传统 APM 聚焦在代码层面，不具备全栈多维度无盲点看问题的能力，同时由于插码的阻碍往往难以覆盖所有微服务，DeepFlow 依靠 eBPF 零代码修改采集全栈追踪数据并聚合生成了调用关系，可以增强传统 APM 的数据，大大缩短问题定界时间。对于已经使用传统 APM 工具的用户，可以考虑使用 DeepFlow 提供的 API 来增强应用依赖拓扑及调用追踪，以获得全栈数据追踪能力。

本文以 SkyWalking 为例从落地实现角度来描述，如何将在传统 APM 中集成 DeepFlow 的数据，增强传统 APM 数据能力，主要从以下两个角度来：

依赖拓扑：增强查看某历史时间范围内服务（POD）到服务（POD）全栈路径拓扑以及全景上下游拓扑。
调用链追踪：增强查看某个应用 Span 对应系统 Span、网络 Span 时延消耗以及追踪未插码服务的能力。

开启下文的阅读之前，需要对 DeepFlow 目前已有的数据及术语有了解，下文默认读者都有一定的认知。

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01｜全栈路径拓扑-界面

增强查看某历史时间范围内服务（POD）到服务（POD）应用和网络指标量能力，可以快速回答在某一段时间内端到端路径是否存在瓶颈点，下面将结合 Skywalking 介绍产品 UI 界面如何融合

第一步：聚焦需要查看的路径（以下举例通过拓扑图路径点击，大家可以根据环境的实际情况来定义使用流程）

聚焦需要查看的路径

点击全栈路径拓扑

第二步：查看全栈路径拓扑（增强能力）

查看全栈路径拓扑

上图拓扑中每一个节点都对应一个统计位置（tap_side），统计位置的说明参考 DeepFlow 官网的线上文档[1]，以客户端容器节点举例说明具体的含义，表达是 cartservice 服务访问 redis-cart 服务，在 cartservice 对应 POD 所在的容器节点上采集到的访问数据，然后聚合的指标量。上图查看的指标量为响应时延，不难看出瓶颈在服务端容器网络，判断过程如下：

客户端时延：④=204.31ms，为请求服务端的总时延，由以下几部分组成
- 客户端容器网络：路径①（也就是⑤-④），图中所示为38.14us
- 云网络：路径②（也就是⑥-⑤），图中所示为273.13us
- 服务端容器网络：路径③（也就是⑦-⑥），图中所示为204.25ms
- 服务端：即图中⑦，为372.83us

02｜全栈路径拓扑-API

结合 API 看看如何实现，DeepFlow 的所有数据均可通过 SQL API 获取。

调用方输入客户端名称、服务端名称、指标量以及时间范围作为 API 的搜索条件即可获得全栈路径拓扑数据。

第一步：获取 Skywalking 路径的客户端服务及服务端名称，根据需求明确需要查看的指标量及查看的时间范围

Skywalking 输入

第二步：查询 DeepFlow 获取应用/网络统计位置的数据，SQL 调用参考 DeepFlow 官网的线上文档[2]

SELECT Avg(`request`), /* 需要查看的指标量 */ 
       pod_service_0,  /* 客户端服务名称，客户端为 POD，则替换为 pod_0 */
       tap_side, 
       pod_service_1 /* 服务端服务名称，服务端为 POD，则替换为 pod_1 */
FROM vtap_app_edge_port  /* 查看应用指标使用 vtap_app_edge_port；查看网络指标切换到 vtap_flow_edge_port */
WHERE time>=1678760220 AND time'deepflow-server' AND  /* 过滤客户端 */
      pod_service_1='deepflow-server'   /* 过滤服务端 */
GROUP BY pod_service_0, 
         tap_side, 
         pod_service_1,

第三步：根据返回数据绘制拓扑图

每个 tap_side 对应一个节点，节点根据 c-app/app/c-p/c/c-nd/c-hv/c-gw-hv/c-gw/local/rest/s-gw/s-gw-hv/s-hv/s-nd/s/s-p/s-app 从左到右排序，每个节点独立显示指标数据。

03｜全景上下游拓扑-界面

增强某节点查看全景上下游拓扑的能力，可快速发现未插码范围内被谁访问了（比如追踪上游的 Nginx 网关、安全策略未防住的访问等等），以及自身访问了谁，下面也将结合 Skywalking 介绍产品 UI 界面如何融合

第一步：聚焦需要查看的节点（以下举例通过拓扑图节点点击，大家可以根据环境的实际情况来定义使用流程）

点击全景上下游拓扑

第二步：查看全景上下游拓扑（增强能力）

查看全景上下游拓扑

上图为 tikcet-web 服务的全景上下游拓扑，其中 ① 是未插码的 ingress-nginx-controller 服务，表明 ticket-web 服务对外都是通过 ingress 来访问的，其中 ② 为未插码的 kube-dns 服务，经常访问服务慢，可能是因为 DNS 解析慢，而在应用拓扑是无法看出来此信息的。

04｜全景上下游拓扑-API

调用方输入服务名称、指标量以及时间范围作为 API 的搜索条件即可获得全景上下游拓扑数据，需要两次调用的 DeepFlow API，分别获取到上游和下游的数据如下：

获取上游数据

SELECT Avg(`request`), /* 需要查看的指标量 */ 
       pod_service_0,  /* 客户端服务名称，客户端为 POD，则替换为 pod_0 */
       tap_side, 
       pod_service_1 /* 服务端服务名称，服务端为 POD，则替换为 pod_1 */
FROM vtap_app_edge_port  /* 查看应用指标使用 vtap_app_edge_port；查看网络指标切换到 vtap_flow_edge_port */
WHERE time>=1678760220 AND time'deepflow-server'   /* 需要查看上游数据的服务 */
GROUP BY pod_service_0, 
         tap_side, 
         pod_service_1,

获取下游数据

SELECT Avg(`request`), /* 需要查看的指标量 */ 
       pod_service_0,  /* 客户端服务名称，客户端为 POD，则替换为 pod_0 */
       tap_side, 
       pod_service_1 /* 服务端服务名称，服务端为 POD，则替换为 pod_1 */
FROM vtap_app_edge_port  /* 查看应用指标使用 vtap_app_edge_port；查看网络指标切换到 vtap_flow_edge_port */
WHERE time>=1678760220 AND time'deepflow-server'   /* 需要查看下游数据的服务 */
GROUP BY pod_service_0, 
         tap_side, 
         pod_service_1,

05｜调用链追踪-产品

在开始介绍如何增强调用追踪的数据之前，先结合一张图说明一些后续要使用到的术语

数据介绍图

图中 A 表示应用 Span（来源传统 APM）；S 表示网络 Span（来源 DeepFlow）；N 表示网络 Span（来源 DeepFlow）
图中黑色部分为发起全栈调用追踪的的应用 Span，后续统称为 应用 Span Y
图中蓝色部分为通过 应用 Span Y 追踪的路径中的系统和网络 Span
图中绿色部分为通过 应用 Span Y 追踪的下游未插码的 Span
图中红色部分为通过 应用 Span Y 追踪的上游未插码的 Span

接下来将分别来讨论上图中蓝色/绿色/红色部分如何基于 SkyWalking 产品做 UI 融合（注：以下产品 UI 部分仅为示意图）：

第一步：聚焦需要查看的应用 Span（以下举例通过点击 Span，大家可以根据环境的实际情况来定义使用流程）

聚焦需要查看的路径

点击全栈调用追踪

第二步：查看全栈调用拓扑（增强能力）

查看全栈调用拓扑

06｜调用链追踪-API

接下来看下结合 DeepFlow 的 SQL API 如何实现，基于前面的术语介绍图，可知传统 APM 结合 DeepFlow 的数据来完成全栈调用追踪的能力，需要分蓝色、绿色和红色三部分来实现，接下来将分开介绍这三部分的数据实现。

蓝色部分：根据应用 Span 的 TraceID + SpanID 追踪 DeepFlow 的系统 Span 和网络 Span，可以方便的查看某次调用在系统和网络分布消耗的时延，快速定界问题。可以通过 TraceID、SpanID 作为搜索条件获取 DeepFlow 的系统和网络 Span

蓝色部分-追踪图

SELECT response_duration,
       start_time,
       end_time,
       resource_gl0_0, /* 客户端 */
       resource_gl0_1, /* 服务端 */
       tap_port_type,  /* eBPF、NIC ... */
       tap_port,       /* NIC Name */
       trace_id,
       span_id
FROM l7_flow_log
WHERE trace_id = 'c5ad367da7ed41fc97921d91a0584bd8.63.16620935428909473' AND
      span_id = 'e05ee7a06d674085a16dfea36ed11b98.169.16620935428971714-2' AND /* 非必须，精确搜索 */
      time >= 1662093572 AND time

此部分的细节部分可以参考DeepFlow 让 SkyWalking 分布式追踪无盲点[3]。

红色部分：增强某个应用 Span 上游的 Span，对于插码范围以外（之前）的部分，例如追踪出来从未插码的客户端 Span

红色部分-追踪原理解释图

对于这部分数据的追踪，需要分几个步骤来逐一进行关联

① 根据应用 Span Y 的 TraceID + SpanID 追踪 DeepFlow 的系统 Span，此时可能会得到多个系统 Span，只需要获取与应用 Span Y紧邻的系统 Span X继续往下追踪即可（可通过总时延最长来判断）
② 获取系统 Span X的 syscall_trace_id_request 作为其他系统 Span 的搜索条件，得到系统 Span Z

SELECT response_duration,  /* SELECT 字段可以根据需求自定义即可*/
       l7_protocol,
       Enum(request_type),
       request_resource,
       process_kname_0,
       process_kname_1,
       tap_side,
       req_tcp_seq, 
       resp_tcp_seq,
       Enum(auto_instance_type_0) AS `client_Enum(auto_instance_type_0)`,
       auto_instance_0,  
       Enum(auto_instance_type_1) AS `server_Enum(auto_instance_type_1)`, 
       auto_instance_1, 
FROM l7_flow_log  
WHERE time>=1678764261 AND /*追踪开始时间，建议设置比系统 Span X 的开始时间早 3min*/
      time

③ 获取系统 Span Z 的 req_tcp_seq/resp_tcp_seq 作为其他系统 Span 和网络 Span 的搜索条件，得到网络 Span Z.1/Z.2 以及系统 Span Q，此处逻辑特别注意：req_tcp_seq !=0 & resp_tcp_seq !=0 则需要同时满足 req_tcp_seq 和 resp_tcp_seq；如果其中一个为 0，则任意满足一个即可

SELECT response_duration,  /* SELECT 字段可以根据需求自定义即可*/
       l7_protocol,
       Enum(request_type),
       request_resource,
       process_kname_0,
       process_kname_1,
       tap_side,
       req_tcp_seq, 
       resp_tcp_seq,
       Enum(auto_instance_type_0) AS `client_Enum(auto_instance_type_0)`,
       auto_instance_0,  
       Enum(auto_instance_type_1) AS `server_Enum(auto_instance_type_1)`, 
       auto_instance_1, 
FROM l7_flow_log  
WHERE time>=1678764261 AND 
      timetype=2 AND 
      req_tcp_seq=3575241005 AND /* 3575241005 为系统 Span Z 的 req_tcp_seq*/
      resp_tcp_seq=995863176) /* 995863176 为系统 Span Z 的 resp_tcp_seq*/
ORDER BY `end_time`

④ 接下来可继续追踪系统 Span Q 的上游系统 Span，这里将分两种情况，如果上游的系统 Span 与系统 Span Q 在同一个线程，则重复步骤 [2]/[3] 即可，如果在不同线程/进程中，目前仅支持网关设置了 X-Request-ID 的情况下继续追踪，获取系统 Span Q的 x-request-id 作为查询其他系统 Span 和网络 Span 的搜索条件，得到其上游的系统 Span M

SELECT response_duration,  /* SELECT 字段可以根据需求自定义即可*/
       l7_protocol,
       Enum(request_type),
       request_resource,
       process_kname_0,
       process_kname_1,
       tap_side,
       req_tcp_seq, 
       resp_tcp_seq,
       Enum(auto_instance_type_0) AS `client_Enum(auto_instance_type_0)`,
       auto_instance_0,  
       Enum(auto_instance_type_1) AS `server_Enum(auto_instance_type_1)`, 
       auto_instance_1, 
FROM l7_flow_log  
WHERE time>=1678764261 AND 
      time

⑤ 到此，已经根据上述步骤追踪得到所有的上游 Span，接下来将确定父子关系，可直接根据总的响应时延，按从大到小降序排列即可

绿色部分：增强某个应用 Span 下游的 Span，对于插码范围以外（之后）的部分追踪，例如追踪出来未插码的服务端 Span（DNS），此追踪过程与红色部分非常相似，仅步骤 ② 中的syscall_trace_id_request换成syscall_trace_id_response即可，此处不在赘述。

绿色部分-追踪图

07｜什么是 DeepFlow

DeepFlow[4] 是一款开源的高度自动化的可观测性平台，是为云原生应用开发者建设可观测性能力而量身打造的全栈、全链路、高性能数据引擎。DeepFlow 使用 eBPF、WASM、OpenTelemetry 等新技术，创新的实现了 AutoTracing、AutoMetrics、AutoTagging、SmartEncoding 等核心机制，帮助开发者提升埋点插码的自动化水平，降低可观测性平台的运维复杂度。利用 DeepFlow 的可编程能力和开放接口，开发者可以快速将其融入到自己的可观测性技术栈中。

GitHub 地址：https://github.com/deepflowys/deepflow

访问 DeepFlow Demo[5]，体验高度自动化的可观测性新时代。

参考资料

[1] 统计位置的说明参考 DeepFlow 官网的线上文档: https://deepflow.io/docs/zh/auto-metrics/metrics-without-instrumentation/

[2] SQL 调用参考 DeepFlow 官网的线上文档: https://deepflow.io/docs/zh/server-integration/query/sql/

[3] DeepFlow 让 SkyWalking 分布式追踪无盲点: https://deepflow.io/blog/007-skywalking-distributed-tracing-without-blind-spots/#0x1-DeepFlow-SQL-API

[4] DeepFlow: https://github.com/deepflowys/deepflow

[5] DeepFlow Demo: https://deepflow.yunshan.net/docs/zh/install/overview/

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利用 DeepFlow 为传统 APM 开启全栈追踪能力