作者/ Nicolas Fränkel
来源/翻译外网
无论您是否实现微服务，您的系统很可能由多个组件组成。最直接的系统可能由反向代理、应用程序和数据库组成。在这种情况下，监控不仅是一个好主意，而且是一项要求。请求可能流经的组件数量越多，要求就越强。
然而，监控只是旅程的开始。当请求开始集体失败时，您需要一个跨所有组件的聚合视图。它被称为追踪，它是可观察性的支柱之一。另外两个是指标和日志。
在这篇文章中，我将只关注跟踪，并描述如何开始你的可观察性之旅。
W3C 跟踪上下文规范
跟踪解决方案应提供跨异构技术堆栈工作的标准格式。这种格式需要遵守规范，无论是正式的还是事实上的。
人们需要了解，规范很少会凭空出现。一般来说，市场已经有几个不同的实现。大多数时候，一个新的规范会导致一个额外的实现，正如著名的 XKCD 漫画所描述的：
然而，有时会发生奇迹：市场遵守新规范。在这里，Trace Context 是一个 W3C 规范，它似乎成功了：
“该规范定义了标准的 HTTP 标头和一种值格式来传播支持分布式跟踪场景的上下文信息。该规范标准化了上下文信息在服务之间的发送和修改方式。上下文信息唯一地标识了分布式系统中的各个请求，还定义了一种方法添加和传播提供者特定的上下文信息。”
文件中出现了两个关键概念：
- 跟踪遵循跨越多个组件的请求的路径。
- 跨度绑定到单个组件并通过子父关系链接到另一个跨度。
在撰写本文时，该规范是 W3C 推荐，这是最后阶段。
Trace Context 已经有很多实现。其中之一是 OpenTelemetry。
OpenTelemetry 作为黄金标准
您越接近 IT 的运营部分，您听说OpenTelemetry的机会就越高：
“OpenTelemetry 是工具、API 和 SDK 的集合。使用它来检测、生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和跟踪），以帮助您分析软件的性能和行为。
OpenTelemetry 通常可用于多个语言，适合使用。”
OpenTelemetry 是一个由CNCF管理的项目。在 OpenTelemetry 之前有两个项目：
- OpenTracing，顾名思义就是专注于trace
- OpenCensus，其目标是管理指标和跟踪
两个项目合并并在顶部添加了日志。OpenTelemetry 现在提供了一组专注于可观察性的“层”：
- 多种语言的检测 API
- 规范的实现，同样用不同的语言
- 基础设施组件，例如收集器
- 互操作性格式，例如 W3C 的 Trace Context
请注意，虽然 OpenTelemetry 是一个 Trace Context 实现，但它的功能更多。Trace Context 将自身限制为 HTTP，而 OpenTelemetry 允许 span 跨非 Web 组件，例如 Kafka。它超出了这篇博文的范围。
用例
我最喜欢的用例是电子商务商店，所以我们不要更改它。在这种情况下，商店是围绕微服务设计的，每个微服务都可以通过 REST API 访问，并受到 API 网关的保护。为了简化博客文章的架构，我将只使用两个微服务：catalog管理产品和pricing处理产品价格。
当用户到达应用程序时，主页会获取所有产品，获取它们各自的价格并显示它们。
更有趣的是，catalog是一个用 Kotlin 编码的 Spring Boot 应用程序，而pricing一个 Python Flask 应用程序。
跟踪应该允许我们通过网关跟踪请求的路径，包括微服务和（如果可能的话）数据库。
网关处的痕迹
入口点是跟踪中最令人兴奋的部分，因为它应该生成跟踪 ID。在这种情况下，入口点是网关。我将使用Apache APISIX来实现演示：
“Apache APISIX 提供了丰富的流量管理功能，如负载均衡、动态上游、金丝雀发布、断路器、身份验证、可观察性等。”
Apache APISIX 基于插件架构并提供OpenTelemetry 插件：
“该opentelemetry插件可用于根据 OpenTelemetry 规范报告跟踪数据。
该插件仅支持基于 HTTP 的二进制编码 OLTP。”
让我们配置opentelemetry插件：
#1：在独立模式下运行 Apache APISIX 以使演示更易于理解。无论如何，这在生产中是一个很好的做法。
#2：配置opentelemetry为全局插件。
#3：设置服务的名称。它将出现在跟踪显示组件中的名称。
#4：将跟踪发送到jaeger服务。以下部分将对其进行描述。
我们想跟踪每条路由，所以我们应该将插件设置为全局插件，而不是向每条路由添加插件：
#1：跟踪对性能有影响。我们追踪的越多，我们的影响就越大。因此，我们应该仔细平衡性能影响与可观察性的好处。但是，对于演示，我们希望跟踪每个请求。
收集、存储和显示轨迹
虽然 Trace Context 是 W3C 规范，而 OpenTelemetry 是事实上的标准，但市场上存在许多收集、存储和显示跟踪的解决方案。每个解决方案都可以提供所有三种功能或仅提供其中的一部分。例如，Elastic 堆栈处理存储和显示，但您必须依靠其他东西来收集。另一方面，Jaeger和Zipkin确实提供了一个完整的套件来实现所有三个功能。
Jaeger 和 Zipkin 早于 OpenTelemetry，因此每个都有其跟踪传输格式。不过，它们确实提供了与 OpenTelemetry 格式的集成。
在这篇博文的范围内，确切的解决方案并不相关，因为我们只需要功能。我选择 Jaeger 是因为它提供了一个一体化的 Docker 镜像：每个功能都有其组件，但它们都嵌入在同一个镜像中，这使得配置更加轻松。
镜像的相关端口如下：
Docker Compose 位如下所示：
#1：使用all-in-one图像。
#2：非常重要：启用 OpenTelemetry 格式的收集器。
#3：暴露 UI 端口。
现在我们已经建立了基础设施，我们可以专注于在我们的应用程序中启用跟踪。
Flask 应用程序中的跟踪
该pricing服务是一个简单的Flask应用程序。它提供了一个端点来从数据库中获取单个产品的价格。
#1：端点
#2：路线需要产品的ID。
#3：使用 SQLAlchemy 从数据库中获取数据。
#4：真实定价引擎永远不会随着时间的推移返回相同的价格。让我们将价格随机化一点以取乐。
警告：每次调用获取单一价格是非常低效的。它需要与产品一样多的调用，但它提供了更令人兴奋的跟踪。在现实生活中，路由应该能够接受多个产品 ID 并在一个请求-响应中获取所有相关价格。
现在是检测应用程序的时候了。有两种选择：自动仪表和手动仪表。自动是省力和快速的胜利；手册需要专注的开发时间。我建议从自动开始，如果需要，只添加手动。
我们需要添加几个 Python 包：
我们需要配置几个参数：
#1：将跟踪发送给 Jaeger。
#2：设置服务的名称。它将出现在跟踪显示组件中的名称。
#3：我们对日志和指标都不感兴趣。
现在，我们不使用标准flask run命令，而是将其包装：
就这样，我们已经从方法调用和 Flask 路由中收集了 span。
如果需要，我们可以手动添加额外的跨度，例如. ：
#1：使用配置的标签和属性添加一个额外的跨度。
Spring Boot 应用程序中的跟踪
该服务是用Kotlin 开发catalog的 Reactive Spring Boot应用程序。它提供了两个端点：
- 一取单品
- 另一种是获取所有产品。
两者都先查看产品数据库，然后查询上述pricing服务的价格。
至于 Python，我们可以利用自动和手动检测。让我们从唾手可得的自动化仪表开始。在 JVM 上，我们通过一个代理来实现：
与 Python 一样，它为每个方法调用和 HTTP 入口点创建跨度。它还检测 JDBC 调用，但我们有一个反应式堆栈，因此使用 R2DBC。作为记录，GitHub 问题已开放以添加支持。
我们需要配置默认行为：
#1：将跟踪发送给 Jaeger。
#2：设置服务的名称。它将出现在跟踪显示组件中的名称。
#3：我们对日志和指标都不感兴趣。
至于 Python，我们可以通过添加手动检测来提升游戏。有两个选项可用：程序化和基于注释。除非我们引入 Spring Cloud Sleuth，否则前者有点复杂。让我们添加注释。
我们需要一个额外的依赖：
请注意：该工件是最近从io.opentelemetry:opentelemetry-extension-annotations.
我们现在可以注释我们的代码：
#1：使用配置的标签添加一个额外的跨度。
#2：将参数用作属性，键设置为id，值设置为参数的运行时值。
结果！
我们现在可以使用我们的简单演示来查看结果：
响应并不有趣，但让我们看看 Jaeger UI。我们找到了两条踪迹，每次调用一条：
我们可以深入研究单个跟踪的跨度：
请注意，我们可以在没有上述 UML 图的情况下推断出序列流。更好的是，序列显示组件内部的调用。
每个跨度都包含自动检测添加的属性和我们手动添加的属性：
结论
在这篇文章中，我展示了跟踪跨 API 网关的请求、基于不同技术堆栈的两个应用程序以及它们各自的数据库。我只刷了跟踪的表面：在现实世界中，跟踪可能会涉及与 HTTP 无关的组件，例如 Kafka 和消息队列。
尽管如此，大多数系统还是以一种或另一种方式依赖 HTTP。虽然设置起来并不简单，但也不是太难。跨组件跟踪 HTTP 请求是您实现系统可观察性之旅的良好开端。