OpenTelemetry 實戰：從零實現分布式鏈路追蹤

作者：crossoverJie 2024-08-21 08:09:17

對于支持自動埋點的語言就很簡單，只需要配置下 agent 即可；而原生的 Go 語言不支持自動埋點就得手動使用 OpenTelemetry 提供的 SDK 處理一些關鍵步驟；總體來說也不算復雜。

背景

之前寫過一篇從 Dapper 到 OpenTelemetry：分布式追蹤的演進之旅的文章，主要是從概念上講解了 Trace 在 OpenTelemetry 的中的場景和使用。

也寫過一篇實操 OpenTelemetry：通過 Demo 掌握微服務監控的藝術：如何從一個 demo 開始集成 OpenTelemetry。

但還是有不少小伙伴反饋說無法快速上手（可能也是這個 demo 的項目比較多），于是我準備從 0 開始從真實的代碼一步步帶大家集成 OpenTelemetry，因為 OpenTelemetry 本身是跨多種語言的，所以也會以兩種語言為（Java、Golang）主進行講解。

使用這兩種語言主要是因為 Java 幾乎全是自動埋點，而 Golang 因為語言特性，大部分都得硬編碼埋點；覆蓋到這兩種場景后其他語言也是類似的，頂多只是 API 名稱有些許區別。

在這個過程中也會穿插一些 OpenTelemetry 的原理，希望整個過程下來大家可以在項目中實際運用起來，同時也能知其所以然。

項目結構

在這個過程中會涉及到以下項目：

名稱	作用	語言	版本
java-demo	發送 gRPC 請求的客戶端	Java	opentelemetry-agent: 2.4.0/SpringBoot: 2.7.14
k8s-combat	提供 gRPC 服務的服務端	Golang	go.opentelemetry.io/otel: 1.28/ Go: 1.22
Jaeger	trace 存儲的服務端以及 TraceUI 展示	Golang	jaegertracing/all-in-one:1.56
opentelemetry-collector-contrib	OpenTelemetry 的 collector 服務端，用于收集 trace/metrics/logs 然后寫入到遠端存儲	Golang	otel/opentelemetry-collector-contrib:0.98.0

圖片

在開始之前我們先看看實際的效果，我們需要先把 collector 和 Jaeger 部署好：

docker run --rm -d --name jaeger \
  -e COLLECTOR_ZIPKIN_HOST_PORT=:9411 \
  -p 6831:6831/udp \
  -p 6832:6832/udp \
  -p 5778:5778 \
  -p 16686:16686 \
  -p 4317:4317 \
  -p 4318:4318 \
  -p 14250:14250 \
  -p 14268:14268 \
  -p 14269:14269 \
  -p 9411:9411 \
  jaegertracing/all-in-one:1.56


docker run --rm -d -v $(pwd)/coll-config.yaml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml --name coll \
-p 5318:4318 \
-p 5317:4317 \
otel/opentelemetry-collector-contrib:0.98.0

這里有一個 coll-config 的配置文件如下：

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
      http:
exporters:
  debug:
  otlp:
    endpoint: "127.0.0.1:4317"
    tls:
      insecure: true
processors:
  batch:
service:
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [otlp, debug]

重點是這里的 endpoint: "127.0.0.1:4317" 我們需要配置位 Jaeger 的 IP 和端口。

更多關于這里的配置會在后續單獨的 collector 章節中講解。

這兩個服務都啟動成功后再啟動我們的 Java 客戶端和 Go 服務端：

java -javaagent:opentelemetry-javaagent-2.4.0-SNAPSHOT.jar \
-Dotel.traces.exporter=otlp \
-Dotel.metrics.exporter=otlp \
-Dotel.logs.exporter=none \
-Dotel.service.name=demo \
-Dotel.exporter.otlp.protocol=grpc \
-Dotel.propagators=tracecontext,baggage \
-Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://127.0.0.1:5317 \
      -jar target/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

# Golang
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://127.0.0.1:5317
export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES=service.name=k8s-combat
./k8s-combat

可以看到不管是 Java 還是 Golang 應用都是需要配置 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT 參數，也就是 opentelemetry-collector-contrib 的地址。

其余的一些配置在后面會講到。

curl http://127.0.0.1:9191/request\?name\=1232

然后我們觸發一下 Java 客戶端的入口，就可以在 JaegerUI 中查詢到剛才的鏈路了。http://localhost:16686/search

圖片

這樣整個 trace 鏈路就串起來了。

Java 應用

下面來看看具體的應用代碼里是如何編寫的。

Java 是基于 springboot 編寫的，具體 springboot 的使用就不再贅述了。

因為我們應用是使用 gRPC 通信的，所以需要提供一個 helloworld.proto 的 pb 文件：

syntax = "proto3";  
  
option go_package = "google.golang.org/grpc/examples/helloworld/helloworld";  
option java_multiple_files = true;  
option java_package = "io.grpc.examples.helloworld";  
option java_outer_classname = "HelloWorldProto";  
  
package helloworld;  
  
// The greeting service definition.  
service Greeter {  
  // Sends a greeting  
  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}  
}  
  
// The request message containing the user's name.  
message HelloRequest {  
  string name = 1;  
}  
  
// The response message containing the greetings  
message HelloReply {  
  string message = 1;  
}

這個文件也沒啥好說的，就定義了一個簡單的 SayHello 接口。

<dependency>  
  <groupId>net.devh</groupId>  
  <artifactId>grpc-spring-boot-starter</artifactId>  
  <version>3.1.0.RELEASE</version>  
</dependency>  
  
<dependency>  
  <groupId>io.grpc</groupId>  
  <artifactId>grpc-stub</artifactId>  
  <version>${grpc.version}</version>  
</dependency>  
<dependency>  
  <groupId>io.grpc</groupId>  
  <artifactId>grpc-protobuf</artifactId>  
  <version>${grpc.version}</version>  
</dependency>

在 Java 中使用了 grpc-spring-boot-starter 這個庫來處理 gRPC 的客戶端和服務端請求。

grpc:  
  server:  
    port: 9192  
  client:  
    greeter:  
      address: 'static://127.0.0.1:50051'  
      enableKeepAlive: true  
      keepAliveWithoutCalls: true  
      negotiationType: plaintext

然后我們定義了一個接口用于接收請求觸發 gRPC 的調用：

@RequestMapping("/request")  
    public String request(@RequestParam String name) {  
       log.info("request: {}", request);    
       HelloReply abc = greeterStub.sayHello(io.grpc.examples.helloworld.HelloRequest.newBuilder().setName(request.getName()).build());   
       return abc.getMessage();  
    }

Java 應用的實現非常簡單，和我們日常日常開發沒有任何區別；唯一的區別就是在啟動時需要加入一個 javaagent以及一些啟動參數。

java -javaagent:opentelemetry-javaagent-2.4.0-SNAPSHOT.jar \
-Dotel.traces.exporter=otlp \
-Dotel.metrics.exporter=otlp \
-Dotel.logs.exporter=none \
-Dotel.service.name=demo \
-Dotel.exporter.otlp.protocol=grpc \
-Dotel.propagators=tracecontext,baggage \
-Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://127.0.0.1:5317 \
      -jar target/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

下面來仔細看看這些參數

名稱	作用
javaagent:opentelemetry-javaagent-2.4.0-SNAPSHOT.jar	這個沒啥好說的，指定一個 javaagent
otel.traces.exporter	指定 trace 以什么格式傳輸（默認是這里的 `otlp`)；當然還有其他的值：`logging/jaeger/zipkin` 等，我們這里使用 otlp 會將數據傳輸到 collector 中。
otel.metrics.exporter	同上，只是指定的是 metrics 的傳輸方式，我們在之后講解指標的時候會用到。
otel.service.name	定義在 trace 中的應用名稱，springboot 會默認使用 `spring.application.name` 這個變量。
otel.exporter.otlp.protocol	指定傳輸協議；除了 grpc 之外還有 `http/protobuf`，當然我們也可以根據 trace 和 metrics 分開指定：`otel.exporter.otlp.traces.protocol/otel.exporter.otlp.metrics.protocol`
otel.propagators	指定我們跨服務傳播上下文的時候使用哪種格式，默認是 W3C Trace Context,baggage，當然也有其他的- `"b3"`: B3 Single，- `"xray"`: AWS X-Ray，`"jaeger"`: Jaeger等
otel.exporter.otlp.endpoint	指定 collector 的 endpoint
更多細節的參數大家可以在這里找到：
https://opentelemetry.io/docs/languages/java/configuration/

Golang 應用

接著我們來看看 Go 是如何集成 OpenTelemetry 的。

在創建好項目之后我們需要添加 OpenTelemetry 所提供的包：

go get "go.opentelemetry.io/otel" \
  "go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlpmetric/otlpmetricgrpc" \
  "go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracegrpc" \
  "go.opentelemetry.io/otel/propagation" \
  "go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric" \
  "go.opentelemetry.io/otel/sdk/resource" \
  "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace" \       "go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/google.golang.org/grpc/otelgrpc"\

然后我們需要創建一個初始化 tracer 的函數：

func initTracerProvider() *sdktrace.TracerProvider {
 ctx := context.Background()

 exporter, err := otlptracegrpc.New(ctx)
 if err != nil {
  log.Printf("new otlp trace grpc exporter failed: %v", err)
 }
 tp := sdktrace.NewTracerProvider(
  sdktrace.WithBatcher(exporter),
  sdktrace.WithResource(initResource()),
 )
 otel.SetTracerProvider(tp)
 otel.SetTextMapPropagator(propagation.NewCompositeTextMapPropagator(propagation.TraceContext{}, propagation.Baggage{}))
 return tp
}

因為我們使用的是 grpc 協議上報 otlp 數據，所以這里使用的是 exporter, err := otlptracegrpc.New(ctx) 創建了一個 exporter。

otel.SetTextMapPropagator() 這個函數里配置數據和剛才 Java 里配置的 -Dotel.propagators=tracecontext,baggage 是一樣的效果。

與此同時我們還需要提供一個 initResource() 的函數：

func initResource() *sdkresource.Resource {
 initResourcesOnce.Do(func() {
  extraResources, _ := sdkresource.New(
   context.Background(),
   sdkresource.WithOS(),
   sdkresource.WithProcess(),
   sdkresource.WithContainer(),
   sdkresource.WithHost(),
  )
  resource, _ = sdkresource.Merge(
   sdkresource.Default(),
   extraResources,
  )
 })
 return resource
}

這個函數用來告訴 trace 需要暴露那些 resource，也就是我們在這里看到進程相關的屬性：

圖片

比如這里的 sdkresource.WithOS(), 就會顯示 OS 的類型和描述。

func WithOS() Option {  
    return WithDetectors(  
       osTypeDetector{},  
       osDescriptionDetector{},  
    )}

而 sdkresource.WithProcess(), 顯示的數據就更多了。

func WithProcess() Option {  
    return WithDetectors(  
       processPIDDetector{},  
       processExecutableNameDetector{},  
       processExecutablePathDetector{},  
       processCommandArgsDetector{},  
       processOwnerDetector{},  
       processRuntimeNameDetector{},  
       processRuntimeVersionDetector{},  
       processRuntimeDescriptionDetector{},  
    )}

以上這些代碼在 Java 中都是由 agent 指定創建的。

// Init OpenTelemetry start  
tp := initTracerProvider()  
defer func() {  
    if err := tp.Shutdown(context.Background()); err != nil {  
       log.Printf("Error shutting down tracer provider: %v", err)  
    }}()  
   
err := runtime.Start(runtime.WithMinimumReadMemStatsInterval(time.Second))  
if err != nil {  
    log.Err(err)  
}
tracer = tp.Tracer("k8s-combat")
// Init OpenTelemetry end

之后我們需要在 main 函數一開始就初始化 traceProvider。

對于 grpc 來說，OpenTelemetry 的 Go-SDK 提供了自動埋點，但我們也得手動配置一下：

s := grpc.NewServer(  
    grpc.StatsHandler(otelgrpc.NewServerHandler()),  
)  
pb.RegisterGreeterServer(s, &server{})

使用 grpc.StatsHandler(otelgrpc.NewServerHandler()), 將 OTel 的 serverHandle 加入進去，這個 handle 會自動創建 grpc 服務端的 span。

對 trace/span 概念還有不了解的朋友可以查看這篇文章。

var port = ":50051"  
lis, err := net.Listen("tcp", port)  
if err != nil {  
    log.Fatal().Msgf("failed to listen: %v", err)  
}  
s := grpc.NewServer(  
    grpc.StatsHandler(otelgrpc.NewServerHandler()),  
)  
pb.RegisterGreeterServer(s, &server{})  
if err := s.Serve(lis); err != nil {  
    log.Fatal().Msgf("failed to serve: %v", err)  
} else {  
    log.Printf("served on %s \n", port)  
}

接著我們只需要啟動這個 grpc 服務即可，就算完成了 Go 服務的集成。

從這里可以看出 Java 相對于 Go 來說會簡單許多，只需要配置一個 agent 就可以不該一行代碼支持目前市面上流行的絕大多數框架。

圖片

自定義 span 的 attribute

我們在看鏈路信息的時候其實看的最多的是某個 span 里的 attribute 數據（有些地方又稱為 tag) 如下圖所示：

圖片

這里會展示當前 span 的各種信息，但如果我們想要額外加一些自己關心的數據應該如何添加呢？

message HelloRequest {  
  string name = 1;  
}

比如我們想知道這個 grpc 接口里的 name 參數，如上圖所示那樣展示在 span 中。

好在 OpenTelemetry 已經考慮到類似的需求：

span := trace.SpanFromContext(ctx)  
span.SetAttributes(attribute.String("request.name", in.Name))

我們使用 span := trace.SpanFromContext(ctx) 獲取到當前的 span，然后調用 SetAttributes 就可以添加自定義的數據了。

對應的 Java 也有類似的函數。

除了新增 attribute 之外還可以新增 Event，Link 等數據，使用方式也是類似的。

// AddEvent adds an event with the provided name and options.  
AddEvent(name string, options ...EventOption)  
  
// AddLink adds a link.  
// Adding links at span creation using WithLinks is preferred to calling AddLink  
// later, for contexts that are available during span creation, because head  
// sampling decisions can only consider information present during span creation.  
AddLink(link Link)

自定義新增 span

同理我們可能不局限于為某個 span 新增 attribute，也有可能想要新增一個新的 span 來記錄關鍵的調用信息。

默認情況下只有 OpenTelemetry 實現過的組件的核心函數才會有 span，自己代碼里的函數調用是不會創建span 的。

func (s *server) span(ctx context.Context) {  
    ctx, span := tracer.Start(ctx, "hello-span")  
    defer span.End()  
    // do some work  
    log.Printf("create span")  
}

在 Go 中只需要手動 Start 一個 span 即可。

對應到 Java 稍微簡單一些，只需要為函數添加一個注解即可。

@WithSpan("span")  
public void span(@SpanAttribute("request.name") String name) {  
    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);  
    log.info("span:{}", name);  
}

只不過得單獨引入一個依賴：

<dependency>  
  <groupId>io.opentelemetry</groupId>  
  <artifactId>opentelemetry-api</artifactId>  
</dependency>  
  
<dependency>  
  <groupId>io.opentelemetry.instrumentation</groupId>  
  <artifactId>opentelemetry-instrumentation-annotations</artifactId>  
  <version>2.3.0</version>  
</dependency>

最終我們在 Jaeger UI 上看到的效果如下：

圖片

總結

圖片

最后總結一下，OpenTelemetry 支持許多流行的語言，主要分為兩類：是否支持自動埋點。

圖片

這里 Go 也可以零代碼埋點，是使用了 eBPF，本文暫不做介紹。

參考鏈接：

https://opentelemetry.io/docs/languages/java/configuration/
https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/blob/main/docs/supported-libraries.md
https://crossoverjie.top/2024/06/06/ob/OpenTelemetry-trace-concept/

責任編輯：武曉燕來源： crossoverJie

Go 語言 agent

成人免费xxxxx在线视频软件_久久精品久久久_亚洲国产精品久久久_天天色天天色_亚洲人成一区_欧美一级欧美三级在线观看