在实际应用中,你做了那么多 Server 端,写了 N 个 RPC 方法。想看看方法的指标,却无处下手?
本文将通过 gRPC + Opentracing + Zipkin 搭建一个分布式链路追踪系统来实现查看整个系统的链路、性能等指标
Opentracing
是什么
OpenTracing 通过提供平台无关、厂商无关的API,使得开发人员能够方便的添加(或更换)追踪系统的实现
不过 OpenTracing 并不是标准。因为 CNCF 不是官方标准机构,但是它的目标是致力为分布式追踪创建更标准的 API 和工具
名词解释
Trace
一个 trace 代表了一个事务或者流程在(分布式)系统中的执行过程
Span
一个 span 代表在分布式系统中完成的单个工作单元。也包含其他 span 的 “引用”,这允许将多个 spans 组合成一个完整的 Trace
每个 span 根据 OpenTracing 规范封装以下内容:
- 操作名称
- 开始时间和结束时间
- key:value span Tags
- key:value span Logs
- SpanContext
Tags
Span tags(跨度标签)可以理解为用户自定义的 Span 注释。便于查询、过滤和理解跟踪数据
Logs
Span logs(跨度日志)可以记录 Span 内特定时间或事件的日志信息。主要用于捕获特定 Span 的日志信息以及应用程序本身的其他调试或信息输出
SpanContext
SpanContext 代表跨越进程边界,传递到子级 Span 的状态。常在追踪示意图中创建上下文时使用
Baggage Items
Baggage Items 可以理解为 trace 全局运行中额外传输的数据集合
一个案例
图中可以看到以下内容:
- 执行时间的上下文
- 服务间的层次关系
- 服务间串行或并行调用链
结合以上信息,在实际场景中我们可以通过整个系统的调用链的上下文、性能等指标信息,一下子就能够发现系统的痛点在哪儿
Zipkin
是什么
Zipkin 是分布式追踪系统。它的作用是收集解决微服务架构中的延迟问题所需的时序数据。它管理这些数据的收集和查找
Zipkin 的设计基于 Google Dapper 论文。
运行
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin
其他方法安装参见:https://github.com/openzipkin/zipkin
验证
访问 http://127.0.0.1:9411/zipkin/ 检查 Zipkin 是否运行正常
gRPC + Opentracing + Zipkin
在前面的小节中,我们做了以下准备工作:
- 了解 Opentracing 是什么
- 搭建 Zipkin 提供分布式追踪系统的功能
接下来实现 gRPC 通过 Opentracing 标准 API 对接 Zipkin,再通过 Zipkin 去查看数据
目录结构
新建 simple_zipkin_client、simple_zipkin_server 目录,目录结构如下:
go-grpc-example
├── LICENSE
├── README.md
├── client
│ ├── ...
│ ├── simple_zipkin_client
├── conf
├── pkg
├── proto
├── server
│ ├── ...
│ ├── simple_zipkin_server
└── vendor
安装
$ go get -u github.com/openzipkin/zipkin-go-opentracing
$ go get -u github.com/grpc-ecosystem/grpc-opentracing/go/otgrpc
gRPC
Server
package main
import (
"context"
"log"
"net"
"github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware"
"github.com/grpc-ecosystem/grpc-opentracing/go/otgrpc"
zipkin "github.com/openzipkin/zipkin-go-opentracing"
"google.golang.org/grpc"
"github.com/EDDYCJY/go-grpc-example/pkg/gtls"
pb "github.com/EDDYCJY/go-grpc-example/proto"
)
type SearchService struct{}
func (s *SearchService) Search(ctx context.Context, r *pb.SearchRequest) (*pb.SearchResponse, error) {
return &pb.SearchResponse{Response: r.GetRequest() + " Server"}, nil
}
const (
PORT = "9005"
SERVICE_NAME = "simple_zipkin_server"
ZIPKIN_HTTP_ENDPOINT = "http://127.0.0.1:9411/api/v1/spans"
ZIPKIN_RECORDER_HOST_PORT = "127.0.0.1:9000"
)
func main() {
collector, err := zipkin.NewHTTPCollector(ZIPKIN_HTTP_ENDPOINT)
if err != nil {
log.Fatalf("zipkin.NewHTTPCollector err: %v", err)
}
recorder := zipkin.NewRecorder(collector, true, ZIPKIN_RECORDER_HOST_PORT, SERVICE_NAME)
tracer, err := zipkin.NewTracer(
recorder, zipkin.ClientServerSameSpan(false),
)
if err != nil {
log.Fatalf("zipkin.NewTracer err: %v", err)
}
tlsServer := gtls.Server{
CaFile: "../../conf/ca.pem",
CertFile: "../../conf/server/server.pem",
KeyFile: "../../conf/server/server.key",
}
c, err := tlsServer.GetCredentialsByCA()
if err != nil {
log.Fatalf("GetTLSCredentialsByCA err: %v", err)
}
opts := []grpc.ServerOption{
grpc.Creds(c),
grpc_middleware.WithUnaryServerChain(
otgrpc.OpenTracingServerInterceptor(tracer, otgrpc.LogPayloads()),
),
}
...
}
- zipkin.NewHTTPCollector:创建一个 Zipkin HTTP 后端收集器
- zipkin.NewRecorder:创建一个基于 Zipkin 收集器的记录器
- zipkin.NewTracer:创建一个 OpenTracing 跟踪器(兼容 Zipkin Tracer)
- otgrpc.OpenTracingClientInterceptor:返回 grpc.UnaryServerInterceptor,不同点在于该拦截器会在 gRPC Metadata 中查找 OpenTracing SpanContext。如果找到则为该服务的 Span Context 的子节点
- otgrpc.LogPayloads:设置并返回 Option。作用是让 OpenTracing 在双向方向上记录应用程序的有效载荷(payload)
总的来讲,就是初始化 Zipkin,其又包含收集器、记录器、跟踪器。再利用拦截器在 Server 端实现 SpanContext、Payload 的双向读取和管理
Client
func main() {
// the same as zipkin server
// ...
conn, err := grpc.Dial(":"+PORT, grpc.WithTransportCredentials(c),
grpc.WithUnaryInterceptor(
otgrpc.OpenTracingClientInterceptor(tracer, otgrpc.LogPayloads()),
))
...
}
- otgrpc.OpenTracingClientInterceptor:返回 grpc.UnaryClientInterceptor。该拦截器的核心功能在于:
(1)OpenTracing SpanContext 注入 gRPC Metadata
(2)查看 context.Context 中的上下文关系,若存在父级 Span 则创建一个 ChildOf 引用,得到一个子 Span
其他方面,与 Server 端是一致的,先初始化 Zipkin,再增加 Client 端特需的拦截器。就可以完成基础工作啦
验证
启动 Server.go,执行 Client.go。查看 http://127.0.0.1:9411/zipkin/ 的示意图:
复杂点
来,自己实践一下
总结
在多服务下的架构下,串行、并行、服务套服务是一个非常常见的情况,用常规的方案往往很难发现问题在哪里(成本太大)。而这种情况就是分布式追踪系统大展拳脚的机会了
希望你通过本章节的介绍和学习,能够了解其概念和搭建且应用一个追踪系统
参考
本系列示例代码
资料
有疑问加站长微信联系(非本文作者)