金融科技移动化、互联网化带来数据爆炸式增长，分布式数据库日益广泛应用于千行百业。同时由于分布式数据库自身特点，也给传统运维带来了挑战：

首先，分布式数据库系统自身更加复杂。较传统单机数据库系统，分布式数据库规模更庞大，结构更加丰富，节点较多，数据更加分散。同时，数据规模更加海量庞大。

其次，问题故障精准定位、快速解决更加困难。业务经过分布式数据库内部处理流程更加复杂，业务经过网络、负载均衡器、计算节点、全局事务管理节点、数据节点等环节。

针对海量大数据处理，包括日志、告警、性能、状态等方面，为了提升精准定位，快速解决故障的能力，需要借助于大数据、人工智能等新技术，才能摆脱传统的依赖文档、脚本、手工时代。

一、GoldenDB提供全链路跟踪分析能力

GoldenDB是一款高性能、高可靠、高扩展、高兼容、金融级分布式数据库。GoldenDB产品推出了引入大数据技术的智能运维平台Insight，提供海量大数据高效处理功能，支持端到端全链路跟踪分析能力。其架构请参见图1。

图1 GoldenDB全链路跟踪分析平台架构

监控数据流路径：计算、数据、GTM等节点上产生的日志、性能等数据经过代理采集上报到大数据平台，最终在Web界面上展示。

计算节点CN负责接收应用发送过来的业务语句，对业务语句做语法解析，优化等；数据节点DN用于存储业务数据以及执行分布式子事务；GTM提供全局事务管理，负责全局事务ID的生命周期管理。

二、分布式数据库层面的全链路跟踪流程

传统依靠人工登录各节点抓取各类日志分析方式定位问题，存在大量数据解析、安全隐患、效率低等弊端。而全链路跟踪工具提供事务、SQL从客户端到CN、DN各节点全流程监视能力。以下以insert流程为例进行原理说明，请参考图2：

1） 客户端发起事务请求（如insert操作）流程：设置业务流水号。目的是为了将业务与数据库关联起来，方便快速定位业务语句问题。

2）CN解析客户端请求语句。如果业务未set流水号，则生成流水号：CNID+会话ID+时间戳。

3）CN向GTM申请全局事务ID（create gtid 请求）。CN从GTM接收到申请全局事务ID响应。

4） 事务分析、处理、提交；GTID释放等。

5） 反馈给客户端响应：CN判断GTM释放GTID成功，给客户端回复执行成功结果。如果GTM释放gtid失败，给客户端回复执行失败结果。

6）在以上各节点、各流程过程中，同时生成相关日志、性能统计数据。

7）大数据平台采集各节点上日志、性能数据，并且进行分析、清洗、转换、入库。

8）insight web界面进行展示、分析。

图2 全链路跟踪原理流程

全链路跟踪可以根据节点类型、集群号、事务流水号、原始SQL关键字、事务执行的开始与结束时间等进行快速定位事务、SQL执行情况。提供各节点相关日志记录功能：以事务为单位进行统计输出，统计信息包括：客户端信息(IP,PORT)，事务流水号，事务开始及结束时间，事务内各SQL语句信息，以及每个SQL语句对应的下到每个分片上的子SQL语句信息等。为运维人员、DBA提供可视化、端到端的故障问题快速定位新助手。全链路跟踪主要界面请参见图3。

图3 全链路跟踪主要功能界面

目前通过端到端全链路跟踪分析平台应用看来，有显著的成效。

提供了大数据、可视化运维平台。降低了运维人员技术门槛，降低运维时间与人力成本。

全链路跟踪一键操作，提升了问题故障精准分析、快速解决的能力。

当然，全链路跟踪目前还只是初步应用阶段，后续还会在实践中不断代迭代、优化、提升。不断提升GoldenDB产品的简单易用水平，提升运维能力，提升用户体验。