分布式链路追踪系统 – Jaeger在flask/django中的使用

文章目录

• 链路追踪
• OpenTracing
  *
• Trace 和 span
• Inject 和 Extract 操作
• Jaeger
• 追踪实践 – flask/django
  *
• 构建全局Tracer（单例模式）
• 请求进入时提取（或生成）链路信息，提取Parent Span（或生成Root Span）和上下文，打上相关tag
• 请求结束后添加相关tag和日志，并提交Span信息
• 链路追踪装饰器
• django链路追踪中间件
• 追踪ERROR级别日志
• 通过 http://localhost:16686 可以在浏览器查看 Jaeger UI
• QA
  –
  • 有时候Jaeger上有数据, 有时候没有

链路追踪

分布式链路追踪，也称为分布式请求追踪，是一种用于分析和监视应用程序的方法，特别是那些使用微服务体系结构构建的应用程序; 分布式追踪有助于查明故障发生的位置以及导致性能低下的原因，开发人员可以使用分布式跟踪来帮助调试和优化他们的代码。

链路追踪系统核心步骤一般有三个：代码埋点，数据存储、查询展示。

在数据采集过程，需要侵入用户代码做埋点，不同系统的API不兼容会导致切换追踪系统需要做很大的改动。为了解决这个问题，诞生了opentracing 规范。

   +-------------+  +---------+  +----------+  +------------+
   | Application |  | Library |  |   OSS    |  |  RPC/IPC   |
   |    Code     |  |  Code   |  | Services |  | Frameworks |
   +-------------+  +---------+  +----------+  +------------+
          |              |             |             |
          |              |             |             |
          v              v             v             v
     +-----------------------------------------------------+
     | · · · · · · · · · · OpenTracing · · · · · · · · · · |
     +-----------------------------------------------------+
       |               |                |               |
       |               |                |               |
       v               v                v               v
 +-----------+  +-------------+  +-------------+  +-----------+
 |  Tracing  |  |   Logging   |  |   Metrics   |  |  Tracing  |
 | System A  |  | Framework B |  | Framework C |  | System D  |
 +-----------+  +-------------+  +-------------+  +-----------+

OpenTracing

opentracing 是一套分布式追踪协议，与平台，语言无关，统一接口，方便开发接入不同的分布式追踪系统。

• 语义规范 : 描述定义的数据模型 Tracer，Sapn 和 Span Context 等；
• 语义惯例 : 罗列出 tag 和 logging 操作时，标准的key值；

Trace 和 span

opentracing 中的 Trace（调用链）通过归属此链的 Span 来隐性定义。

• Trace 事物在分布式系统中移动时的描述， 一条 Trace 可以认为一个有多个 Span 组成的有向无环图（DAG图）。
• Span 是一种命名的、定时的操作，是一个逻辑执行单元，Spans接受key:value标签以及附加到特定Span实例的细粒度、带时间戳的结构化日志。
• Span Contenxt 携带分布式事务的跟踪信息，包括当它通过网络或消息总线将服务传递给服务时。

Trace通过传递 Span Context 来提供足够的信息建立 span 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)

使用时间轴来可视化展示Trace

––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–––––––|–> time

 [Span A···················································]
   [Span B··············································]
      [Span D··········································]
    [Span C········································]
         [Span E·······]        [Span F··] [Span G··] [Span H··]

Inject 和 Extract 操作

在单体程序中, 父子Span通过Span Context关联, 而Span Context是在内存中的, 显而易见这样的方法在跨应用的场景下是行不通的。

跨应用跨进程通讯使用的方式通常是”序列化”，在jaeger-client-python库中也是通过类似的操作去传递信息, 它们叫:Tracer.inject() 与 Tracer.extract()。

当客户端发起http通信时候，当前进程调用Tracer.inject(…)注入当前活动的Span Context以及其他相关参数，通常客户端可以将该Span Context以 http 的 headers 参数(trace_id)的方式标识传递， 服务进程调用Tracer.extract(…)，从传入的请求的headers中抽取从上面注入的Span Context和参数还原上下文。

Jaeger

Jaeger (ˈyā-gər) 是Uber开发的一套分布式追踪系统，实现了opentracing的规范，对Tracer与Span等接口写了自己的实现，是CNCF的开源项目。

• Client – 应用程序通过 API 写入数据，client library 把 trace 信息按照应用程序指定的 采样策略传递给 jaeger-agent。
• Agent – 是一个监听在 UDP 端口上接收 span 数据的网络守护进程，它会将数据批量发送给 collector。
  它被设计成一个基础组件，推荐部署到所有的宿主机上。Agent 将 client library 和 collector 解耦，为 client library 屏蔽了路由和发现 collector 的细节。
• Collector – 接收 jaeger-agent 发送来的数据，然后将数据写入后端存储。
  Collector 被设计成无状态的组件，因此您可以同时运行任意数量的 jaeger-collector。
• Data Store – 后端存储被设计成一个可插拔的组件，支持将数据写入 cassandra、elastic search。
• Query – 接收查询请求，然后从后端存储系统中检索 trace 并通过 UI 进行展示。
  Query 是无状态的，您可以启动多个实例，把它们部署在 nginx 这样的负载均衡器后面。

官方释放部署的镜像到 dockerhub，所以部署 jaeger 非常方便，如果是本地测试，可以直接用 jaeger 提供的 all-in-one 镜像部署（上报的链路数据保存在本地内存，所以只能用于测试）。

; 追踪实践 – flask/django

github demo(jaeger in flask/django)

jaeger api链路追踪使用流程：

• 1.应用启动创建全局的Tracer
• 2.请求进入时提取（或生成）链路信息，提取Parent Span（或生成Root Span）和上下文，打上相关tag
• 3.请求结束后添加相关tag和日志，并提交Span信息

构建全局Tracer（单例模式）

根据opentracing的规范，每个服务建议只有一个Tracer。

jaeger默认使用header的 uber_trace_id传递链路标识，此处默认使用 trace_id标识

coding: utf-8

import six

from jaeger_client import Config

Name of the HTTP header used to encode trace ID
DEFAULT_TRACE_ID_HEADER = 'trace_id' if six.PY3 else b'trace_id'

def init_tracer(service_name: str, config: dict):
"""
    initialize the global tracer
    :param service_name:
    :param config:
    :return:
"""
    assert isinstance(config, dict)
    # default use trace_id replace jaeger uber-trace-id
    config['trace_id_header'] = config.get('trace_id_header',
                                           DEFAULT_TRACE_ID_HEADER)

    config = Config(config=config, service_name=service_name, validate=True)

    # this call also sets opentracing.tracer
    return config.initialize_tracer()

请求进入时提取（或生成）链路信息，提取Parent Span（或生成Root Span）和上下文，打上相关tag

def before_request_trace(tracer, request, view_func):
"""
    Helper function to avoid rewriting for middleware and decorator.

    Returns a new span from the request with logged attributes and
    correct operation name from the view_func.

"""
    # strip headers for trace info
    headers = format_request_headers(request.META)

    # start new span from trace info
    operation_name = view_func.__name__
    try:
        span_ctx = tracer.extract(opentracing.Format.HTTP_HEADERS, headers)
        scope = tracer.start_active_span(operation_name, child_of=span_ctx)
    except (opentracing.InvalidCarrierException,
            opentracing.SpanContextCorruptedException):
        scope = tracer.start_active_span(operation_name)

    span = scope.span
    span.set_tag(tags.COMPONENT, 'Django')
    span.set_tag(tags.TRACE_ID, format_hex_trace_id(span.trace_id))
    span.set_tag(tags.SPAN_KIND, tags.SPAN_KIND_RPC_SERVER)
    span.set_tag(tags.HTTP_METHOD, request.method)
    span.set_tag(tags.HTTP_URL, request.get_full_path())

    request_id = headers.get(tags.REQUEST_ID)
    if request_id:
        span.set_tag(tags.REQUEST_ID, request_id)

    request.scope = scope

    return scope

请求结束后添加相关tag和日志，并提交Span信息

def after_request_trace(request, response=None, error=None):
    scope = getattr(request, 'scope', None)

    if scope is None:
        return

    if response is not None:
        scope.span.set_tag(tags.HTTP_STATUS_CODE, response.status_code)
    if error is not None:
        scope.span.set_tag(tags.ERROR, True)
        scope.span.log_kv({
            'event': tags.ERROR,
            'error.kind': type(error),
            'error.object': error,
            'error.stack': error.__traceback__,
            'request.headers': format_request_headers(request.META),
            'request.args': request.GET,
            'request.data': request.POST
        })

    scope.close()

链路追踪装饰器

def trace(tracer):
"""
    Function decorator that traces functions such as Views
"""
    def decorator(view_func):
        def wrapper(request, *args, **kwargs):
            before_request_trace(tracer, request, view_func)
            try:
                response = view_func(request, *args, **kwargs)
            except Exception as e:
                after_request_trace(request, error=e)
                raise e
            else:
                after_request_trace(request, response)

            return response

        wrapper.__name__ = view_func.__name__
        return wrapper

    return decorator

django链路追踪中间件

class OpenTracingMiddleware(MiddlewareMixin):
    def __init__(self, get_response=None):
"""
         __init__() is only called once, no arguments, when the Web server
        responds to the first request
"""
        self._init_tracer()
        self.get_response = get_response

    def _init_tracer(self):
"""
        get global tracer callable function from Django settings.

        :return:
"""
        assert settings.SERVICE_NAME
        assert settings.OPENTRACING_TRACER_CONFIG

        self.tracer = init_tracer(settings.SERVICE_NAME,
                                  settings.OPENTRACING_TRACER_CONFIG)

    def process_view(self, request, view_func, view_args, view_kwargs):
        before_request_trace(self.tracer, request, view_func)

    def process_exception(self, request, exception):
        after_request_trace(request, error=exception)

    def process_response(self, request, response):
        after_request_trace(request, response=response)
        return response

追踪ERROR级别日志

coding: utf-8
import datetime
import logging
from logging import Handler

import opentracing

from tracing import tags

class ErrorTraceHandler(Handler):
"""
    Custom ErrorTraceHandlerimplementation to forward python logger records to Jaeger / OpenTracing
"""
    def __init__(self, level=logging.ERROR):
"""
        Initialize the handler.

"""
        super().__init__(level)

    def emit(self, record):
        try:
            msg = self.format(record)
            operation_name = 'logger[{}]'.format(record.name)
            parent_span = opentracing.tracer.active_span
            if not parent_span:
                return
            with opentracing.tracer.start_span(operation_name, child_of=parent_span) as logger_span:
                logger_span.set_tag(tags.SPAN_KIND, tags.SPAN_KIND_LOG)
                logger_span.set_tag(tags.LOGGER, record.name)

                logger_span.log_kv({
                    'event': tags.LOG_ERROR,
                    'message': msg,
                    'log.stack_info': record.stack_info,
                    'log.asctime': getattr(record, 'asctime', datetime.datetime.now()),
                    'log.created': record.created,
                    'log.filename': record.filename,
                    'log.funcName': record.funcName,
                    'log.levelname': record.levelname,
                    'log.lineno': record.lineno,
                    'log.module': record.module,
                    'log.msecs': record.msecs,
                    'log.name': record.name,
                    'log.pathname': record.pathname,
                    'log.process': record.process,
                    'log.thread': record.thread
                })
        except Exception as e:
            self.handleError(record)

通过 http://localhost:16686 可以在浏览器查看 Jaeger UI

; QA

<trace-without-root-span></trace-without-root-span>

这个错误原因是: B span 是归属于 A span的, 但Jaeger服务器只收集到了B span, 但没有收集到父级A span, 这时候B span就是一个 without-root-span.

可能原因有下:

• A 忘记调用scope.close()
• A 在程序退出时没有调用close(), 这会导致缓冲区的spans没有被push到服务器
• 等待一段时间, 缓冲区Span会经过一段时间才会被Push到服务器
• 发送的Spans个数大于了QueueSize, 多余QueueSize的Spans可能会被丢弃,

有时候Jaeger上有数据, 有时候没有

由于客户端和Jaeger-Agent之间是通过UDP协议传输的, 所以如果测试服务器与Jager-Agent服务之间是外网网络环境, 则可能会导致丢包, 通常包越大越容易丢包.

解决办法是将Agent部署到本机, 不过在开发环境为了方便也可以将客户端配置使用Jaeger-Collector, 这时会使用HTTP协议发送Spans.

Original: https://blog.csdn.net/pushiqiang/article/details/114449564
Author: pushiqiang
Title: 分布式链路追踪系统 – Jaeger在flask/django中的使用