OpenTelemetry 深度定制:跨服务追踪的实战技巧
背景
在上一篇《从 Dapper 到 OpenTelemetry:分布式追踪的演进之旅》中在最后提到在做一些 Trace 的定制开发。
到现在差不多算是完成了,可以和大家分享一下。
我们的需求是这样的:
假设现在有三个服务:ServiceA、ServiceB、ServiceC
ServiceA
对外提供了一个 http 接口 request
,在这个接口会调用 ServiceB
的 order
订单接口创建订单,同时 serviceB
调用 serviceC
的 pay 接口。
整个调用关系如上图所示。
默认情况下 span 中的 attribute 会记录当前 span 的一些信息,比如:
这些都是当前一些当前 span 内置的信息,比如当前 gRPC 接口的一些基本数据:服务名、ip、端口等信息。
但这里并没有上游的一些信息,虽然我们可以通过 Jaeger 的树状图得知上游是哪个应用调用过来的,但是一旦某个 span 下有多个子 span 的调用,就没办法很直观知道这个子 span 的上游是由谁发起的调用。
比如如下这个链路:
当一个调用链非常长,同时也非常复杂时,没办法第一时间知道某一个 span 的上游到底是谁发起的,需要手动一层层的去折叠,或者全靠眼睛去找。
预期效果
为此我们希望的效果是可以通过给每一个子 span 中加入两个 attribute,来标明它的父调用来源。
比如在 serviceB 中的所有 span 中都会加上两个标签:来源是 serviceA,同时是 serviceA 的 request 接口发起的请求。
而在 serviceC 中同样可以知道来源是 serviceB 的 Order 接口发起的调用。
我启动了三个 demo 应用,分别是 create1,create2,create3.
create1 中会提供一个 request
接口,在这里面调用 create2 的 create2
接口,create2
的接口里接着调用 create3 的 create3
接口。
create1:
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create2:
1 |
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create3:
1 |
|
1 | java -javaagent:opentelemetry-javaagent-2.4.0-SNAPSHOT.jar \ |
只是每个应用都需要使用我这边单独打的 agent 包以及一个 extension
(tel-extensions-custom-context-1.0-SNAPSHOT.jar) 才能生效。
最终的效果如下:
Baggage
在讲具体的实现之前需要先了解几个 Trace 中的概念,在这里主要用到的是一个称为 Baggage 的对象。
在之前的文章中其实提到过它的原理以及使用场景:
从 Dapper 到 OpenTelemetry:分布式追踪的演进之旅
Baggage 的中文翻译是:包裹📦;简单来说就是我们可以通过自定义 baggage 可以将我们想要的数据存放在其中,这样再整个 Trace 的任意一个 Span 中都可以读取到。
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理解了这个之后,我们要实现的将上游的信息传递到下游就可以通过这个组件实现了。
只需要在上游创建 span 时将它自身数据写入到 Baggage 中,再到下游 span 取出来写入到 attribute 中即可。
ContextCustomizer
这里的关键就是在哪里写入这个 Baggage,因为对第三方组件的 Instrumentation 的实现都是在 opentelemetry-java-instrumentation项目中。
javaagent.jar 包也是通过该项目打包出来的。
所以在该项目的 io.opentelemetry.instrumentation.api.instrumenter.Instrumenter#doStart
这个函数中我们发现一段逻辑:
这个函数是在创建一个 span 的时候调用的,通常这个创建函数是在这些第三方库的拦截器中创建的。
比如这是在 grpc 的拦截器中调用。
1 | // context customizers run before span start, so that they can have access to the parent span |
ContextCustomizer
是一个接口只提供了一个函数:
1 | public interface ContextCustomizer<REQUEST> { |
Context
是上下文信息,可以在自定义的 ContextCustomizer 继续往上下文中追加信息。REQUEST
是一个泛型:一般是当前第三方组件的请求信息:- 比如是
HTTP
时,这个request
就是 HTTP 的请求信息。 - 而如果是
gRPC
,则是gRPC
的请求信息。 - 其他的请求类型同理。
- 比如是
startAttributes
则是预先写入的一些属性,比如在上图中看到的一些rpc.service/rpc.method
等字段。
1 | // context customizers run before span start, so that they can have access to the parent span |
从这个接口的调用注释可以看出:
这个自定义的 context 会在 span 开始之前调用,所以在这里是可以访问到当前创建的 span 的父 context,同时在这里的 context 中新增的数据可以在 SpanProcessor
访问到。
SpanProcessor
而 SpanProcessor 又是一个非常的重要的组件,我们接着刚才的 contextCustomizer
处往后跟踪代码。
1 | context = contextCustomizer.onStart(context, request, attributes); |
可以看到 spanProcessor.onStart
这个函数会在 contextCustomizer 之后调用。
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从注释中可以知道 SpanProcessor 是作为一个 span 的生命周期中的关键节点的 hook 函数。
在这些函数中我们可以自定义一些 span 的数据,比如在 onStart
还可以往 span 中写入一些自定义的 attribute。
这也是我们这次会用到的一个接口,我们的方案是:
在 gRPC 构建 Instrument 时自定义一个 GrpcServerContextCustomizer
,在这个自定义的 ContextCustomizer
中写入一个 Baggage
。
然后在 io.opentelemetry.sdk.trace.SpanProcessor#onStart
接口中取出这个 Baggage
写入到当前 span 的 attribute 中。
这样我们就可以看到之前提到的那些数据上游信息了。
为 gRPC 添加上下文
先来看看如何为 gRPC 添加 Baggage
:
我们先自定义一个 GrpcServerContextCustomizer
实现类:
1 | public class GrpcServerContextCustomizer implements ContextCustomizer<GrpcRequest> { |
从这个代码中可以看出,我们需要先从上下文中获取 CURRENT_RPC_KEY
,从而得知当前的 span 是不是 root span。
所以我们其实是把当前的 span 信息作为一个 PARENT_RPC_KEY
写入到 Baggage 中。
这样在 SpanProcessor
中便可以直接取出 PARENT_RPC_KEY
作为上游的信息写入 span 的 attribute 中。
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需要注意的是,这里的 Baggage 需要使用
Baggage.fromContext(parentContext)
才能拿到刚才写入 Baggage 信息。
之后我们找到构建 gRPCServerInstrumenterBuilder 的地方,写入我们刚才自定义的 GrpcServerContextCustomizer
即可。
1 | .addContextCustomizer(new GrpcServerContextCustomizer(serviceName)) |
这里我们选择写入到是 serverInstrumenterBuilder
而不是clientInstrumenterBuilder
,因为在服务端的入口就知道是从哪个接口进来的请求。
为 spring boot 的 http 接口添加上下文
如果只存在 gRPC 调用时只添加 gRPC
的上下文也够用了,但是我们也不排除由外部接口是通过 HTTP 访问进来的,然后再调用内部的 gRPC
接口;这也是非常常见的架构模式。
所以我们还需要在 HTTP 中增加 ContextCustomizer
将自身的数据写入到 Baggage
中。
好在 HttpServerRouteBuilder
自身是实现了 ContextCustomizer
接口的,我们只需要往里面写入 Baggage
数据即可。
1 | public ContextCustomizer<REQUEST> build() { |
这里新增了 CURRENT_HTTP_URL_PATH
用于标记当前的请求来源是 HTTP,在 grpc 的 ContextCustomizer
解析时会判断这个值是否为空。
1 | String httpUrlPath = Baggage.fromContext(parentContext).getEntryValue(CURRENT_HTTP_URL_PATH); |
这样就可以在 grpc 的下游接口拿到入口的 HTTP 接口数据了。
当然也有可能是在 grpc 接口中调用 HTTP 的接口的场景,只是我们的业务中没有这种情况,所以就没有适配这类的场景。
总结
ContextCustomizer
接口没有提供对应的扩展,但是 SpanProcessor
是提供了扩展接口的。
原本是想尽量别维护自己的 javaagent,但也好在 OpenTelemetry 是提供的接口,所以也并不会去修改原本的代码。
所以我们还是需要创建一个 extensions 的项目在实现 SpanProcessor
,这个在之前的 《实战:如何编写一个 OpenTelemetry Extensions》有详细讲到。
所以最后的应用启动方式如下:
1 | java -javaagent:opentelemetry-javaagent-2.4.0-SNAPSHOT.jar \ |
需要使用我们手动打包的 javaagent 以及一个自定义扩展包。
打包方式:
1 | ./gradlew assemble |
opentelemetry-java-instrumentation
项目比较大,所以打包过程可能比较久。
因为这其实是一些定制需求,所以就没提交到上游,感兴趣的可以自行合并代码测试。
最后可以这个分支中查看到修改的部分:
https://github.com/crossoverJie/opentelemetry-java-instrumentation/compare/main...add-grpc-context