Jaeger

Jaeger 是由 Uber 开源的分布式追踪系统,它采用 Go 语言编写,主要借鉴了 Google Dapper 论文和 Zipkin 的设计,兼容 OpenTracing 以及 Zipkin 追踪格式,目前已成为 CNCF 基金会的开源项目。

术语

让我们来快速回顾一下 OpenTracing 规范定义的术语。

Span

Span 是 Jaeger 的逻辑工作单元,具有请求名称、请求开始时间、请求持续时间。Span 会被嵌套并排序以展示服务间的关系。

Trace-Span 关系图(根据 Jaeger 官方重绘)
图 3.2.2.3.1.1:Trace-Span 关系图(根据 Jaeger 官方重绘)

Trace

Jaeger 在微服务系统中记录的完整的请求执行过程,并显示为 TraceTrace 是系统的数据/执行路径。一个端到端的 Trace 由一个或多个 Span 组成。

Envoy-Jaeger 架构

Envoy 原生支持 Jaeger,追踪所需 x-b3 开头的 Header 和 x-request-id 在不同的服务之间由业务逻辑进行传递,并由 Envoy 上报给 Jaeger,最终 Jaeger 生成完整的追踪信息。

Istio 中,EnvoyJaeger 的关系如下:

Envoy-Jaeger 架构图
图 3.2.2.3.1.2:Envoy-Jaeger 架构图

图中 Front Envoy 指的是第一个接收到请求的 Envoy Sidecar,它会负责创建 Root Span 并追加到请求 Header 内,请求到达不同的服务时,Envoy Sidecar 会将追踪信息进行上报。

Jaeger 的内部组件架构与 EFK 日志系统架构有一定相似性:

Jaeger 架构图(根据 Jaeger 官方重绘)
图 3.2.2.3.1.3:Jaeger 架构图(根据 Jaeger 官方重绘)

Jaeger 主要由以下几个组件构成:

  • Client:Jaeger 客户端,是 OpenTracing API 的具体语言实现,可以为各种开源框架提供分布式追踪工具。
  • Agent:监听在 UDP 端口的守护进程,以 Daemonset 的方式部署在宿主机或以 sidecar 方式注入容器内,屏蔽了 Client 和 Collector 之间的细节以及服务发现。用于接收 Client 发送过来的追踪数据,并将数据批量发送至 Collector。
  • Collector:用来接收 Agent 发送的数据,验证追踪数据,并建立索引,最后异步地写入后端存储,Collector 是无状态的。
  • DataBase:后端存储组件,支持内存、Cassandra、Elasticsearch、Kafka 的存储方式。
  • Query:用于接收查询请求,从数据库检索数据并通过 UI 展示。
  • UI:使用 React 编写,用于 UI 界面展示。

Istio 提供“开箱即用”的追踪环境中,Jaeger 的部署方式是 all-in-one 的方式。该模式下部署的 Podistio-tracing,使用 jaegertracing/all-in-one 镜像,包含:Jaeger-agentJaeger-collectorJaeger-query(UI) 几个组件。

不同的是,Bookinfo 的业务代码并没有集成 Jaeger-client ,而是由 Envoy 将追踪信息直接上报到 Jaeger-collector,另外,存储方式默认为内存,随着 Pod 销毁,追踪数据将会被删除。

部署方式

Jaeger 的部署方式主要有以下几种:

  • all-in-one 部署 - 适用于快速体验 Jaeger ,所有追踪数据存储在内存中,不适用于生产环境。
  • Kubernetes 部署 - 通过在集群独立部署 Jaeger 各组件 manifest 完成,定制化程度高,可使用已有的 Elasticsearch、Kafka 服务,适用于生产环境。
  • OpenTelemetry 部署 - 适用于使用 OpenTelemetry API 的部署方式。
  • Windows 部署 - 适用于 Windows 环境的部署方式,通过运行 exe 可执行文件安装和配置。

环境准备

请先按照本书指引部署 Bookinfo 示例应用程序,再进行以下配置:

  1. 如已经使用 demo 配置安装 Istio,则会自动安装 Jaeger,也可以通过以下命令启用:

     $ istioctl manifest apply --set values.tracing.enabled=true
     ✔ Istio core installed
     ✔ Istiod installed
     ✔ Ingress gateways installed
     ✔ Addons installed
     ✔ Installation complete
    

    此命令会启用一个“开箱即用”的 Jaeger 演示环境。

    注意:默认采样率为 1%,你可以通过 --set values.pilot.traceSampling=<Value> 来配置采样率。Value 范围在 0.0 到 100.0 之间,精度为 0.01 。例如,Value 配置 0.01 意味着 10000 请求中跟踪 1 个请求。

  2. 如果集群内已部署 Jaeger ,可以使用以下命令进行配置:

     istioctl manifest apply --set values.global.tracer.zipkin.address=<jaeger-collector-service>.<jaeger-collector-namespace>:9411
    
  3. 访问 Bookinfo /productpage 页面以便生成并上报追踪数据,默认 1% 的采样率意味着需要至少请求 100 次才能看到追踪数据:

     for i in `seq 1 100`; do curl -s -o /dev/null http://$GATEWAY_URL/productpage; done
    
    • 请将 GATEWAY_URL 替换为 ingressgateway 的 IP 地址。

      命令执行完成后,追踪数据就会上报至 Jaeger 了。

访问 Jaeger Dashboard

如果 Istio 部署在本地环境,可以通过 istioctl dashboard 命令访问:

$ istioctl dashboard jaeger
http://localhost:43262
Failed to open browser; open http://localhost:43262 in your browser.

如果 Istio 部署在远程集群,也可以使用 kubectl 配置本地端口转发:

$ kubectl port-forward svc/tracing 8080:80 -n istio-system

使用 kubectl 配置端口转发后,打开浏览器访问 http://localhost:8080,即可访问 Jaeger Dashboard。

Jaeger Dashboard
图 3.2.2.3.1.4:Jaeger Dashboard

选择一个 Service ,如 details.default ,点击 "Find Traces" 按钮展示追踪结果。

Jaeger 追踪记录
图 3.2.2.3.1.5:Jaeger 追踪记录

点击列表项目进入追踪详情,详细记录了一次请求涉及到的 Services、深度、Span 总数、请求总时长等信息。也可以对下方的单项服务展开,观察每一个服务的请求耗时和详情。

Jaeger 追踪记录详情
图 3.2.2.3.1.6:Jaeger 追踪记录详情

Jaeger 还能够展示服务依赖,点击顶部的“Dependencies” 菜单获取。

Jaeger 请求依赖
图 3.2.2.3.1.7:Jaeger 请求依赖

除此之外,从 Jaeger 1.7 开始新加入一项强大的功能:对比不同请求的差异。点击顶部的 “Compare” 菜单,输入想要对比的 TraceId 查看差异。

Jaeger 请求差异对比
图 3.2.2.3.1.8:Jaeger 请求差异对比

Jaeger 出生虽然较晚,相比较其他的分布式追踪工具,具有以下特性:

  • 高可用性,Jaeger 的后端服务设计为没有单点故障,可以根据需要进行伸缩。
  • 兼容 Zipkin 追踪格式。
  • 完善的语言支持

Jaeger 目前已成为 Istio 默认的分布式追踪工具。

生产建议

对于生产环境,我们提供以下几点建议:

  1. Istio 提供“开箱即用”的 Jaeger 采用内存的存储方式,POD 被销毁后数据随即消失。在生产中需要单独配置持久化存储如:Cassandra ,具体可参阅 Jaeger 官方文档。
  2. Demo 中 Jaeger 默认采样率为 1%,在生产环境中建议根据业务系统的流量大小进行合理配置。
  3. Jaeger Collector 默认采用直接写入存储服务的方式,大规模的使用场景下建议使用 Kafka 作为中间缓存区。

参考

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