Go微服务框架go-kratos实战学习05：分布式链路追踪 OpenTelemetry 使用

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.cnblogs.com/jiujuan/p/.html) 。

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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 OpenTracing 和 OpenCensus 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：ChildOf 和 FollowsFrom：

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

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：

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

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；

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：

（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.cnblogs.com/jiujuan/p/.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：

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

jaeger 安装：

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

三、kratos 中链路追踪使用代码

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()

// get trace provider
func tracerProvider(url string) (*tracesdk.TracerProvider, error) {
	// create the jaeger exporter
	exp, err := jaeger.New(jaeger.WithCollectorEndpoint(jaeger.WithEndpoint(url)))
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	// New trace provider
	tp := tracesdk.NewTracerProvider(
		tracesdk.WithSampler(tracesdk.AlwaysSample()),
		// always be sure to batch in production
		tracesdk.WithBatcher(exp),
		// Record information about this application in an Resource.
		tracesdk.WithResource(
			resource.NewWithAttributes(
				semconv.SchemaURL,
				semconv.ServiceNameKey.String(Name), // service name,实例名称
				attribute.String("env", Env),        // environment
				attribute.String("ID", Version),     // version
			)),
	)
	return tp, nil
}

第二步，grpc server

url := "http://jaeger:/api/traces"
if os.Getenv("jaeger_url") != "" {
    url = os.Getenv("jeager_url")
}

tp, err := tracerProvider(url) // tracer provider
if err != nil {
    log.Error(err)
}

s := &server{}

// grpc server
grpcSrv := grpc.NewServer(
    grpc.Address(":9000"),
    grpc.Middleware(
        middleware.Chain(
            recovery.Recovery(),
            tracing.Server(tracing.WithTracerProvider(tp)), //设置trace，传入 trace provider
            logging.Server(logger),
        ),
    ),
)

第三步，http server

func main() {
	logger := log.NewStdLogger(os.Stdout)
	log := log.NewHelper(logger)

	tp, err := tracerProvider("http://jaeger:/api/traces")
	if err != nil {
		log.Error(err)
	}

	httpSrv := http.NewServer(
		http.Address(":8080"),
		http.Middleware(
			middleware.Chain(
				recovery.Recovery(),
				// Configuring tracing middleware
				tracing.Server(
					tracing.WithTracerProvider(tp), // 提供 trace provider
				),
				logging.Server(logger),
			),
		),
	)
	s := &server{}
	pb.RegisterUserHTTPServer(httpSrv, s)

	app := kratos.New(
		kratos.Name(Name),
		kratos.Server(
			httpSrv,
		),
	)

	if err := app.Run(); err != nil {
		log.Error(err)
	}
}

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(middleware.Chain(
	   tracing.Client( //trace client
		   tracing.WithTracerProvider(s.tracer),
	   ),
	   recovery.Recovery(),
   )),
   grpc.WithTimeout(time.Second*2),
  )
if err != nil {
    return nil, err
}

http client：

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

四、在student项目里使用链路追踪

在前面的 go-kratos gorm 练习项目中加入链路追踪。
https://github.com/jiujuan/go-kratos-demos/tree/master/student。

4.1 编写代码

第一步，在 internal/server 下新建 pkg/tracer 文件夹，tracer.go 程序

把 tracer.go 作为一个独立文件

package tracer

import (
	"go.opentelemetry.io/otel/attribute"
	"go.opentelemetry.io/otel/exporters/jaeger"
	"go.opentelemetry.io/otel/sdk/resource"
	tracesdk "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
	semconv "go.opentelemetry.io/otel/semconv/v1.10.0"
)

type Conf struct {
	Name string
	Env  string
	Ver  string
	Url  string
}

func NewConf(name, env, ver, url string) *Conf {
	return &Conf{
		Name: name,
		Env:  env,
		Ver:  ver,
		Url:  url,
	}
}

func (c *Conf) TracerProvider() (*tracesdk.TracerProvider, error) {
	exp, err := jaeger.New(
		jaeger.WithCollectorEndpoint(jaeger.WithEndpoint(c.Url)),
	)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	tp := tracesdk.NewTracerProvider(
		tracesdk.WithSampler(tracesdk.AlwaysSample()),
		tracesdk.WithBatcher(exp),
		tracesdk.WithResource(
			resource.NewWithAttributes(
				semconv.SchemaURL,
				semconv.ServiceNameKey.String(c.Name),
				attribute.String("env", c.Env),
				attribute.String("ver", c.Ver),
			)),
	)
	return tp, nil
}

第二步，在 internal/server/grpc.go:NewGRPCServer() 函数加入链路追踪代码：

var opts = []grpc.ServerOption{
	grpc.Middleware(
		recovery.Recovery(),
		tracing.Server(), // 链路追踪
	),
}

第三步，在 internal/server/grpc.go:NewHTTPServer() 函数加入链路追踪代码：

var opts = []http.ServerOption{
	http.Middleware(
		recovery.Recovery(),
		tracing.Server(), // 链路追踪
	),
}

第四步，在 cmd/student/main.go 加入如下代码：

// 配置，启动链路追踪
url := "http://192.168.0.103:/api/traces"
Name = "kratos.service.student"
id = "kratos.id.student.1"
Version = "test-V0.0.1"
traceconf := tracer.NewConf(Name, id, Version, url)
tp, _ := traceconf.TracerProvider()
otel.SetTracerProvider(tp) // 为全局链路追踪

上面这段程序可以用 wire 配置程序。

完整代码地址：完整代码地址：https://github.com/jiujuan/go-kratos-demos/tree/master/student

4.2 测试

请先自行安装 jaeger。

可以用 docker all-in-one 快速安装，详细命令请参考：https://www.cnblogs.com/jiujuan/p/.html

第一步，启动kratos服务

$ cd cmd/student
$ kratos run
INFO msg=config loaded: config.yaml format: yaml
INFO msg=[gRPC] server listening on: [::]:9000
INFO msg=[HTTP] server listening on: 127.0.0.1:8080

第二步，使用 curlie - https://github.com/rs/curlie 测试：

$ curlie  http://127.0.0.1:8080/student/3
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 34

{
    "name": "jimmy",
    "status": 0,
    "id": 3
}

第三步：打开 jaeger web ui 查看结果

http://192.168.0.103:/search