié)點的指標(biāo)對應(yīng)的時延或時延性能值都會過大，即這樣過大的值是占大多數(shù)的。對指標(biāo)按照分鐘采樣取平均，節(jié)點的故障特征不會被消除。如果該節(jié)點沒有故障，僅僅是同級節(jié)點故障造成的包含該節(jié)點的指標(biāo)值過大，這樣的點是少數(shù)，可以通過平均采樣消除這些噪點的影響。

2.2 指標(biāo)異常檢測

對于待檢測的時間點或者時間段，檢測每一個指標(biāo)在該檢測時間下的值是否異常。采用核密度估計方法和差值法檢測，具體如下文所述。

2.2.1 核密度估計方法

對于某個指標(biāo)，取一段正常的歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)該數(shù)據(jù)，估計一個概率密度函數(shù)。如圖4所示，直方圖外面包裹的實線就是概率密度函數(shù)。

圖4 單指標(biāo)密度函數(shù)

對于待檢測數(shù)據(jù)，計算檢測值的累積概率，定義如下：

式中：x為連續(xù)型隨機變量，為檢測時間點指標(biāo)對應(yīng)的值，或者檢測時間段指標(biāo)對應(yīng)的平均值；f(x)為概率密度；α為可調(diào)閾值。Pr值越小，表明越可能是異常。

2.2.2 差值法

定義x-是指標(biāo)歷史正常值的均值，σ是指標(biāo)歷史正常值的標(biāo)準(zhǔn)差，θ是大于0的調(diào)節(jié)因子。α是檢測時間點指標(biāo)對應(yīng)的值，或者檢測時間段指標(biāo)對應(yīng)的平均值，如滿足式（4），則認(rèn)為該指標(biāo)是異常。

2.2.3 其他情況

如果時序指標(biāo)在某一個時間點是空值，那么，所有的調(diào)用鏈訪問這兩個父子節(jié)點對都沒有數(shù)據(jù)，據(jù)筆者觀察，這是由被調(diào)用節(jié)點的故障導(dǎo)致的。

基于集成的方法中，如果核密度估計方法和差值法的結(jié)果都是異常，或者在檢測窗口存在空值，那么指標(biāo)就是異常。

異常檢測算法的部分流程如下：

2.3 利用隨機游走算法定位根因

通過2.1節(jié)和2.2節(jié)檢測出了可疑的異常節(jié)點，但是，無法確定哪個節(jié)點更可能是根因。受文獻(xiàn)[11]和文獻(xiàn)[18-21]的啟發(fā)，筆者考慮使用隨機游走算法，即個性化的PageRank[22]，對節(jié)點根因進(jìn)行定位。

2.3.1 PageRank算法

PageRank算法最初是谷歌公司用于網(wǎng)頁鏈接分析的算法，它可以對搜索引擎搜索的網(wǎng)頁鏈接進(jìn)行排序。其原理是根據(jù)網(wǎng)頁鏈接的數(shù)量，對網(wǎng)頁的重要性進(jìn)行排名。該算法通過概率轉(zhuǎn)移矩陣描述網(wǎng)頁之間的鏈接，為了防止有些網(wǎng)站鏈接不出去，又設(shè)計了偏好向量。PageRank算法描述如下：

式中：π為節(jié)點（網(wǎng)頁）重要性得分向量；P為概率轉(zhuǎn)移矩陣；u為偏好向量；α∈[0,1]，為阻尼因子。α越接近0，隨機游走越以偏好向量訪問節(jié)點；α越接近1，隨機游走越以概率轉(zhuǎn)移矩陣（圖結(jié)構(gòu)）訪問節(jié)點。PageRank算法不僅可以用于網(wǎng)頁重要性排名，也可以用于系統(tǒng)的故障根因定位，其中，作為節(jié)點的異常得分越大，則節(jié)點故障的可能性越大。

2.3.2 圖的構(gòu)造

在定位根因之前，需要構(gòu)造異常傳播圖。由于觀察到異常在調(diào)用路徑上傳播，可以根據(jù)調(diào)用鏈數(shù)據(jù)的動態(tài)構(gòu)建異常傳播圖。構(gòu)建過程如下：

（1）截取故障前一批調(diào)用鏈數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包含了很多調(diào)用鏈，例如圖5中的調(diào)用鏈1、調(diào)用鏈2、調(diào)用鏈3。

（2）確定圖的節(jié)點。把調(diào)用鏈數(shù)據(jù)中包含的節(jié)點作為圖節(jié)點，如圖5所示的調(diào)用鏈數(shù)據(jù)中的節(jié)點A、B、C、D、E、F、G。

（3）確定圖的邊。如果調(diào)用鏈數(shù)據(jù)中，存在A節(jié)點調(diào)用B節(jié)點，那么在圖中，可以賦予圖節(jié)點A到B的有向邊，表示節(jié)點A出現(xiàn)故障的原因是節(jié)點B出現(xiàn)了故障，例如圖5中的A→B、A→C、B→D、B→E、B→F、C→G。

圖5 異常傳播圖構(gòu)造過程

總的來說，定義圖G=＜V,E＞，V是微服務(wù)節(jié)點（調(diào)用節(jié)點）的集合，定義E代表有向邊的集合，如果eij∈E，代表節(jié)點vi調(diào)用節(jié)點vj，即為vi到vj的有向邊。

2.3.3 子圖的萃取

如圖6（a）所示，得到異常傳播圖后，還需要萃取異常子圖，異常子圖記為G'=＜V',E'＞。在2.1節(jié)數(shù)據(jù)預(yù)處理中，把調(diào)用鏈轉(zhuǎn)化為多個時序指標(biāo)數(shù)據(jù)，即父節(jié)點調(diào)用子節(jié)點的時序數(shù)據(jù)，而時序指標(biāo)正好對應(yīng)了故障傳播圖的邊。把異常節(jié)點定義為異常時序指標(biāo)對應(yīng)邊起始的兩個節(jié)點。如圖6（b）所示，檢測到時序指標(biāo)（A，B）、（B，E）、（B，F(xiàn)）是異常，則對應(yīng)的虛線邊就是異常，虛線邊兩邊的節(jié)點A、B、E、F是異常節(jié)點。那么，提取異常節(jié)點和異常邊作為子圖，如圖6（c）所示。

圖6 子圖萃取過程

2.3.4 子圖邊權(quán)重

得到異常子圖G'=＜V',E'＞后，對于邊ei'j∈E'的權(quán)重計算如下：

式中：x為2.2節(jié)中式（4）的差值；α和a為調(diào)節(jié)參數(shù)。使用該方法計算邊的權(quán)重的原因是，節(jié)點的調(diào)用時延越大越可能是異常，而x是時延指標(biāo)的偏移量，x越大，對應(yīng)的Sij越大，就代表調(diào)用vj產(chǎn)生異常的概率也越大。

2.3.5 概率轉(zhuǎn)移矩陣

隨機游走算法將按照子圖G'=＜V',E'＞游走，并且以Sij的概率前向游走。但是，由于環(huán)境的復(fù)雜性，子圖并不足以描述異常的傳播關(guān)系，例如，節(jié)點vi調(diào)用節(jié)點vj，對應(yīng)檢測出的時延性能值異常，既可能是vi故障的癥狀表現(xiàn)，也可能是vj故障的癥狀表現(xiàn)。因此，為了使結(jié)果具有魯棒性，需要進(jìn)一步定義隨機游走算法的概率轉(zhuǎn)移矩陣P。

（1）前向游走。如果eij∈E'，那么vi調(diào)用vj產(chǎn)生的時延性能異常，很可能vj是異常的因，即故障由vj傳播到vi，且權(quán)重Sij越大，傳播的可能性也越大。由式（6）可知Sij∈[0,1]，所以可以定義P的轉(zhuǎn)移概率pij等于Sij，即：

（2）后向游走。對于eij∈E'，且eji?E'，如果vi是異常的因，隨機游走從vi以概率pij游走到vj，那么就再也無法游走到真正的根因了。因此，前向游走需要允許以一定的概率返回，則后向概率定義為：

式中：δ∈[0,1]，為可調(diào)參數(shù)。

（3）其他游走。對于eij?E'，且eji?E'，考慮到系統(tǒng)的復(fù)雜性，可以賦予一個低的概率值，則定義：

結(jié)合前向游走、后向游走和其他游走，隨機游走算法在子圖G'=＜V',E'＞的概率矩陣定義為：

再對概率矩陣標(biāo)準(zhǔn)化，就可以得到概率轉(zhuǎn)移矩陣P：

2.3.6 偏好向量

偏好向量代表的是節(jié)點的異常概率。從2.1節(jié)的式（1）可以看出，節(jié)點調(diào)用的時延性能消除了時延異常的傳播依賴，因此如果節(jié)點出現(xiàn)故障，那么該節(jié)點調(diào)用或者被調(diào)用時出現(xiàn)時延性能異常癥狀的概率越大。在提取的異常子圖中，節(jié)點的中心度越大，則越有可能是故障。因此，通過計算子圖節(jié)點的中心度來代表節(jié)點的異常程度，節(jié)點vi的異常表示如下：

對節(jié)點的中心度歸一化，就可以得到偏好向量為：

2.3.7 節(jié)點排名

綜上，通過計算概率轉(zhuǎn)移矩陣和偏好向量u，基于PageRank式（5），對節(jié)點異常得分向量π進(jìn)行迭代，直到π趨于平穩(wěn)，就是各個節(jié)點的最終得分，根據(jù)得分就可以判斷故障根因。

3 實驗評估

在這一部分，將使用2020國際AIOps挑戰(zhàn)賽公開數(shù)據(jù)集評估的方法，將本文所提方法與硬編碼、MircoRCA、MicroHECL 3種常用方法進(jìn)行對比，最后將討論所提方法的特征。

3.1 實驗準(zhǔn)備

3.1.1 數(shù)據(jù)

測試StudRank方法使用的數(shù)據(jù)是2020國際AIOps挑戰(zhàn)賽公開的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)來源于某運營商真實生產(chǎn)環(huán)境。通過統(tǒng)計甄別公開的15天的數(shù)據(jù)，得到3種故障類型，分別為網(wǎng)絡(luò)故障、CPU故障和數(shù)據(jù)庫故障。本文實驗只使用其中的調(diào)用鏈數(shù)據(jù)，并且實驗方法只定位到調(diào)用鏈訪問的節(jié)點，不考慮資源依賴的宿主機。

3.1.2 對比方法說明

本文采用的對比方法為硬編碼、MircoRCA、MicroHECL，這3種方法的具體介紹如下文所述。

（1）硬編碼

硬編碼是將規(guī)則或數(shù)據(jù)直接嵌入到程序中的方法。設(shè)置指標(biāo)的靜態(tài)閾值，并根據(jù)設(shè)置的靜態(tài)閾值產(chǎn)生的告警分析根因。使用該方法進(jìn)行實驗時，模擬靜態(tài)閾值的方法，設(shè)置微服務(wù)調(diào)用時延的閾值為1 000 ms。超過閾值，則微服務(wù)為異常。再利用已知的拓?fù)潢P(guān)系定位根因。

（2）MircoRCA

該方法基于已知拓?fù)鋱D關(guān)系，利用BIRCH算法計算服務(wù)的時延調(diào)用異常，并基于異常檢測構(gòu)建異常子圖以及時延和性能指標(biāo)的相關(guān)性計算子圖邊的權(quán)重，再利用個性化PageRank算法，對異常節(jié)點評分。本文使用該方法進(jìn)行實驗時，不考慮與調(diào)用無關(guān)的宿主機節(jié)點，在計算相關(guān)性的時候，不考慮容器或主機的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。

（3）MicroHECL

該方法分為3個部分：首先根據(jù)待分析的時間窗口動態(tài)構(gòu)建服務(wù)依賴圖，其次采用剪枝策略分析異常傳播鏈，最后基于皮爾森相關(guān)系數(shù)對候選根因排序?？紤]到本文實驗數(shù)據(jù)的特性，只分析服務(wù)的響應(yīng)時間。在使用該方法進(jìn)行實驗時，使用和StudRank一樣的方法做異常檢測。

3.1.3 度量標(biāo)準(zhǔn)

為了度量算法在數(shù)據(jù)集的性能，將使用以下度量指標(biāo)：

（1）排名前的精度，記為PR@K，指的是算法推斷出的根因排名在前面的概率。定義：

式中：R為故障根因集合；r為某一個故障的根因集；f(i,r)的值為1或0，如果算法推理出的根因排名中的第i個在r里，為1；若不在r里，則為0。

（2）平均精度，記為AP，指PR@K的平均值，其表達(dá)式為：

式中：N為微服務(wù)的數(shù)量。

3.2 實驗結(jié)果分析

表2、表3、表4和表5對比了StudRank與硬編碼、MircoRCA、MicroHECL這3種方法對所有故障和各個類型故障的根因定位表現(xiàn)，并進(jìn)行了具體的分析，其中，inf表示對比對象的值為0，提升幅度極大。

表2 StudRank與硬編碼、MircoRCA、MicroHECL在故障集根因定位的效果對比

表3 StudRank與硬編碼、MircoRCA、MicroHECL在網(wǎng)絡(luò)故障根因定位的效果對比

表4 StudRank與硬編碼、MircoRCA、MicroHECL在CPU故障根因定位的效果對比

表5 StudRank與硬編碼、MircoRCA、MicroHECL在DB故障檢測根因定位的效果對比

3.2.1 StudRank效果

算法StudRank在整個故障集R的評測指標(biāo)中，PR@1達(dá) 到84%，PR@3，PR@5和AP都超過了92%。這在一定程度上體現(xiàn)了StudRank算法在調(diào)用鏈根因定位的優(yōu)越性。在各種故障類型中，所提算法對CPU故障進(jìn)行根因定位的效果最好，所有評測指標(biāo)都達(dá)到100%。這是因為CPU故障會對服務(wù)的調(diào)用時延和被調(diào)用時延都產(chǎn)生影響，癥狀比較明顯，根因很容易被檢測到。對網(wǎng)絡(luò)故障的根因定位效果僅次于對CPU故障進(jìn)行根因定位的效果，除了PR@1外，其他指標(biāo)都超過了90%。網(wǎng)絡(luò)故障比CPU故障效果差，是因為某些根因沒有在調(diào)用鏈節(jié)點上，比如os_001和os_009，數(shù)據(jù)中也沒有微服務(wù)與這些宿主機節(jié)點的映射信息；因此，這類根因是無法推斷出來的。表現(xiàn)最差的是針對DB故障的根因定位，這是因為有些故障不會體現(xiàn)在服務(wù)的調(diào)用時延上，這種基于調(diào)用時延的根因定位方法是無法檢測出來的。

3.2.2 方法對比

在整個故障集R上進(jìn)行實驗的結(jié)果表明，StudRank相對于表現(xiàn)其次的MicroRCA，指標(biāo)PR@1提升了97.6%，指標(biāo)PR@3提升了21.2%，指標(biāo)PR@5提升了16.4%，AP提升了13.8%。硬編碼的效果最差，因為靜態(tài)的閾值不能有效地捕獲到異常。

在對網(wǎng)絡(luò)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行根因定位的實驗中，StudRank在所有的指標(biāo)都表現(xiàn)得最好，指標(biāo)值都在90%左右，相對于MicroRCA，StudRank的PR@1提升了69.30%，AP提升了6.5%。硬編碼和MicroHECL的效果最差。

在對CPU故障數(shù)據(jù)進(jìn)行根因定位的實驗中，StudRank表現(xiàn)最好，所有指標(biāo)都達(dá)到了100%，原因正如3.2.1節(jié)分析的那樣。相對而言，MicroRCA除在PR@1指標(biāo)上差了一些，其他指標(biāo)都與StudRank接近。排除硬編碼方法，MicroHECL表現(xiàn)得最差，PR@1和PR@3均低于14%。這是因為CPU故障的根因有些并不在拓?fù)滏湕l的最下游或者最上游，這與MicroHECL的假設(shè)相違背了。

在對DB故障數(shù)據(jù)進(jìn)行根因定位的實驗中，如3.2.1節(jié)分析的那樣，有些故障不會體現(xiàn)在服務(wù)的調(diào)用時延上，或者時延性能的癥狀并不明顯。因此，基于相關(guān)性分析的MicroRCA和MicroHECL，很難捕捉到異常癥狀，其PR@1和PR@3不足8%。而StudRank不涉及相關(guān)性分析，基于核密度估計和差值統(tǒng)計量能夠捕捉到微弱的異常癥狀，因此，StudRank方法的表現(xiàn)最好，PR@1達(dá)到了40%，PR@3達(dá)到了73.3%。

3.3 進(jìn)一步討論

StudRank是基于指標(biāo)異常檢測進(jìn)行根因分析，那么，指標(biāo)異常檢測的質(zhì)量在一定程度上影響了根因分析的結(jié)果。本節(jié)將進(jìn)一步討論核密度估計方法超參數(shù)和差值法超參數(shù)對結(jié)果的影響。

核密度估計方法檢測質(zhì)量受控于式（3）中的閾值α，即顯著水平，如圖7所示，其中，橫坐標(biāo)代表閾值取值，縱坐標(biāo)代表PR@K值的水平。在實驗的時候，把原來異常檢測模塊的差值法去掉，調(diào)整核密度的超參數(shù)。已知閾值取值在[0,1]范圍，值越大，則對異常越靈敏，檢測的異常越多。對于PR@1，橫坐標(biāo)閾值越大，對應(yīng)的縱坐標(biāo)性能值有逐漸減小的趨勢。這是因為隨著異常檢測越來越靈敏，出現(xiàn)假陽性的概率也越大，從而會影響最后異常評分的排名。對于PR@3，雖然閾值變大，異常檢測越來越靈敏，但性能值不會有多大的變化。這是因為真正的異常指標(biāo)不會被漏檢，在構(gòu)造異常子圖權(quán)重和偏好向量時不會有太大的改變，因此，最后評分的排名也不會有過大的變動。

圖7 核密度估計方法調(diào)節(jié)閾值后，PR@K值的表現(xiàn)

差值法受控于式（4）中的調(diào)節(jié)因子。調(diào)節(jié)因子是一個大于0的正數(shù)，值越小則對異常越靈敏。圖8給出了在調(diào)節(jié)因子分別為1，2，3，4，5的條件下性能的情況。如圖8所示，調(diào)節(jié)因子對結(jié)果無影響。這是因為該異常檢測方法能檢測到所有由根因故障引起的異常指標(biāo)，當(dāng)調(diào)節(jié)因子變大時，雖然異常指標(biāo)變少了，但是基于PageRank的隨機游走算法還是能夠正常推斷出根因。

圖8 差值法調(diào)節(jié)因子后，PR@K值的表現(xiàn)

4 結(jié)語

本文提出了一種基于調(diào)用鏈時序分解的微服務(wù)根因定位方法StudRank。該方法首先通過計算調(diào)用節(jié)點的時延性能，把調(diào)用鏈數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為多個時序數(shù)據(jù)；其次基于指標(biāo)異常檢測，構(gòu)造異常子圖；最后基于PageRank的隨機游走算法，對節(jié)點根因定位?；诠_數(shù)據(jù)集對所提方法進(jìn)行實驗，結(jié)果表明，所提方法的PR@1指標(biāo)達(dá)到了84%，并與微服務(wù)根因分析經(jīng)典方法進(jìn)行了對比，較其中效果最好的MicroRCA指標(biāo)提升了97.6%。然而，如果存在某一種類型的調(diào)用鏈，其歷史數(shù)據(jù)比較少，或者訪問的頻次小，出現(xiàn)故障時，很可能這類故障會被漏檢。此時，如果分析每個調(diào)用鏈，又會造成計算效率低下的問題。因此，如何高效且細(xì)粒度地分析調(diào)用鏈，是未來需要進(jìn)一步研究的方向。