路由中间件 - 链路追踪

概述

首先同步下项目概况:

上篇文章分享了,路由中间件 - 捕获异常,这篇文章咱们分享:路由中间件 - Jaeger 链路追踪。

啥是链路追踪?

我理解链路追踪其实是为微服务架构提供服务的,当一个请求中,请求了多个服务单元,如果请求出现了错误或异常,很难去定位是哪个服务出了问题,这时就需要链路追踪。

咱们先看一张图:

这张图的调用链还比较清晰,咱们想象一下,随着服务的越来越多,服务与服务之间调用关系也越来越多,可能就会发展成下图的情况。

这调用关系真的是… 看到这,我的内心是崩溃的。

那么问题来了,这种情况下怎么快速定位问题?

如何设计日志记录?

我们自己也可以设计一个链路追踪,比如当发生一个请求,咱们记录它的:

  • 请求的唯一标识
  • 请求了哪些服务?
  • 请求的服务依次顺序?
  • 请求的 Request 和 Response 日志?
  • 对日志进行收集、整理,并友好展示

怎么去实现请求的唯一标识?

以 Go 为例 写一个中间件,在每次请求的 Header 中包含:X-Request-Id,代码如下:

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func SetUp() gin.HandlerFunc {
return func(c *gin.Context) {
requestId := c.Request.Header.Get("X-Request-Id")
if requestId == "" {
requestId = util.GenUUID()
}
c.Set("X-Request-Id", requestId)
c.Writer.Header().Set("X-Request-Id", requestId)
c.Next()
}
}

每个 Request 和 Response 日志中都要包含 X-Request-Id。

问题又来了,每次调用都记录日志,当调用的服务过多时,频繁的记录日志,就会有性能问题呀,肿么办?

哎,这么麻烦,看看市面上有没有一些开源工具呢?

开源工具

这个就不多做介绍了,基本上都能满足需求,至于优缺点,大家可以挨个去瞅瞅,喜欢哪个就用哪个?

我为什么选择 Jaeger

因为我目前只会用这个,其他还不会 …

咱们一起看下 Jaeger 是怎么回事吧。

Jaeger 架构图

图片来源于官网。

简单介绍下上图三个关键组件:

Agent

Agent是一个网络守护进程,监听通过UDP发送过来的Span,它会将其批量发送给collector。按照设计,Agent要被部署到所有主机上,作为基础设施。Agent将collector和客户端之间的路由与发现机制抽象了出来。

Collector

Collector从Jaeger Agent接收Trace,并通过一个处理管道对其进行处理。目前的管道会校验Trace、建立索引、执行转换并最终进行存储。存储是一个可插入的组件,现在支持Cassandra和elasticsearch。

Query

Query服务会从存储中检索Trace并通过UI界面进行展现,该UI界面通过React技术实现,其页面UI如下图所示,展现了一条Trace的详细信息。

其他组件,大家可以了解下并选择性使用。

Jaeger Span

图片来源于官网。

怎么操作 Span 呢?Span 有哪些可以调用的 API ?

Jaeger 部署

All in one

为了方便大家快速使用,Jaeger 直接提供一个 All in one 包,我们可以直接执行,启动一套完整的 Jaeger tracing 系统。

启动成功后,访问 http://localhost:16686 就可以看到 Jaeger UI。

独立部署

  • jaeger-agent
  • jaeger-collector
  • jaeger-query
  • jaeger-ingester
  • jaeger-operator
  • jaeger-cassandra-schema
  • jaeger-es-index-cleaner
  • spark-dependencies

可以自由搭配,组合使用。

Jaeger 端口

  • 端口:6831

  • 协议:UDP

  • 所属模块:Agent

  • 功能:通过兼容性 Thrift 协议,接收 Jaeger thrift 类型数据

  • 端口:14267

  • 协议:HTTP

  • 所属模块:Collector

  • 功能:接收客户端 Jaeger thrift 类型数据

  • 端口:16686

  • 协议:HTTP

  • 所属模块:Query

  • 功能:客户端前端界面展示端口

Jaeger 采样率

分布式追踪系统本身也会造成一定的性能低损耗,如果完整记录每次请求,对于生产环境可能会有极大的性能损耗,一般需要进行采样设置。

固定采样

(sampler.type=const)

  • sampler.param=1 全采样,
  • sampler.param=0 不采样;

按百分比采样

(sampler.type=probabilistic)

  • sampler.param=0.1 则随机采十分之一的样本;

采样速度限制

(sampler.type=ratelimiting)

  • sampler.param=2.0 每秒采样两个traces;

动态获取采样率

(sampler.type=remote)

  • 这个是默认配置,可以通过配置从 Agent 中获取采样率的动态设置。

Jaeger 缺点

  • 接入过程有一定的侵入性;
  • 本身缺少监控和报警机制,需要结合第三方工具来实现,比如配合Grafana 和 Prometheus实现;

看到这,说的都是理论,大家的心里话可能是:

实战

  • Jaeger 部署
  • Jaeger 在 Gin 中使用
  • Jaeger 在 gRPC 中使用

关于实战的分享,我准备整理出 4 个服务,然后实现服务与服务之间进行相互调用,目前 Demo 还没写完…

下篇文章再给大家分享。