优享资讯 | go项目中的全链路追踪（tracing）

掘金后端 ( ) • 2024-03-31 10:11

是什么

链路追踪（Tracing）是一种技术，用于监视和记录计算机程序或系统的运行情况。在分布式系统中，追踪可以帮助开发者和运维人员理解多个组件是如何协同工作的，以及在处理请求时它们之间的交互情况。

想象一下，你在一个大型购物中心里跟踪一个购物者的行为。这个购物者从进入购物中心开始，先后访问了不同的商店，比如服装店、电子产品店和食品店。在这个过程中，你可能想知道购物者在每个商店花了多长时间，他们是否遇到了任何问题，以及他们最终购买了什么商品。

同样地，在计算机系统中，一个请求可能需要经过多个服务或组件来得到处理。追踪系统就像是一个高级的摄像头，记录下请求在系统中的每一个步骤，包括它访问了哪些服务、每个服务处理请求所花费的时间、以及在处理过程中是否有任何异常或错误发生。

通过分析这些追踪数据，开发者可以发现系统的性能瓶颈，比如某个服务响应慢，或者某个环节出现了错误。这样，他们就可以针对性地优化系统，提高效率和稳定性。

为什么

在分布式系统中使用追踪（tracing）的原因主要包括以下几点：

复杂性管理：分布式系统通常由多个组件和服务构成，这些组件可能分布在不同的地理位置和服务器上。系统的复杂性随着组件数量的增加而呈指数级增长。追踪可以帮助理解和管理这种复杂性，通过记录和分析请求在系统中的流动路径，开发者可以清晰地看到每个组件的行为和性能。
性能优化：追踪提供了关于系统性能的详细信息，包括请求的处理时间、瓶颈位置和资源使用情况。这些数据对于识别性能瓶颈、优化资源分配和提高系统效率至关重要。
故障诊断：当系统出现问题时，追踪可以帮助快速定位问题的根源。通过分析请求的追踪数据，可以发现是哪个环节出现了问题，以及问题发生的原因，从而快速解决问题并恢复服务。
系统可见性：追踪增加了系统的可见性，使得开发者和运维人员能够理解系统的内部工作机制。这种可见性对于维护系统的健康状态和预测潜在问题非常重要。

总之，分布式追踪是理解和管理现代复杂分布式系统的关键工具。它不仅帮助开发者和运维团队保持系统的稳定和高效运行，还为业务增长和创新提供了支持。

怎么做

OpenTelemetry

OpenTelemetry 为我们在系统中更轻量化的接入 tracing 提供了标准协议，让我们在系统中接入 tracing 更简单，基本可以实现自动或者半自动的 tracing 埋点。

如上图所示，tracing 实现链路追踪是通过 Trace 的“父子关系”来构造出来，而这个关系主要有 Trace 的组成 Span 而来（Trace Span 的概念最早来自于 Google 的 Dapper ）。

Trace 记录了整个请求的生命周期，本身由一组 Span 组成，Span 代表其中的一条调用链

Span 具有“父子关系”，这个父子关系由 SpanID 和 ParentSpanID 组成

当调用传播到下一层时，原来的 SpanID 就变成了 ParentSpanID，随后会生成一个新的 SpanID。
Span 的传播可能会跨进程、跨主机，因此需要有一个传递 TraceID、SpanID 的途径，这个途径叫做 Trace Propagation，Trace Propagation 需要保证上下游的服务都能够支持一样的协议才行，否则传播到下一层时，因为服务无法识别，Trace 会断掉。
由于系统中可能具有多个服务，还有队列、数据库、ServiceMesh 等中间件，因此 Trace Propagation 需要遵循某个国际化标准，这个标准需要尽可能的通用。
最早在出现的国际化标准是 OpenTracing，随后还有 Google 发起的 OpenCensus 项目。
而目前 OpenTracing 项目和 OpenCensus 项目已经合并成为 OpenTelemetry，OpenTelemetry 已经成为 Trace 领域的唯一国际化标准。

而 OpenTelemetry 标准带来的好处不仅仅是解决各个系统之间的 Trace 互通问题，还有统一的 SDK、自动化埋点方案、数据采集、Traces/Metrics/Logs 互通等等好处。感兴趣的同学可以异步： OpenTelemetry 介绍。

SLS

基于阿里云的 sls 提供的基于标准的 OpenTelemetry 协议的 tracing 采集方案。

如上图所示：sls 支持的采集方式有多种，主要是下面几种，

日志服务支持如下接入方案。

使用 OpenTelemetry、Jaeger（目前仅支持 https、grpc 方式）、Zipkin、OpenCensus 等直接将 Trace 数据接入到日志服务。
使用 OpenTelemetry Collector 转发 OpenTelemetry、Jaeger（全协议支持）、Zipkin、OpenCensus、AWS X-Ray、SignalFX（Splunk）等平台上的 Trace 数据到日志服务。
使用 Logtail 转发 SkyWalking 的 Trace 数据到日志服务。
使用自定义协议将 Trace 数据接入到日志服务，并通过日志服务加工功能将 Trace 数据格式转换为 OpenTelemetry 格式。

这次在 push 服务中实现的 tracing 的接入方案主要是基于 OpenTelemetry 统一协议的采集方案，直接使用阿里云提供的 sdk 即可，无需部署其他依赖组件。

初始化

配置信息：

[data.tracing]
    traceExporterEndpoint = ""
    metricExporterEndpoint = ""
    slsProject = ""
    slsInstance = ""
    accessKeyId = ""
    accessKeySecret = ""

上面的配置信息是测环境的，配置完成后可以本地调试，同时可以在下面 sls 看板上看到数据

provider 初始化代码块：

var (
    MetricPushInterval        = 20
    Namespace          string = "xxx"
    // MetricName is the name of the compiled software.
    MetricName = "xxx"
    // Name is the name of the compiled software.
    Name = "xxx"
    // Version is the version of the compiled software.
    Version string = "v0.1.0"
)


func initTracerConfig(tracingConfig *conf.Tracing) *provider.Config {
     //  Namespace, Name, Version 必须有值
     slsConfig, err := provider.NewConfig(provider.WithServiceName(Name),
       provider.WithServiceVersion(Version),
       provider.WithServiceNamespace(Namespace),
       provider.WithTraceExporterEndpoint(tracingConfig.TraceExporterEndpoint),
       provider.WithMetricExporterEndpoint(tracingConfig.MetricExporterEndpoint),
       provider.WithSLSConfig(tracingConfig.SlsProject, tracingConfig.SlsInstance, tracingConfig.AccessKeyId, tracingConfig.AccessKeySecret))
    // 如果初始化失败则 panic，可以替换为其他错误处理方式
    if err != nil {
       panic(err)
    }
    return slsConfig
}

main.go 中接入：

func main() {
    flag.Parse()
    c := config.New(config.WithPath(confPath))
    if err := c.Load(); err != nil {
       panic(err)
    }
    if err := c.Scan(&conf.Cfg); err != nil {
       panic(err)
    }
    // ...
    // 初始化 tracing
    slsConfig := initTracerConfig(&conf.Cfg.Data.Tracing)
    if err := provider.Start(slsConfig); err != nil {
       panic(err)
    }
    defer provider.Shutdown(slsConfig)
    // ...
}

gin 接入 tracing

gin 官方提供了官方支持的采集方案，侵入性很低，基本上一行代码可以搞定

引入采集 tracing 的组件：

go get "go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/github.com/gin-gonic/gin/otelgin"

在 gin 中使用中间件即可：

func main() {
    // ...... 省略
    r := gin.Default()
    r.Use(otelgin.Middleware(serviceName))
    // ...... 省略
}

Redis 接入 tracing

go-redis 组件提供了官方的支持 OpenTelemetry 协议的采集方案，侵入性很低，一行代码搞定。

引入 redisotel 组件：

go get "github.com/go-redis/redis/extra/redisotel/v8"

在初始化 redis-cli 的地方添加 hook 代码即可

func NewRedisClient(conf *conf.Data) *redis.Client {
    // ... 省略
    // 添加下面这行采集 tracing 的代码
    client.AddHook(redisotel.NewTracingHook())
    // ... 省略
    return client
}

MySQL 接入 tracing

gorm 官方也提供了支持 OpenTelemetry 协议的采集方案，侵入性很低，一行代码搞定。

引入 gromotel 组件：

go get "gorm.io/plugin/opentelemetry/tracing"

在初始化 db-cli 的地方添如下代码即可：

 func NewDB(conf *conf.Data, logger log.Logger, zapLogger *zap.Logger) *gorm.DB {
    // ... 省略
    if err = db.Use(tracing.NewPlugin(tracing.WithoutMetrics())); err != nil {
       panic(err)
    }
    return db
}

已接入系统展示

push-service 服务概览 ：

接口概览：

trace 详情展示：

未来规划

基于 sls 的 trace 能力，将 sls 的 tracing，metric，log 串联起来，同时也可以接入相关报警，实现更细粒度的监控报警方案。

是什么

为什么

怎么做