使用Envoy 作Sidecar Proxy的微服務(wù)模式-3.分布式追蹤

Fundebug 發(fā)布于2019-07-01 17:37 / 988人閱讀

摘要：在第三部分中，我們將了解如何在服務(wù)網(wǎng)格中啟用分布式跟蹤。在此部署模型中，被部署為服務(wù)的在本例中為客戶端。會在服務(wù)調(diào)用之間添加一些追蹤，并發(fā)送到或您的跟蹤提供商目前支持和。這些示例的上游服務(wù)是。

本博客是深入研究Envoy Proxy和Istio.io 以及它如何實(shí)現(xiàn)更優(yōu)雅的方式來連接和管理微服務(wù)系列文章的一部分。

這是接下來幾個(gè)部分的想法（將在發(fā)布時(shí)更新鏈接):

斷路器（第一部分）

重試/超時(shí)（第二部分）

分布式跟蹤（第三部分）

Prometheus的指標(biāo)收集（第四部分）

rate limiter（第五部分）

第三部分 - 使用envoy proxy 實(shí)現(xiàn)分布式追蹤

第一篇博文向您介紹了Envoy Proxy的斷路功能實(shí)現(xiàn)。在第二部分中，仔細(xì)研究了如何啟用額外的彈性功能，如超時(shí)和重試。在第三部分中，我們將了解如何在服務(wù)網(wǎng)格中啟用分布式跟蹤。有意進(jìn)行一些簡單的演示，因此我可以多帶帶說明模式和用法。請下載此演示的源代碼并按照說明進(jìn)行操作！

該演示由一個(gè)客戶端和一個(gè)服務(wù)組成。客戶端是一個(gè)Java http應(yīng)用程序，模擬對“上游”服務(wù)進(jìn)行http調(diào)用（注意，我們在這里使用Envoys術(shù)語，并貫穿整個(gè)repo）。客戶端打包在docker.io/ceposta/http-envoy-client:latest的Docker鏡像中。除了http-client Java應(yīng)用程序之外，還有Envoy Proxy的一個(gè)實(shí)例。在此部署模型中，Envoy被部署為服務(wù)的sidercar（在本例中為http客戶端）。當(dāng)http-client進(jìn)行出站調(diào)用（到“上游”服務(wù)）時(shí)，所有調(diào)用都通過Envoy Proxy sidercar。envoy會在服務(wù)調(diào)用之間添加一些追蹤headers，并發(fā)送到Zipkin（或您的跟蹤提供商...... Envoy目前支持Zipkin和Lightstep）。

這些示例的“上游”服務(wù)是httpbin.org。 httpbin.org允許我們輕松模擬HTTP服務(wù)行為。它很棒，所以如果你沒有看到它，請查看它。

這個(gè)traceing 演示有自己的envoy.json配置文件。我絕對建議您查看配置文件每個(gè)部分的參考文檔，以幫助理解完整配置。 datawire.io的優(yōu)秀人員也為Envoy及其配置提供了一個(gè)很好的介紹，你也應(yīng)該檢查一下。

運(yùn)行 tracing demo

對于跟蹤演示，我們將使用以下如下的配置來配置我們的Envoy（請參閱其余上下文的完整配置）：

   "tracing": {
      "operation_name": "egress"
    },
    
    ...
    
      "tracing": {
        "http": {
          "driver": {
            "type": "zipkin",
            "config": {
              "collector_cluster": "zipkin",
              "collector_endpoint": "/api/v1/spans"
            }
          }
        }
      },
      
      ...
      
       {
          "name": "zipkin",
          "connect_timeout_ms": 1000,
          "type": "strict_dns",
          "lb_type": "round_robin",
          "hosts": [
            {
              "url": "tcp://zipkin:9411"
            }
          ]
        }

這里我們配置跟蹤驅(qū)動程序和跟蹤集群。在這種情況下，要運(yùn)行此演示，我們需要啟動Zipkin服務(wù)器：

首先我們停止已經(jīng)存在的演示demo:

./docker-stop.sh

啟動zipkin服務(wù)：

./tracing/docker-run-zipkin.sh

會將zipkin暴露在端口9411上。如果您使用minikube或類似的東西來運(yùn)行這些演示，您可以直接將minikube端口導(dǎo)出到您的主機(jī)，如下所示：

./port-forward-minikube.sh 9411

一旦你啟動并運(yùn)行Zipkin，訪問該服務(wù)（即，在minikube上，在進(jìn)行端口轉(zhuǎn)發(fā)后，它將只是http：// localhost：9411）。你應(yīng)該看看Zipkin：

現(xiàn)在我們已經(jīng)啟動了zipkin服務(wù)器，讓我們啟動我們的跟蹤演示：

/docker-run.sh -d tracing

然后讓我們用客戶端訪問服務(wù)：

./curl.sh -vvvv localhost:15001/get

我們將看到如下的輸出：

< HTTP/1.1 200 OK
* Server envoy is not blacklisted
< server: envoy
< date: Thu, 25 May 2017 06:31:02 GMT
< content-type: application/json
< access-control-allow-origin: *
< access-control-allow-credentials: true
< x-powered-by: Flask
< x-processed-time: 0.000982999801636
< content-length: 402
< via: 1.1 vegur
< x-envoy-upstream-service-time: 142
< 
{
  "args": {}, 
  "headers": {
    "Accept": "*/*", 
    "Connection": "close", 
    "Host": "httpbin.org", 
    "User-Agent": "curl/7.35.0", 
    "X-B3-Sampled": "1", 
    "X-B3-Spanid": "0000b825f82b418d", 
    "X-B3-Traceid": "0000b825f82b418d", 
    "X-Ot-Span-Context": "0000b825f82b418d;0000b825f82b418d;0000000000000000;cs"
  }, 
  "origin": "68.3.84.124", 
  "url": "http://httpbin.org/get"
}

現(xiàn)在，如果我們轉(zhuǎn)到Zipkin服務(wù)器，我們應(yīng)該看到此調(diào)用的單個(gè)跨度/跟蹤（注意，您可能需要調(diào)整zipkin過濾器中的開始/停止時(shí)間：

這里我們有一個(gè)只有一個(gè)span的跟蹤（這是我們所期望的，因?yàn)槲覀兊腅nvoy演示客戶端直接與沒有Envoy的外部服務(wù)調(diào)用......如果上游服務(wù)也有啟用了zipkin的Envoy，我們將看到服務(wù)之間的全部span）。

如果我們點(diǎn)擊span以查看更多細(xì)節(jié)，我們會看到如下內(nèi)容：

請注意，服務(wù)體系結(jié)構(gòu)中的每個(gè)服務(wù)都應(yīng)該與Envoy一起部署并參與分布式跟蹤。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于跟蹤是從應(yīng)用程序帶外進(jìn)行的。但是，為了跟蹤要正確傳播的上下文，應(yīng)用程序開發(fā)人員有責(zé)任正確傳播正確的header，以便不同的span正確關(guān)聯(lián)。檢查zipkin以獲取更多詳細(xì)信息，但至少要傳播這些header（如上所示）：

x-request-id

x-b3-traceid

x-b3-spanid

x-b3-parentspanid

x-b3-sampled

x-b3-flags

x-ot-span-context