目前,市面上的APM服务端已经有了非常多的实现。比如Zipkin、Jaeger、SkyWalking、Elastic APM等(Pinpoint并不支持OpenTracing,所以我们不介绍)。
本次选择Jaeger作为服务端示例。主要内容如下。
第一部分
在第一部分,我们来看一下apm的关键信息和一些概念性的东西,为后面的示例做准备。在这里,我们简单的描述了jaeger是如何安装的,也是一些准备工作。
第二部分
使用一个简单的java程序,来说明如何使用OpenTracing api进行trace的生成,并演示一个带有二个节点的调用链生成。
第三部分
使用OkHttp3和SpringBoot,来演示如何实现一个分布式调用。本文依然是使用底层的api进行构建,对开发感觉好的到此应该能够应对各种场景。
第四部分
以SpringCloud为例,说明微服务的调用链生成逻辑。由于各种调用内容较多,我们仅以比较流行的Feign调用来说明其原理。 SpringCloud的实现已经有了比较好的轮子,考虑的也比较全面,可以参考其源码进行分析。
如果你在开发自己的中间件,或者做一些集成性的工作,本教程能够让你快速给自己的组件加入apm功能。前提是,你的api兼容OpenTracing协议。
整体介绍
对于监控体系和apm链路,小姐姐味道公众号有更加详细的描述,建议先读一下。
这么多监控组件,总有一款适合你
以下仅简要说明一下调用链的主要因素。
调用链主要因素
数据收集部分
主要用于多样化的数据收集,为数据分析做准备。要求易用好用侵入尽量小(开发工作量),并且在极端情况下(如收集组件不可用)不能对业务有任何影响。可以看到此部分的开发量是巨大的,尤其是需要集成Nginx上下游、基础组件多样、技术栈多样的情况下。
数据分析部分
主要有实时分析与线下分析。一般,实时分析的价值更大一些,主要产出如秒级别的调用量、平均响应时间、TP值等。另外,调用链(Trace)需要存储全量数据,一些高并发大埋点的请求,会有性能问题。
监控报警
此部分利用数据分析的产出,通过短信邮件等形式,通知订阅人关注。监控报警平台应尽量向devops平台靠拢,包括自主化服务平台。
为什么选用jaeger
jaeger的开发较为活跃,而且它的模块划分是比较灵活的。在数据量非常大的情况下,数据是可以先用kafka缓冲一下的(同时为接入各种流分析平台做足了准备)。这些内容,我们在jaeger安装的部分顺便说明。
扩展方式
如果你的项目使用了SpringBoot,是非常方便进行扩展的。以下内容不止一次提起,读过的请忽略。
我们接下来实现的功能是:任何加了 @OwlTrace注解的方法,都将产生一条调用链信息。
首先,我们要定义一个注解:
import java.lang.annotation.*;@Target({ElementType.METHOD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic @interface OwlTrace { }
然后,实现其处理类。代码通过AOP对Spring管理的Bean进行拦截,非常简单的实现了Trace信息的构造。代码如下:
import io.opentracing.Span;import io.opentracing.Tracer;import io.opentracing.tag.Tags;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.context.annotation.Lazy;import java.util.LinkedHashMap;import java.util.Map;@Configuration@Slf4jpublic class OwlTraceAutoConfiguration { static final String TAG_COMPONENT = "java"; @Autowired @Lazy Tracer tracer; @Bean public TracingAspect pxTracingAspect() { return new TracingAspect(); } @Aspect class TracingAspect { @Around("@annotation(com.sayhiai.arch.trace.annotation.OwlTrace)") public Object pxTraceProcess(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { Span span = null; if (tracer != null) { final String cls = pjp.getTarget().getClass().getName(); final String mName = pjp.getSignature().getName(); span = tracer.buildSpan(cls + "." + mName) .withTag(Tags.COMPONENT.getKey(), TAG_COMPONENT) .withTag("class", cls) .withTag("method", mName) .startActive(false) .span(); } try { return pjp.proceed(); } catch (Throwable t) { Mapnew LinkedHashMap<>(2); exceptionLogs.put("event", Tags.ERROR.getKey()); exceptionLogs.put("error.object", t); span.log(exceptionLogs); Tags.ERROR.set(span, true); throw t; } finally { if (tracer != null && span != null) { span.finish(); } } } } }
最后,根据Spring的加载方式,将路径添加到src/main/resources/META-INF/spring.factories中:
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\ arch.trace.core.owl.OwlTraceAutoConfiguration,\ arch.trace.core.log.LoggingAutoConfiguration
将组件打成jar包,一个spring boot starter就实现了。
使用
application.properties
确保开了AOP
# AOP spring.aop.auto=true spring.aop.proxy-target-class=true opentracing.jaeger.log-spans=true opentracing.jaeger.udp-sender.host=192.168.3.237 opentracing.jaeger.udp-sender.port=5775