Go微服务框架go

一、分布式链路追踪发展简介

1.1 分布式链路追踪介绍

关于分布式链路追踪的介绍,可以查看我前面的文章 微服务架构学习与思考(09):分布式链路追踪系统-dapper论文学习(https://www.gaodi.net/jiujuan/p/16097314.html) 。

这里的 OpenTelemetry 有一段发展历程。

APM(Application Performance Monitoring) 和 Distributed Tracing(分布式跟踪),后者是前者的子集。

微服务架构流行起来后,为了监控和定位微服务中请求链路过长导致的定位和监控问题,分布链路监控也蓬勃发展起来。出现了

很多有名的产品,比如:Jaeger,Pinpoint,Zipkin,Skywalking 等等。这里有个问题,就是每家都有自己的一套数据采集标准和SDK。

为了统一这些标准,国外的人们就创建了 OpenTracingOpenCensus 2 个标准。最先出现的是 OpenTracing。为了统一标准,后来两者合并为 OpenTelemetry

1.2 OpenTracing

OpenTracing 制定了一套与平台无关、厂商无关的协议标准,使得开发人员能够方便的添加或更换底层APM的实现。

它是 CNCF 的项目。OpenTracing 协议的产品有 Jaeger、Zipkin 等等。

OpenTracing 数据模型

  • Trace(s):

Trace(s) 在 OpenTracing 中是被 spans 隐式定义的。一个 trace 可以被认为是由一个或多个 span 组成的有向无环图。

比如,下图示例就表示一个 trace 由 8 个 span 组成,也就是一次链路追踪由 8 个 span 组成:

单个 trace(链路) 中 span 之间的关系           [Span A]  ←←←(the root span)             |      +------+------+      |             |  [Span B]      [Span C] ←←←(Span C is a `ChildOf` Span A)      |             |  [Span D]      +---+-------+                |           |            [Span E]    [Span F] >>> [Span G] >>> [Span H]                                        ↑                                        ↑                                        ↑                          (Span G `FollowsFrom` Span F) 

用时间轴来可视化这次链路追踪图,更容易理解:

Temporal relationships between Spans in a single Trace   ––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–> time   [Span A···················································]    [Span B··············································]       [Span D··········································]     [Span C········································]          [Span E·······]        [Span F··] [Span G··] [Span H··] 

(来自:https://opentracing.io/specification/)

  • Span:

Span 是一次链路追踪里的基本组成元素,一个 Span 表示一个独立工作单元,比如一次 http 请求,一次函数调用等。每个 span 里元素:

  • An operation name,服务/操作名称
  • A start timestamp,开始时间
  • A finish timestamp,结束时间
  • Span Tags,key:value 数据形式,用户自定义的标签,主要用途是链路记录信息的查询过滤。
  • Span Logs,key:value 数据形式,主要用途是记录某些事件和事件发生的时间。
  • SpanContext 看下面解释
  • References,对 0 或 更多个相关 span 的引用(通过 SpanContext 来引用)
  • SpanContext:

SpanContext 携带跨进程(跨服务)通信的数据。它的组成:

  • 在系统中表示 span 的信息。比如 span_id, trace_id。
  • Baggage Items,为整条追踪链路保存跨进程(跨服务)的数据,数据形式是 key:value
  • References

多个 span 中的对应关系。OpenTracing 目前定义了 2 种关系:ChildOfFollowsFrom

  • ChildOf,一个子 span 可能是父 span 的 ChildOf
    [-Parent Span---------]          [-Child Span----]      [-Parent Span--------------]          [-Child Span A----]           [-Child Span B----]         [-Child Span C----]          [-Child Span D---------------]          [-Child Span E----] 
  • FollowsFrom,一些父 span 不依赖任何的子 span
    [-Parent Span-]  [-Child Span-]       [-Parent Span--]      [-Child Span-]       [-Parent Span-]                 [-Child Span-] 

(来自:https://opentracing.io/specification/)

1.3 OpenCensus

为什么又出现个 OpenCensus 这个项目?因为它有个好爹:google。要知道分布式跟踪的基础论文就是谷歌提出。

其实,刚开始它并不是要抢 OpenTracing 的饭碗,它只是为了把 Go 语言的 Metrics 采集、链路跟踪与 Go 语言自带的

profile 工具打通,统一用户的使用方式。但是随着项目发展,它也想把链路相关的统一一下。它不仅要做 Metrics 基础指标监控,

还要做 OpenTracing 的老本行:分布式跟踪。

1.4 OpenTracing 与 OpenCensus 对比

2 者功能对比

image-20220605225353808

image-20220605224745472

1.5 OpenTelemetry

这样出现 2 个标准也不是个事啊,如是就出现了 OpenTelemetry,它把 2 者合并在一起了。

OpenTelemetry 的核心工作目前主要集中在 3 个部分:

  1. 规范的制定和协议的统一,规范包含数据传输、API 的规范,协议的统一包含:HTTP W3C 的标准支持及GRPC等框架的协议标准
  2. 多语言 SDK 的实现和集成,用户可以使用 SDK 进行代码自动注入和手动埋点,同时对其他三方库(Log4j、LogBack等)进行集成支持;
  3. 数据收集系统的实现,当前是基于 OpenCensus Service 的收集系统,包括 Agent 和 Collector。

(1.4 1.5来自: https://github.com/open-telemetry/docs-cn)

OpenTelemetry 的最终形态就是实现 Metrics、Tracing、Logging 的融合。

OpenTelemetry 整体架构图:

image-20220606140340397

(来自:https://opentelemetry.io/docs/)

Tracing API 中几个重要概念:

  • TracerProvider:是 API 的入口点,提供了对 tracer 的访问。在代码里主要是创建一个 Tracer,一般是第三方分布式链路管理软件提供具体实现。默认是一个空的 TracerProvider(“”),虽然也创建 Tracer,但是内部不会执行数据流传输逻辑。
  • Tracer:负责创建 span,一个 tracer 表示一次完整的追踪链路。tracer 由一个或多个 span 组成。跟上面的 OpenTracing 数据模型很像,所以说是两者合并。
  • Span:一次链路追踪操作里的基本操作元素。比如一次函数调用,一次 http 请求。

里面还有很多详细介绍:https://opentelemetry.io/docs/reference/specification/trace/api/

还有一个数据采样,https://www.gaodi.net/jiujuan/p/16097314.html – 前面学习 dapper 论文的这篇文章有介绍。

小结:

一条链路追踪信息:

有一条链路 trace,它是由一个或多个 span 组成, span 里会记录各种链路中的信息,跨进程的信息,各种 span 之间的关系。

使用哪种链路管理软件,则由 traceprovider 来设置。可以是 Jaeger,Pinpoint,Zipkin,Skywalking 等等。

span 中的信息收集到链路管理软件,然后可以用图来展示记录的链路信息和链路之间的关系。

二、jaeger 简介

Jaeger 是受到 Dapper 和 OpenZipkin 启发,是 Uber 开发的一款分布式链路追踪系统。

它用于监控微服务和排查微服务中出现的故障。

jaeger 架构图

image-20220606204357332

(来自:https://www.jaegertracing.io/docs/1.35/architecture/)

jaeger 安装:

参考我前面文章 :https://www.gaodi.net/jiujuan/p/13235748.html docker all-in-one 安装

三、kratos 中链路追踪使用

前面介绍了那么多,应该对 opentelemetry 大致有了一个了解。下面就在 kratos 中使用 opentelemetry。

这里使用 jaeger 作为链路追踪的管理软件。

go 1.17

go-kratos 2.2.1

jaeger 1.35

下面代码来自 go-kratos 官方例子。

server 端

在 main.go 中,有 grpc server 和 http server。

第一步,设置 TraceProvider()

// set trace provider func setTraceProvider(url string) error {  // create the jager exporter  exp, err := jaeger.New(jaeger.WithCollectorEndpoint(jaeger.WithEndpoint(url)))  if err != nil {   return nil  }   // New trace provider  tp := tracesdk.NewTracerProvider(   // set the sampling rate based on the parent span to 100%, 设置采样率 100%   tracesdk.WithSampler(tracesdk.ParentBased(tracesdk.TraceIDRatioBased(1.0))),   // always be sure to batch in production   tracesdk.WithBatcher(exp),   // Record information about this application in an Resource.   tracesdk.WithResource(resource.NewSchemaless(    semconv.ServiceNameKey.String(Name),  // service name    attribute.String("env", Env),         // environment    attribute.String("version", Version), // version   )),  )  otel.SetTracerProvider(tp)  return nil } 

第二步,grpc server 和 http server

err := setTraceProvider(url) // 调用上面的 setTraceProvider 函数 if err != nil {     log.Error(err) } // grpc server grpcSrv := grpc.NewServer(     grpc.Address(":9000"),     grpc.Middleware(         middleware.Chain(             recovery.Recovery(),             tracing.Server(), // 设置 trace             logging.Server(logger),         ),     ), )  // http server httpSrv := http.NewServer(     http.Address(":8000"),     http.Middleware(         recovery.Recovery(),         tracing.Server(), // 设置 trace         logging.Server(logger),     ), ) 

client 端

grpc client 和 http client

grpc client:

// create grpc conn // only for demo, use single instance in production env conn, err := grpc.DialInsecure(ctx,   grpc.WithEndpoint("127.0.0.1:9000"),   grpc.WithMiddleware(    recovery.Recovery(),    tracing.Client(),   ),   grpc.WithTimeout(2*time.Second),   // for tracing remote ip recording   grpc.WithOptions(grpcx.WithStatsHandler(&tracing.ClientHandler{})), ) 

http client:

http.NewClient(ctx, http.WithMiddleware(     tracing.Client(         tracing.WithTracerProvider(s.tracer),     ), )) 

四、参考

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