opentelemetry全链路初探--jaeger架构拆分

前言

jaeger的架构演变

在之前的描述中，一直使用jaeger:all-in-one来做数据存储与展示，jaeger:all-in-one就是将collector、query、ui、storage等等功能的大杂烩，在调试与测试环境中，非常方便，但是在生产环境肯定是不能这样用，本节就来 将其拆分成对应的子模块

jaeger架构改造

• 数据上报：可以是sdk、api、定时脚本等一切上报trace、metrics数据的工具
• collector：用于接收trace数据上报
• storage：将数据发送到对应的地方存储起来，以便UI查询使用。trace常见的storage：es、kafka等
• UI：trace常见的展示工具：jaeger

下面我们来详细描述一下整个过程

采集程序

import tornado.httpserver as httpserver
import tornado.web
from tornado.ioloop import IOLoop
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.resources import SERVICE_NAME, Resource
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter
from opentelemetry.trace import get_tracer


trace.set_tracer_provider(
    TracerProvider(resource=Resource.create({SERVICE_NAME: "hello-otlp"}))
)
span_processor = BatchSpanProcessor(OTLPSpanExporter(endpoint="http://127.0.0.1:14318/v1/traces"))
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(span_processor)

def traced(name):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            tracer = get_tracer(__name__)
            with tracer.start_as_current_span(name):
                return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

class TestFlow(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        views()
        self.finish('hello world')

@traced("phase-1")
def views():
    views_sub_2()
    views_sub_3()

@traced("phase-2")
def views_sub_2():
    pass

@traced("phase-3")
def views_sub_3():
    pass

def applications():
    urls = []
    urls.append([r'/', TestFlow])
    return tornado.web.Application(urls)

def main():
    app = applications()
    server = httpserver.HTTPServer(app)
    server.bind(10000, '0.0.0.0')
    server.start(1)
    IOLoop.current().start()


if __name__ == "__main__":
    try:
        main()
    except KeyboardInterrupt as e:
        IOLoop.current().stop()
    finally:
        IOLoop.current().close()

jaeger-collector

docker run -d --name jaeger-collector \
  -p 14250:14250 \
  -p 14268:14268 \
  -p 14317:4317 \
  -p 14318:4318 \
  -e SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch \
  -e ES_SERVER_URLS=http://10.22.12.178:9200 \
  -e ES_USERNAME=elastic \
  -e LOG_LEVEL=debug \
  jaegertracing/jaeger-collector:1.72.0

storage

这里使用es来充当storage

docker run -d --name jaeger-es \
    -e bootstrap.memory_lock=true \
    -e discovery.type=single-node \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
    -e xpack.security.enabled=false \
    -e xpack.security.http.ssl.enabled=false \
    elastic/elasticsearch:9.1.2

jaeger-ui

docker run -d --name jaeger-query \
  -p 16686:16686 \
  -p 16687:16687 \
  -e SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch \
  -e ES_SERVER_URLS=http://10.22.12.178:9200 \
  -e ES_USERNAME=elastic \
  -e LOG_LEVEL=debug \
  jaegertracing/jaeger-query:1.72.0

来看下效果：

• 首先让上报程序上报trace数据： curl 127.0.0.1:10000
• 登录http://127.0.0.1:16686/查看
  

很好，数据已经正常上报了

小结

• jaeger从1.35版本开始支持原生otlp协议，所以可以直接在sdk中使用otlp协议上报。如果是低版本的jaeger，需要使用jaeger grpc、jaeger thrift等协议
• 这里要非常小心版本对应的问题，文中jaeger的版本是1.72，而es的版本是9.1.2，如果版本不匹配，很容易报错。在低版本中，Jaeger Collector 在创建 ES 索引模板时，模板的格式不符合 Elasticsearch 8.x 新的要求 造成的。ES 7.x 还接受某些字段是字符串，但 8.x 对 index_template 结构要求更严格，会直接拒绝了导致无法启动

新增数据处理层otel-collector

在jaeger-collector上做一层otel-collector做数据采集

对应的修改：

数据采集

...
span_processor = BatchSpanProcessor(OTLPSpanExporter(endpoint="http://127.0.0.1:4318/v1/traces"))
...

otel-collector

docker run -d --name=otel-collector \
    -v ./otel-collector-config.yaml:/etc/otelcol/config.yaml \
    -p 4317:4317 \
    -p 4318:4318 \
    otel/opentelemetry-collector:latest

配置完成，有位老哥说了，为啥要这么配置，本来我直接发到jaeger-collector就行了，现在多加一层otel-collector，多做了一层无用功，完全没必要啊

这位老哥的思路非常清晰，现在来仔细观察下otel-collector与jaeger-collector的区别

otel-collector与jaeger-collector

	otel-collector	jaeger-collector
作用范围	traces、metrics	只支持traces
协议	OTLP、prometheus、zipkin等多种协议	jaeger thrift、jaeger grpc，新版本也支持OTLP
后端支持	可以发到支持otel的后端，比如tempo、prometheus、logging，甚至是jaeger-collector	只能发到 Jaeger Collector

• jaeger的出现早于opentelemetry，所以有部分系统是通过jaeger这一套逻辑构建的，但是后面慢慢发展，不但traces数据需要分析，还有metrics、logs等重要的数据也需要分析了，那opentelemetry的出现解决了这个问题，能 采集需要的数据，并且otel-collector作为一个数据逐渐成为了数据中转中心。比如jaeger擅长分析traces，那就发到jaeger这一套生态中，包括jaeger-collector、jaeger-UI等；prometheus擅长分析metrics数据，那就将metrics发到prometheus里面去
• 所以在jaeger-collector之前新增otel-collector，并没有增加系统冗余，而是解耦了jaeger与数据采集，并且丰富了系统功能性

otel-collector采集metrics

otel-collector

修改otel-collector-config.yaml

receivers:
...
  hostmetrics:
    collection_interval: 10s
    scrapers:
      cpu: {}
      memory: {}
      disk: {}
      filesystem: {}
      network: {}

exporters:
...
  prometheus:
    endpoint: "0.0.0.0:9464"
    namespace: otelcol

service:
...
    metrics:
      receivers: [hostmetrics]
      exporters: [prometheus]

暴露9464端口，等prometheus来拉取

docker run -d --name=otel-collector \
  -v ./otel-collector-config.yaml:/etc/otelcol/config.yaml \
  -p 4317:4317 \
  -p 4318:4318 \
  -p 9464:9464 \
  otel/otel-collector:latest

prometheus

prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 5s

scrape_configs:
  - job_name: "otel-collector"
    static_configs:
      - targets: ["10.22.12.178:9464"]

docker run -d --name prometheus \
  -p 9090:9090 \
  -v ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
  prom/prometheus:v3.5.0

检查prometheus，metrics数据已经获取

traces转换为metrics

提取traces耗时

将traces数据转换为metrics，比如文中有3段span phase-1 phase-2 phase-3，分别将它们的耗时时间转换成metrics存入prometheus，便于分析

1）修改otel-collector-config.yaml

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318

  hostmetrics:
    collection_interval: 10s
    scrapers:
      cpu: {}
      memory: {}
      disk: {}
      filesystem: {}
      network: {}

connectors:
  spanmetrics:
    dimensions:
      - name: operation

exporters:
  otlp:
    endpoint: 10.22.12.178:14317
    tls:
      insecure: true
  prometheus:
    endpoint: "0.0.0.0:9464"
    namespace: otelcol

service:
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp]
      exporters: [otlp, spanmetrics]
    metrics:
      receivers: [hostmetrics, spanmetrics]
      exporters: [prometheus]

2）重新运行镜像

docker run -d --name=otel-collector \
  -v ./otel-collector-config.yaml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml \
  -p 4317:4317 \
  -p 4318:4318 \
  -p 9464:9464 \
  otel/opentelemetry-collector-contrib:0.132.3

这里需要非常小心了，由于需要对数据处理，使用了spanmetrics插件，而该插件只能在opentelemetry-collector-contrib才有，如果用opentelemetry-collector是没有的

3）上报trace数据： curl 127.0.0.1:10000，查看prometheus

耗时也是能够对应起来的

提取traces的attribute

1）先修改下采集程序，注入attribute

...
def traced(name):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            tracer = get_tracer(__name__)
            with tracer.start_as_current_span(name) as span:
                span.set_attribute("addr", "cd") # 注入属性
                return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator
...

2）修改otel-collector配置

otel-collector-config.yaml

...
connectors:
  spanmetrics:
    dimensions:
      - name: operation
      - name: addr # 提取属性
...

3）上报trace数据： curl 127.0.0.1:10000，查看prometheus

小结

• 先从jaeger出发，从all-in-one的测试架构改造成可在生产环境使用的架构jaeger-collector --> es storage --> jaeger-UI
• 新增数据处理层otel-collector，使得整个数据采集更灵活，不但可以采集traces、也可以采集metrics
• otel-collector不但做数据转发，也可以做数据修改

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• 联系我，做深入的交流
  

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至此，本文结束
在下才疏学浅，有撒汤漏水的，请各位不吝赐教...

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