一、应用场景
在很多企业的业务系统里，核心业务链路常常会依赖外部接口。比如说电商平台，在用户下单的时候，除了自身系统的处理，还得调用第三方支付接口来完成支付流程；再像在线旅游平台，用户预订酒店时，要调用酒店供应商的接口来查询房间 availability 和价格等信息。
在这种情况下，网络抖动是个常见的问题。网络抖动可能会让业务出现延迟、数据丢失甚至请求失败等状况。而判断抖动是来自服务端还是客户端就非常关键了。因为如果是服务端的问题，那可能得联系外部接口的提供方去排查和解决；要是客户端的问题，企业就得在自己的系统里找原因，比如网络设备、本地网络环境等。
二、夜莺的主动拨测与被动指标介绍
2.1 夜莺的主动拨测
夜莺的主动拨测就像是一个主动出击的小侦探。它可以按照我们设定的规则，定时去访问外部接口。比如说，我们可以设置每隔 5 分钟就向第三方支付接口发送一个测试请求，看看这个接口能不能正常响应。
import requests
import time
# 第三方支付接口的 URL
payment_url = "https://example-payment-api.com/pay"
while True:
try:
response = requests.get(payment_url)
# 获取响应状态码
status_code = response.status_code
# 获取响应时间
response_time = response.elapsed.total_seconds()
print(f"请求状态码: {status_code}, 响应时间: {response_time} 秒")
except Exception as e:
print(f"请求出错: {e}")
time.sleep(300) # 每隔 5 分钟（300 秒）执行一次
在这个 Python 示例中，我们使用 requests 库定时向第三方支付接口发送请求，并记录响应状态码和响应时间。这样就能通过观察这些数据来判断外部接口的可用性和响应性能。
2.2 夜莺的被动指标
被动指标就像是一个默默记录的小账本。它会收集系统在正常业务运行过程中产生的各种数据。比如说，当用户在电商平台下单调用第三方支付接口时，系统会记录这次请求的响应时间、是否成功等信息。
import logging
# 配置日志记录
logging.basicConfig(filename='payment.log', level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
def make_payment():
try:
# 模拟调用第三方支付接口
# 这里可以替换为实际的支付请求代码
response = requests.get(payment_url)
status_code = response.status_code
response_time = response.elapsed.total_seconds()
if status_code == 200:
logging.info(f"支付成功，响应时间: {response_time} 秒")
else:
logging.warning(f"支付失败，状态码: {status_code}")
except Exception as e:
logging.error(f"支付请求出错: {e}")
在这个示例中，我们使用 Python 的 logging 模块来记录支付请求的相关信息。这些信息就是被动指标，它们能反映出实际业务中调用外部接口的情况。
三、主动拨测与被动指标配合判断网络抖动来源
3.1 数据对比分析
我们可以把主动拨测得到的数据和被动指标收集的数据放在一起对比。比如说，主动拨测每隔 5 分钟发送一次请求，记录下每次的响应时间。而被动指标记录的是用户实际下单时调用支付接口的响应时间。
如果主动拨测的响应时间一直很稳定，但是被动指标里的响应时间波动很大，那就有可能是客户端的问题。比如客户端所在的网络环境不稳定，或者客户端设备性能有问题。
# 模拟主动拨测数据
active_probe_times = [1.2, 1.3, 1.1, 1.4, 1.2]
# 模拟被动指标数据
passive_metric_times = [1.5, 3.0, 1.2, 4.5, 1.3]
# 计算平均响应时间
active_avg_time = sum(active_probe_times) / len(active_probe_times)
passive_avg_time = sum(passive_metric_times) / len(passive_metric_times)
# 判断是否有较大差异
if abs(active_avg_time - passive_avg_time) > 1: # 差值超过 1 秒认为有较大差异
print("主动拨测和被动指标响应时间差异较大，可能存在客户端问题")
else:
print("主动拨测和被动指标响应时间差异不大")
在这个示例中，我们模拟了主动拨测和被动指标的数据，计算它们的平均响应时间并进行比较。如果差异较大，就提示可能存在客户端问题。
3.2 异常发生时间关联
我们还可以看看主动拨测和被动指标中异常发生的时间。如果主动拨测和被动指标在同一时间都出现了响应时间过长或者请求失败的情况，那就很可能是服务端的问题。比如说，在某个特定的时间段，主动拨测和被动指标里的支付请求都大量失败，那可能是第三方支付接口所在的服务器出了问题。
# 模拟主动拨测异常发生时间
active_probe_errors = [
"2024-01-01 10:00:00",
"2024-01-01 11:30:00"
]
# 模拟被动指标异常发生时间
passive_metric_errors = [
"2024-01-01 10:02:00",
"2024-01-01 11:35:00"
]
for active_error in active_probe_errors:
for passive_error in passive_metric_errors:
# 时间差在 5 分钟内认为是同一时间段
time_difference = abs((time.mktime(time.strptime(active_error, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) -
time.mktime(time.strptime(passive_error, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))) / 60)
if time_difference <= 5:
print(f"主动拨测和被动指标在 {active_error} 附近同时出现异常，可能是服务端问题")
在这个示例中，我们模拟了主动拨测和被动指标中异常发生的时间，通过比较时间差来判断是否在同一时间段出现异常。
四、技术优缺点
4.1 优点
- 准确性高：通过主动拨测和被动指标相结合，能够从不同角度收集数据，更全面地了解网络状况，从而更准确地判断网络抖动的来源。就像我们上面通过数据对比和异常时间关联的方法，可以大大提高判断的准确性。
- 实时监测：主动拨测可以定时进行，实时获取外部接口的状态信息。被动指标也能在业务运行过程中实时记录数据。这样我们就能及时发现网络抖动问题，并采取相应的措施。
- 便于排查问题：当判断出网络抖动的来源后，我们可以有针对性地进行排查和解决。如果是服务端问题，就联系外部接口提供方；如果是客户端问题，就在自己的系统里查找原因。
4.2 缺点
- 数据处理复杂：主动拨测和被动指标都会产生大量的数据，对这些数据进行收集、存储和分析需要一定的技术和资源。比如说，需要建立一个数据仓库来存储这些数据，还需要编写复杂的数据分析脚本。
- 依赖外部接口稳定性：主动拨测是基于外部接口进行的，如果外部接口本身不稳定，可能会影响主动拨测的结果，从而干扰我们对网络抖动来源的判断。比如第三方支付接口在维护或者出现故障时，主动拨测得到的数据就可能不准确。
五、注意事项
5.1 数据准确性
在进行主动拨测和被动指标收集时，要确保数据的准确性。比如说，主动拨测的请求参数要和实际业务请求的参数一致，这样得到的数据才有可比性。被动指标的记录要完整，不能遗漏关键信息。
5.2 网络环境一致性
主动拨测和实际业务请求的网络环境尽量保持一致。如果主动拨测是在测试网络环境下进行，而实际业务是在生产网络环境下，那么得到的数据可能会有偏差，影响判断结果。
5.3 阈值设置
在进行数据对比分析时，要合理设置阈值。比如上面示例中我们设置平均响应时间差值超过 1 秒认为有较大差异，这个阈值要根据实际业务情况来调整。如果设置得太宽松，可能会漏判问题；如果设置得太严格，可能会误判。
六、文章总结
在核心业务链路依赖外部接口的场景下，通过夜莺的主动拨测与被动指标配合，我们可以更准确地判断网络抖动是来自服务端还是客户端。主动拨测就像主动出击的侦探，定时访问外部接口获取信息；被动指标则像默默记录的账本，收集业务运行中的数据。通过数据对比分析和异常发生时间关联等方法，结合两者的数据，我们可以全面了解网络状况。不过，在使用这种方法时，我们也要注意数据准确性、网络环境一致性和阈值设置等问题。同时，要认识到这种方法存在数据处理复杂和依赖外部接口稳定性等缺点。但总体来说，它能大大提高我们排查网络问题的效率，保障核心业务的稳定运行。
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