分布式链路追踪系统:Jaeger在golang中的应用

背景

随着应用容器化和微服务的兴起，借由Docker和 Kubernetes 等工具, 服务的快速开发和部署成为可能，构建微服务应用变得越来越简单。但是随着大型单体应用拆分为微服务，服务之间的依赖和调用变得极为复杂，这些服务可能是不同团队开发的，可能基于不同的语言，微服务之间可能是利用RPC, RESTful API, 也可能是通过消息队列实现调用或通讯。如何理清服务依赖调用关系，如何在这样的环境下快速debug, 追踪服务处理耗时，查找服务性能瓶颈, 合理对服务的容量评估都变成一个棘手的事情。

OpenTracing 标准

云原生基金会(CNCF) 推出了 OpenTracing 标准，推进Tracing协议和工具的标准化, 统一 Trace 数据结构和格式。 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。比如从Zipkin替换成Jaeger/Skywalking等后端。

在OpenTracing中，有两个主要概念：

1、Trace(调用链): OpenTracing中的Trace（调用链）通过归属于此调用链的Span来隐性的定义。一条Trace（调用链）可以被认为是一个由多个Span组成的有向无环图（DAG图）， Span与Span的关系被命名为References。

2、Span(跨度)：可以被理解为一次方法调用, 一个程序块的调用, 或者一次RPC/数据库访问. 只要是一个具有完整时间周期的程序访问，都可以被认为是一个Span。

单个Trace中，Span间的因果关系如下图：

image

实践

这里使用目前比较流行的Tracing开源方案Jaeger进行实践，使用jaeger-client-go这个库作为client

github地址： GitHub - jaegertracing/jaeger-client-go: Jaeger Bindings for Go OpenTracing API.

官方文档的demo： example

首先，本地起一个jaeger服务作为测试用的服务端，官方提供了”All in One”的docker镜像, 启动Jaeger服务只需要一行代码:

docker run -d --name jaeger \   -e COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 \   -p 5775:5775/udp \   -p 6831:6831/udp \   -p 6832:6832/udp \   -p 5778:5778 \   -p 16686:16686 \   -p 14268:14268 \   -p 9411:9411 \   jaegertracing/all-in-one:1.12

All in One只使用于test环境，如果是生产环境，请参照官方文档部署

之后访问 http://localhost:16686/ ，会看到下面的页面：

image.png

接下来就要编写客户端了，最近正在学习go语言，所以这里用go语言来实现

tracer.go:

package tracer  import (     "fmt"     "github.com/opentracing/opentracing-go"     log "github.com/sirupsen/logrus"     "github.com/uber/jaeger-client-go/config"     "io" )  const JaegerSamplerParam = 1 # 采样所有追踪（不能再online环境使用） const JaegerReportingHost = "127.0.0.1:6831"  type TraceHandler struct {     Tracer opentracing.Tracer     Closer io.Closer }  # 将GlobalTracerHandler作为全局变量使用，这样保证代码中使用同一个tracer var GlobalTracerHandler *TraceHandler  func init() {     GlobalTracerHandler = InitTracer() }  # 封装了初始化tracer的方法 func InitTracer() *TraceHandler {     cfg := config.Configuration{         Sampler: &config.SamplerConfig{             Type:  "const",             Param: JaegerSamplerParam,         },         Reporter: &config.ReporterConfig{             LogSpans:           true,             LocalAgentHostPort: JaegerReportingHost,         },     }     # 设置服务名称     cfg.ServiceName = "jaeger_test"     # 创建tracer     tracer, closer, err := cfg.NewTracer()     if err != nil {         log.WithFields(log.Fields{"error": err.Error()}).Errorf("NewTracer失败")     }     return &TraceHandler{         Tracer: tracer,         Closer: closer,     } }

api.go(项目里使用了gin框架，这里把它理解为一个函数即可）

这里展示了span在函数之间是如何传递的

func Video(c *gin.Context) {     # 设置全局tracer     opentracing.SetGlobalTracer(tracer.GlobalTracerHandler.Tracer)     # 创建父span     span := opentracing.StartSpan("span_video")     # 在函数返回的时候调用finish结束这个span     defer span.Finish()     # 创建上下文，使用上下文来传递span     ctx := opentracing.ContextWithSpan(context.Background(), span)     # 下面为你的业务代码     videoURL := c.DefaultPostForm("url", "")     # 将ctx上下文传到调用的函数里     video, err := service.ExtractVideo(strings.TrimSpace(videoURL), ctx)     业务代码...     return xxx }

video.go

func ExtractVideo(videoURL string, ctx context.Context) (models.Video, error) {     # 创建子span     span, _ := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "解析视频地址")     defer func() {         span.SetTag("videoURL", videoURL)         span.Finish()     }()     # 业务代码     return xxx }

这样，span在tracer中就串连起来了