2023 iThome 鐵人賽

DAY 28

DevOps

從Software Developer的角度一起認識 Kubernetes系列第 28 篇

Day-28-Observability 實現-trace

15th鐵人賽

luciferstut

2023-10-10 00:11:03

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Day-28-Observability 實現-trace

前言

昨天透過 Prometheus 與 Grafana 實現的 Metrics，今天要來介紹可觀測性的第二支柱 Trace

什麼是 Traces

Traces 是一種用於分析和監控分佈式應用程式性能的關鍵元素。Traces通常用於分析應用程式的運行情況，特別是當應用程式由多個服務、組件或微服務組成時，特別適合。

micro-service-archtiecture
圖檔來自-How to Benefit from Microservices Architecture Implementation

在微服務架構下，當一個 API 被調用時，背後可能依賴了許多個應用程序，當我們想知道這個請求經過了哪些應用程序，甚至每個應用程序花費多久時間處理時，若只透過 Logging 或 Metrics，我們不只需要事先埋好 Log，檢視時也是件費時費力的事情。

透過 Traces 我們能輕鬆的檢視每個請求經過了哪些應用程序、使用的資料庫語具，使用哪些中間件(Redis、MQ)，甚至每個操作花費的處理時間，能透過 jaeger、skywalking 這類工具收集 Traces 並圖形化。

trace
圖檔來自 - jaeger 官方

Opentelemetry

圖檔來自 hackage.haskell.org/OpenTelemetry.Trace

以主流的 Trace 規範: Opentelemetry 為例，Opentelemetry 定義了 Trace 由幾個核心概念組成，用來實現分散式追蹤。

Trace： Trace 代表單一請求的整個生命週期，詳細描述了在整個系統中的執行過程，每個 Trace 有唯一的 trace Id，包含一個或多個 Span，表示不同階段或事件。
Span： Span 是 Trace 的基本組成部分，代表操作的特定部分或事件，具有 Id，包括開始時間、結束時間、持續時間等信息。
Context Propagation：是實現分散式追蹤的核心概念，透過 Context Propagation，Span 可以相互關聯並組裝成 Trace，例如透過 Parent Span Id 將 Span 關聯在一起形成 Trace。

更完整詳細的核心概念能參考 Opentelemetry 官方文檔

Jaeger

Jaeger 是一個開源的分佈式追蹤系統，用於監控和分析分佈式應用程序的性能和行為，並支援 Opentelemetry 標準，並包含 Web UI 能將收集到的 Trace 進行圖形化。

圖檔來自-Distributed Tracing with OpenTelemetry and Jaeger

上圖是與 Opentelemetry 一起使用時的架構圖，大致分為幾個關鍵組件

agent: 負責接收來自應用程序的 Trace 數據，然後將數據發送到收集器。
collecotor: 負責接收、存儲和索引來自 Agent 的跟蹤數據。
database: 持久化 Trace 數據
jaeger Query: 提供 API 來查詢數據
jaeger UI: 提供查詢 Trace 等數據的 Web UI

安裝 Jaeger

接來下透過 jaeger Operator 安裝 jaeger

先安裝 cert-manager，因為 jaeger Operator 依賴此組件

helm repo add jetstack https://charts.jetstack.io
helm repo update

helm install \
  cert-manager jetstack/cert-manager \
  --namespace cert-manager \
  --create-namespace \
  --version v1.13.1 \
  --set installCRDs=true

安裝 jaeger Operator

kubectl create namespace observability

kubectl create -f https://github.com/jaegertracing/jaeger-operator/releases/download/v1.49.0/jaeger-operator.yaml -n observability

透過 jaeger CRD 建立 jaeger instance

cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: jaegertracing.io/v1
kind: Jaeger
metadata:
  name: jaeger
EOF

檢查是否安裝成功

$ kubectl get pod -n observability 

NAME                               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
jaeger-5c87cf7b88-5w2cr            1/1     Running   0          4h57m
jaeger-operator-77b9f69c99-99mbk   2/2     Running   0          4h58m

將 jaeger Web UI 轉發至本地

kubectl port-forward svc/jaeger-query 16686:16686 -n observability

開啟瀏覽器連至 http://localhost:16686/

能順利連到 jaeger Web UI 代表安裝基本上成功了。

配置 Opentelemetry agent 到 application

添加 Opentelemetry agent 的依賴，新增以下內容到 pom.xml

<build>
  <plugins>
    <plugin>
      <artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>
      <version>3.1.1</version>
      <executions>
        <execution>
          <phase>prepare-package</phase>
          <goals>
            <goal>copy</goal>
          </goals>
          <configuration>
            <artifactItems>
              <artifactItem>
                <groupId>io.opentelemetry.javaagent</groupId>
                <artifactId>opentelemetry-javaagent</artifactId>
                <version>1.30.0</version>
              </artifactItem>
            </artifactItems>
            <stripVersion>true</stripVersion>
          </configuration>
        </execution>
      </executions>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

調整 Dockerfile

新增 ADD target/dependency/opentelemetry-javaagent.jar /app/，將 agent 的 jar 包入 container
調整啟動指令，使用 agent

CMD ["java", "-jar", "-javaagent:opentelemetry-javaagent.jar", "application.jar"]

完整 dockerfile 如下

FROM eclipse-temurin:17.0.8.1_1-jre

WORKDIR /app

# 創建一個非 root 用戶
RUN groupadd -r appgroup && useradd -r -g appgroup appuser

# 切換到用戶 appuser
USER appuser

ADD target/dependency/opentelemetry-javaagent.jar /app/opentelemetry-javaagent.jar
COPY target/*.jar /app/application.jar

# 定義容器啟動命令，運行 JAR 文件
CMD ["java", "-jar", "-javaagent:opentelemetry-javaagent.jar", "application.jar"]

# 暴露 8080 端口
EXPOSE 8080

透過 Gitlab CI 或本地進行 docker build

新增個 ConfigMap 定義 agent 要用的參數

apiVersion: v1
data:
  OTEL_TRACES_EXPORTER: jaeger
  OTEL_EXPORTER_JAEGER_ENDPOINT: http://jaeger-collector.observability.svc.cluster.local:14250 
  OTEL_METRICS_EXPORTER: none
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: null
  name: otel-agent-config
  namespace: ithome
  labels:
    deploy-priority: '1'

OTEL_TRACES_EXPORTER: 值為 jaeger，代表使用 jaeger exporter
OTEL_EXPORTER_JAEGER_ENDPOINT: 值為 http://jaeger-collector.observability.svc.cluster.local:14250，是先前安裝 jaeger 實例中的 collecotor 連線位址

能透過 kubectl get svc -n observability 查看
OTEL_METRICS_EXPORTER: 值為 none，讓 agent 不需導出 metrics

更新 app-backend yaml
1. 將 image 改為最新的 image tag
2. 將 otel-agent-config 注入到環境變數
```
envFrom: 
  - configMapRef:
      name: otel-agent-config      
```
1. 配置 OTEL_SERVICE_NAME 環境變數，值等同 Pod Name
```
env:
  - name: OTEL_SERVICE_NAME
    valueFrom:
      fieldRef:
        fieldPath: metadata.name
```
OTEL_SERVICE_NAME 用來識別 Trace 數據來自什麼服務
將 app-backend 部署至 EKS

到目前為止，app-backend 的 java 應用程序就會搭配 OpenTelemetry agent 一起運行了。

測試

完整的原始碼

使用兩個服務來測試 Trace

app-backend: 提供 GET /product/{id} API，並依賴 product-backend 服務的 API。
product-backend: 提供 GET /productInfo/{id}，依 id 回傳資料

test

部署 app-backend，參考 app-backend.yaml
部署 product-backend，參考 product-backend.yaml
呼叫 app-backend GET /product/{id}

$ kubectl exec -it app-backend-75fdf9895-p5s5n -- curl localhost:8080/product/1
{"name":"【YONEX】NF1000Z","price":5000}

$ kubectl exec -it app-backend-75fdf9895-p5s5n -- curl localhost:8080/product/2
{"name":"【YONEX】ARC 11 PRO","price":4000}

調用成功，會依據 id 返回 product 資料
4. 檢視 jaeger UI

左側 Service 欄位選擇 Pod name，Operation 選 GET /product/{id}，並點選 Find Traces
右側就會展示 Traces 的數據，點選任一個能看到詳細的關聯與耗時

能看到此請求在 app-backend 與 product-backend 的調用順序、操作方式、操作位址、花費時間，這些能幫助我們了解該請求的調用關係與性能調適。