[系列] go-gin-api 路由中间件 - Jaeger 链路追踪(五)
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:
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
- jaeger:
- zipkin:
- appdash:
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 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*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。
源码地址
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