日誌、埋點、A/B 測試都不夠用了？你該瞭解“動態追蹤”

章亦春釋出於 May 27, 2025 更新於 May 27, 2025

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你是否經歷過這樣的場景：使用者反饋系統出現了一個奇怪的 Bug，但日誌裡沒有相關資訊。於是你猜測可能的原因，新增幾個埋點，等待發布上線。資料回流後發現猜測不對，再新增新埋點，再次釋出…如此反覆，一個本可能幾分鐘解決的問題，硬生生拖了好幾天。

在複雜的現代系統中，傳統的“三板斧”——日誌、埋點和 A/B 測試——正變得越來越力不從心。它們無法跟上快速迭代的節奏，也難以應對日益複雜的系統架構。面對這些困境，一種新的技術方案正在嶄露頭角——動態追蹤。

使用 OpenResty XRay 快速透視和解決您的軟體問題

傳統方法 vs 動態追蹤：效率與控制力的革命

想象一下這個場景：生產環境突然出現效能下降，使用者投訴不斷。使用傳統方法，你可能需要：

日誌分析：翻閱大量日誌，卻發現關鍵資訊缺失。雖然成本低，但資訊固定且有限。它依賴於開發者的預判能力——你只能看到你事先認為重要的資訊。
新增埋點：修改程式碼，部署新版本，等待資料收集。雖然提供了更多靈活性，但修改慢、上線週期長。每次調整都需要走完整個釋出流程。
A/B 測試：更偏向於行為驗證，粒度往往不夠精細，難以定位具體的技術問題。
重現問題：嘗試在測試環境復現，卻難以模擬真實負載

方法	時間成本	程式碼侵入性	實時性	全面性	靈活性
日誌分析	中等	低-中等	低	低	低
埋點監控	高	高	中等	中等	低
A/B測試	非常高	中等	低	中等	中等
動態追蹤(OpenResy XRay)	低	無	高	高	高

歸根結底，這些方法都有一個共同的弱點：你能看到的，都是你當初預判對了的。但現實是，線上環境總有你沒想到的角落和場景。

動態追蹤：系統的“透視眼”

動態追蹤技術，本質上是為你提供了一雙可以在系統執行時隨時睜開的眼睛。它由三部分組成：

線上動態插樁：無需重啟服務，直接在執行中的程式上"打孔"觀察
資料實時檢視：所見即所得，不再等待資料回流
程式碼路徑分析：理解程式的實際執行路徑，而非猜測

OpenResty XRay 如何做到“像攝像頭一樣”看清系統內部？其核心原理在於非侵入式的探針技術。更重要的是，動態追蹤具備這些關鍵特性：

無侵入：不修改原始碼
熱插拔：隨時開啟、關閉
安全沙箱：嚴格控制追蹤程式碼的許可權
效能控制：精確控制對系統效能的影響

當你部署 XRay 探針後，它會在不修改原始程式碼的情況下，在指定的函式入口、返回點或程式碼路徑上"掛鉤"。每當這些點被觸發，探針就會收集上下文資訊，包括呼叫棧、執行時間、引數值等，並將這些資料實時傳輸到分析平臺。

值得一提的是，XRay 探針經過精心設計，效能開銷極低。在我們的測試中，即使在高負載系統上，探針引入的效能影響通常非常低，在大多數場景下甚至可以忽略不計。

從火焰圖到系統全景

在 OpenResty XRay 中，火焰圖是一個強大而直觀的視覺化工具，用於動態追蹤目標軟體中各種系統資源或效能指標的分佈情況。透過火焰圖，使用者可以清晰地看到 CPU 時間、記憶體使用、磁碟 I/O、延遲等資源是如何在程式碼路徑中被具體消耗的。

比如，在 Lua 級別的效能分析中，XRay 支援將檔名和具體行號顯示在火焰圖中，使得開發者能夠精確定位到某一行 Lua 原始碼，大幅提升除錯和最佳化效率。

這一切的背後，依賴的是先進的動態追蹤技術。與傳統 APM 工具透過插樁或程式碼注入可能干擾目標程序不同，OpenResty XRay 使用的是非侵入式的取樣方法。它無需對目標程序做任何修改，也不會注入任何程式碼，即使在取樣時，目標程序的行為也與未取樣時幾乎完全一致。

這種輕量級、低開銷的方式，既確保了採集資料的真實性，又保障了系統的穩定性與安全性。因此，OpenResty XRay 的火焰圖分析不僅適用於開發和測試環境，更可以安全地應用線上上生產系統中，用於定位那些在離線環境中難以復現的複雜效能問題。火焰圖不僅是一種視覺化工具，更是通向系統執行全貌的重要入口。

為甚麼選擇 OpenResty XRay？

市面上有不少動態追蹤工具，如 DTrace、SystemTap、bcc 等，但它們都存在明顯的短板：

DTrace/SystemTap：使用門檻高，你需要學習特定的指令碼語言，理解核心原理。

bcc：雖然相對現代，但仍然面向核心，對業務研發不夠友好。

而 OpenResty XRay 則是專為業務研發設計的動態追蹤工具：

面向業務研發：無需學習底層語言，直接追蹤業務邏輯
除錯符號資料庫：即使原始碼不可見，也能精準追蹤
Ylang 語言：類似 C 語言的語法，支援條件、迴圈、聚合，學習成本極低
雲端統一控制：一人維護，全組可用，大幅降低使用門檻

可觀測性的未來：動態追蹤的新邊界

回顧可觀測性技術的演進歷程：從最初的日誌（Log），到指標監控（Metric），再到分散式追蹤（Distributed Trace），如今我們正邁入動態追蹤（Dynamic Trace）的新時代。

隨著邊緣計算、IoT 裝置和 AI 推理服務的普及，系統複雜度正在指數級增長。傳統的可觀測性方法已難以應對這種複雜度。動態追蹤技術，特別是與 AIOps（AI運維）的結合，將成為未來解決這些挑戰的關鍵。

OpenResty XRay 的長期願景是構建一個全方位的可觀測性平臺，使系統內部的每一個行為都可被觀察、分析和最佳化。它將幫助工程師們在日益複雜的技術世界中保持對系統的掌控力。

在複雜系統的除錯和最佳化中，XRay 讓你從被動應對變為主動發現，從猜測驗證變為直接觀察。它不僅能幫你更快地解決問題，還能幫你發現那些你不知道自己不知道的問題。

在效能至上、使用者體驗為王的今天，你是否已經準備好擁抱動態追蹤技術，為你的系統裝上“透視眼”？OpenResty XRay 讓系統內部不再是黑盒，讓問題排查不再是猜謎遊戲。

關於 OpenResty XRay

OpenResty XRay 是一款動態追蹤產品，它可以自動分析執行中的應用，以解決效能問題、行為問題和安全漏洞，並提供可行的建議。在底層實現上，OpenResty XRay 由我們的 Y 語言驅動，可以在不同環境下支援多種不同的執行時，如 Stap+、eBPF+、GDB 和 ODB。

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關於作者

章亦春是開源 OpenResty^® 專案創始人兼 OpenResty Inc. 公司 CEO 和創始人。

章亦春（Github ID: agentzh），生於中國江蘇，現定居美國灣區。他是中國早期開源技術和文化的倡導者和領軍人物，曾供職於多家國際知名的高科技企業，如 Cloudflare、雅虎、阿里巴巴, 是 “邊緣計算“、”動態追蹤 “和 “機器程式設計 “的先驅，擁有超過 22 年的程式設計及 16 年的開源經驗。作為擁有超過 4000 萬全球域名使用者的開源專案的領導者。他基於其 OpenResty^® 開源專案打造的高科技企業 OpenResty Inc. 位於美國矽谷中心。其主打的兩個產品 OpenResty XRay（利用動態追蹤技術的非侵入式的故障剖析和排除工具）和 OpenResty Edge（最適合微服務和分散式流量的全能型閘道器軟體），廣受全球眾多上市及大型企業青睞。在 OpenResty 以外，章亦春為多個開源專案貢獻了累計超過百萬行程式碼，其中包括，Linux 核心、Nginx、LuaJIT、GDB、SystemTap、LLVM、Perl 等，並編寫過 60 多個開源軟體庫。