X-Ray 概念與架構

AWS 監控與疑難排解

John Q. Martin

Principal Consultant

分散式系統的挑戰

 

單體式應用程式

• 線性流程，全部在同一個行程內
• 除錯相對容易

 

分散式應用程式

• 一次請求會觸及多個服務、資料庫、外部 API
• 失敗時，是哪個服務造成的？

什麼是 AWS X-Ray？

 

X-Ray 是分散式追蹤服務，可：

• 端對端追蹤跨服務的請求
• 量測延遲並在各步驟偵測錯誤
• 以服務地圖視覺化應用架構

 

範例請求路徑：

 

五大核心能力

 

追蹤如何運作

 

Trace ID 與標頭傳遞

 

Trace ID 格式：

 

HTTP 標頭：

X-Amzn-Trace-Id:
  Root=1-5e8c1234-...;
  Parent=abc123;
  Sampled=1

• Root，Trace ID，各服務相同
• Parent，上游區段 ID
• Sampled，0 或 1，追蹤或略過

X-Ray daemon

 

功能：

• 監聽 UDP 埠 2000
• 接收應用程式送來的區段資料
• 緩衝、批次並轉送至 X-Ray API
• 將你的應用與 X-Ray 服務解耦

 

依環境的部署：

抽樣（Sampling）

 

預設規則：

• 每秒第 1 個請求：一律追蹤
• 其餘請求的 5%：抽樣

自訂規則欄位：

• fixed_target－每秒必追數量
• rate－其餘請求的百分比
• priority－數字越小優先

 

範例策略：

Rule 1 (priority 1):
  5xx errors -> 100% sampling

Rule 2 (priority 10):
  Normal traffic -> 5% sampling

Segments（區段）

 

區段會記錄：

• 服務名稱
• 開始與結束時間
• Trace ID
• HTTP 請求與回應細節
• AWS 帳戶與區域

 

區段狀態：

Subsegments（子區段）

 

子區段的作用：

• 提供區段內更細的計時
• 追蹤下游呼叫
• 將 800ms 分解為：
  • DynamoDB.PutItem：50ms
  • PaymentService 呼叫：400ms
  • InventoryService 呼叫：300ms

 

命名空間：

Annotations（註解）

 

重點：

• 已索引的鍵值對－可搜尋與篩選
• 限制：每個追蹤最多 50 個索引項
• 型別：string、number、boolean

用途：

• user_id、order_id、environment
• version、功能旗標、錯誤代碼

 

篩選語法：

annotation.user_id = "user-123"

annotation.environment = "production"
AND annotation.version = "1.2.3"

Metadata（中繼資料）

 

重點：

• 不建立索引－無法搜尋或篩選
• 無大小限制
• 支援任意 JSON 結構

用途：

• 完整請求與回應內容
• 錯誤訊息與堆疊追蹤
• 商務情境（訂單項目、地址）

 

註解 vs. 中繼資料：

完整追蹤結構

 

課程重點整理

 

• X-Ray－分散式追蹤服務，提供跨服務的端對端可觀測性
• 追蹤機制－透過 HTTP 標頭傳遞 Trace ID，由 daemon 收集區段，並以可設定的抽樣規則控制
• 追蹤元件：
  • Segments－服務層級的工作紀錄
  • Subsegments－更細的下游操作計時
  • Annotations－可篩選與搜尋的索引鍵值對
  • Metadata－詳細脈絡，不建立索引

一起來練習吧！

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