探索服务网格与 OpenTelemetry 的协同之分布式跟踪-51CTO.COM

这篇文章发出后有读者评论 javaagent 的“无侵入”一说，这里有必要解释下。“无侵入”主要指的是不需要修改应用程序的业务逻辑代码就能实现的功能，对应用程序透明无感知，让开发者专注于业务开发；同时由于无需修改应用程序代码，更易于集成；同时还维护简单，在多种语言、框架间保证功能的一致性。

而 Java Agent 在 JVM 启动时加载，它在运行时修改字节码来注入跟踪代码，而不是在应用程序的源代码层面上进行修改。

背景

分布式跟踪

分布式跟踪是监控和诊断微服务请求流程的关键技术，也是可观测性的关键组成部分，提供了对微服务架构中复杂交互和性能问题的深入洞察。它通过提供服务间请求链路的清晰视图来管理复杂性，并帮助识别性能瓶颈、优化资源分配、快速定位和解决故障，提高系统的整体可靠性。

服务网格的无侵入式分布式跟踪

又是无侵入性！服务网格中的代理自动处理所有入站和出站的网络通信，自动捕获、记录和分析服务间的请求和响应的详细细心，如请求时间、持续时间、状态代码和其他元数据。这种实现方式[1] 对应用程序本身透明，并且较 Java Agent 在运行时修改字节码更加彻底。

这里有个前提是应用程序能够在请求中传递上下文信息，这样 sidecar 代理生成和发送的跟踪信息最终可以串联在一起，不会发生断链。

图片

网格的无侵入式分布式跟踪虽然为我们展示了请求的链路，但是如上图所示每个跨度（span）都是 sidecar 代理的信息。

紧跟上篇文章之后，我们今天将探索服务网格 FSM[2] 与 OpenTelemetry 的集成，实现应用、网格的全链路分布式跟踪。

演示

架构

图片

环境配置

Jaeger、cert-manager 和 Otel operator 的安装，请参考上一篇文章。

配置 Instrumentation

接下来就是配置探针的安装和配置了，详细的配置说明，可以参考 Instrumentation API 文档[3]。

根据 FSM 分布式跟踪文档[4] 的介绍，FSM 支持 Zipkin 的协议，因此在 propagators 中我们使用 b3multi，使用 B3 的多标头格式，在请求头中传递如下的信息：

x-b3-traceid
x-b3-spanid
x-b3-parentspanid
x-b3-sampled
x-b3-flags

这次使用 sample 命名空间。

kubectl create namespace sample

kubectl apply -n sample -f - <<EOF
apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: Instrumentation
metadata:
  name: instrumentation-sample
spec:
  propagators:
    - b3multi
  sampler:
    type: parentbased_traceidratio
    argument: "1"
  env:
    - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
      value: otel-collector.default:4318
EOF1.
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配置 OpenTelemetry Collector

Otel 收集器的详细配置可以参考官方文档[5]。

接收器（receiver），我们配置 otlp 来接收来自应用程序的跟踪信息，使用 zipkin 来接收来自 sidecar 的上报，使用端点 0.0.0.0:9411。
输出器（exporter），配置 Jager 的 otlp 端点 jaeger.default:4317。
管道服务（pipeline service），使用 otlp 和 zipkin 作为输入源，将 jaeger 作为输出目的地。

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata:
  name: otel
spec:
  config: |
    receivers:
      otlp:
        protocols:
          grpc:
          http:
      zipkin:
        endpoint: "0.0.0.0:9411"

    exporters:
      otlp/jaeger:
        endpoint: "jaeger.default:4317"
        tls:
          insecure: true

    service:
      pipelines:
        traces:
          receivers: [otlp, zipkin]
          exporters: [otlp/jaeger]
EOF1.
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安装服务网格 FSM

我们通过 CLI 来安装 FSM，现下载 FSM 使用当前最新的正式版 1.1.4。

system=$(uname -s | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
arch=$(uname -m | sed -E 's/x86_/amd/' | sed -E 's/aarch/arm/')
release=v1.1.4
curl -L https://github.com/flomesh-io/fsm/releases/download/$release/fsm-$release-$system-$arch.tar.gz | tar -vxzf -
./$system-$arch/fsm version1.
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在安装时，启用分布式跟踪并将地址指向 Otel Collector 的 zipkin 接收器，zipkin 接收器端点为 /api/v2/spans。

fsm install \
  --set=fsm.tracing.enable=true \
  --set=fsm.tracing.address=otel-collector.default \
  --set=fsm.tracing.port=9411 \
  --set=fsm.tracing.endpoint=/api/v2/spans1.
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部署示例应用

将命名空间 sample 加入到服务网格中，部署应用。

fsm namespace add sample
kubectl apply -n sample -f https://raw.githubusercontent.com/addozhang/http-sample/main/manifests/service-v1.yaml1.
2.

确认应用 pod 注入 sidecar 并正常运行。

kubectl get po -n sample
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
service-c-66bf9dcc7b-pdj8p   2/2     Running   0          38s
service-b-586cfc5ccd-k9qrs   2/2     Running   0          37s
service-a-7cf7bc5bcc-tgjzz   2/2     Running   0          37s1.
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测试

pod_name="$(kubectl get pod -n sample -l app=service-a -o jsnotallow='{.items[0].metadata.name}')"
kubectl port-forward -n sample $pod_name 8080:8080 &

curl localhost:80801.
2.
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4.

发送请求后，打开 Jaeger UI。

jaeger_pod="$(kubectl get pod -l app=jaeger -o jsnotallow='{.items[0].metadata.name}')"
kubectl port-forward $jaeger_pod 16686:16686 &1.
2.

在 Jaeger UI 中，可以看到链路的内容更加的丰富：包含了应用程序和 sidecar 代理的跨度数据。

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参考资料

[1] 实现方式: https://fsm-docs.flomesh.io/guides/observability/tracing/

[2] 服务网格 FSM: http://fsm-docs.flomesh.io

[3] Instrumentation API 文档: https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/docs/api.md#instrumentation

[4] FSM 分布式跟踪文档: https://fsm-docs.flomesh.io/guides/observability/tracing/

[5] 官方文档: https://opentelemetry.io/docs/collector/configuration/