Kubernetes上如何使用Jaeger分布式追踪

今天小编给大家分享一下Kubernetes上如何使用Jaeger分布式追踪的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。作为分布式系统（或任何系统）的一个组成部分，监测基础设施的重要性怎么强调都不过分。监控不仅要跟踪二进制的 “上升 “和 “下降 “模式，还要参与到复杂的系统行为中。监测基础设施的设置可以让人们深入了解性能、系统健康和长期的行为模式。Kubernetes已经成为微服务基础设施和部署的事实上的协调器。这个生态系统非常丰富，是开源社区中发展最快的系统之一。带有Prometheus、ElasticSearch、Grafana、Envoy/Consul、Jaeger/Zipkin的监控基础设施构成了一个坚实的基础，以实现整个堆栈的指标、日志、仪表盘、服务发现和分布式跟踪。分布式跟踪能够捕获请求，并建立一个从用户请求到数百个服务之间互动的整个调用链的视图。它还能对应用程序的延迟（每个请求花了多长时间）进行检测，跟踪网络调用的生命周期（HTTP、RPC等），并通过获得瓶颈的可见性来确定性能问题。下面的章节将介绍在Kubernetes设置中使用Jaeger对gRPC服务进行分布式跟踪。Jaeger Github Org有专门的Repo，用于Kubernetes中Jaeger的各种部署配置。这些都是很好的例子，我将尝试分解每个Jaeger组件和它的Kubernetes部署。Jaeger是一个开源的分布式跟踪系统，实现了OpenTracing规范。Jaeger包括存储、可视化和过滤跟踪的组件。应用程序跟踪仪表从Jaeger客户端开始。下面的例子使用Jaeger Go库从环境变量初始化追 踪 器配置，并启用客户端指标。Go客户端使通过环境变量初始化Jaeger配置变得简单。一些需要设置的重要环境变量包括JAEGER_SERVICE_NAME、JAEGER_AGENT_HOST和JAEGER_AGENT_PORT。Jaeger Go客户端支持的环境变量的完整列表列在这里。为了给你的gRPC微服务添加追踪功能，我们将使用gRPC中间件来启用gRPC服务器和客户端的追踪功能。 grpc-ecosystem/go-grpc-middleware有一个很棒的拦截器集合，包括支持OpenTracing提供者的服务器端和客户端的拦截器。grpc_opentracing包暴露了opentracing拦截器，可以用任何opentracing.Tracer实现来初始化。在这里，我们用连锁的单项和流拦截器初始化了一个gRPC服务器。启用它将创建一个根serverSpan，对于每个服务器端的gRPC请求，追 踪 器将为服务中定义的每个RPC调用附加一个Span。为了实现对gRPC服务的上游和下游请求的追踪，gRPC客户端也必须用客户端开放追踪拦截器进行初始化，如下例所示。由gRPC中间件创建的父跨度被注入到go上下文中，从而实现强大的跟踪支持。opentracing go客户端可以用来将子跨度附加到父跨度上，以实现更精细的追踪，以及控制每个跨度的寿命，为追踪添加自定义标签等。Jaeger代理是一个守护进程，它通过UDP接收来自Jaeger客户端的跨度，并将它们分批转发给收集器。该代理作为一个缓冲器，从客户那里抽象出批处理和路由。尽管代理是作为一个守护程序建立的，但在Kubernetes设置中，代理可以被配置为在应用Pod中作为一个sidecar容器运行，或作为一个独立的DaemonSet。下文讨论了每种部署策略的优点和缺点。Jaeger Sidecar 代理是一个容器，与你的应用容器放在同一个舱中。表示为Jaeger服务的应用程序myapp将通过localhost向代理发送Jaeger跨度到6381端口。[#博文来源：janrs.com#]如前所述，这些配置是通过客户端的环境变量JAEGER_SERVICE_NAME、JAEGER_AGENT_HOST和JAEGER_AGENT_PORT设置的。通过这种方法，每个代理（也就是每个应用）都可以被配置为向不同的收集器（也就是不同的后端存储）发送痕迹。然而，这种方法最大的缺点之一是将代理的生命周期和应用程序紧密结合在一起。追踪的目的是在应用程序的生命周期内提供对其的洞察力。更有可能的是，代理侧车容器在主应用容器之前被杀死，在应用服务关闭期间，任何/所有重要的追踪都会丢失。这些痕迹的丢失对于理解复杂服务交互的应用生命周期行为可能是非常重要的。这个GitHub问题验证了在关机期间正确处理SIGTERM的必要性。另一种方法是通过Kubernetes中的DaemonSet工作负载，将代理作为集群中每个节点的守护程序运行。DaemonSet工作负载可以确保当节点被扩展时，DaemonSet Pod的副本也随之扩展。在这种情况下，每个代理守护程序负责从其节点中安排的所有运行中的应用程序（配置了Jaeger客户端）中获取追踪信息。这是通过在客户端设置JAEGER_AGENT_HOST指向节点中代理的IP来配置的。代理DaemonSet被配置为hostNetwork: true和适当的DNS策略，以便Pod使用与主机相同的IP。由于代理的6831端口是通过UDP接受jaeger.thrift消息的，所以守护的Pod配置端口也与hostPort: 6831绑定。人们可能会被诱 惑（就像我一样），用Kubernetes服务来引导DaemonSet。这背后的想法是，不要把应用程序的痕迹绑定到当前节点的单一代理上。使用服务可以将工作负载（跨度）分散到集群中的所有代理。这在理论上减少了在受影响节点的单个代理荚发生故障的情况下，应用实例丢失跨度的机会。然而，当你的应用程序扩展时，这将不起作用，高负载会在需要处理的痕迹数量上产生巨大的峰值。使用Kubernetes服务意味着通过网络从客户端向代理发送追踪信息。很快，我就开始注意到大量的掉线现象。客户端通过UDP thrift协议向代理发送跨度，大量的峰值导致超过UDP最大数据包大小，从而导致丢包。解决办法是适当地分配资源，使Kubernetes在整个集群中更均匀地调度pod。[#博文来源：janrs.com#]我们可以增加客户端的队列大小（设置JAEGER_REPO免费云主机域名RTER_MAX_QUEUE_SIZE环境变量），以便在代理失效时有足够的缓冲空间。增加代理的内部队列大小也是有益的（设置处理器.jaeger-binary.server-queue-size值），这样他们就不太可能开始丢弃跨度。Jaeger收集器负责从Jaeger代理那里接收成批的跨度，通过处理管道运行它们，并将它们存储在指定的存储后端。跨度以jaeger.thrift格式从Jaeger代理处通过TChannel（TCP）协议发送，端口为14267。Jaeger收集器是无状态的，可以根据需要扩展到任何数量的实例。因此，收集器可以由Kubernetes内部服务（ClusterIP）前置，可以从代理到不同收集器实例的内部流量进行负载平衡。查询服务是支持用户界面的Jaeger服务器。它负责从存储器中检索痕迹，并将其格式化以显示在用户界面上。根据查询服务的使用情况，它的资源占用率非常小。设置一个内部Jaeger用户界面的入口，指向后端查询服务。Jaeger同时支持ElasticSearch和Cassandra作为存储后端。使用ElasticSearch作为存储，可以拥有一个强大的监控基础设施，将跟踪和日志记录联系在一起。采集器处理管道的一部分是为其存储后端索引跟踪–这将使跟踪显示在你的日志UI（例如Kibana）中，也将跟踪ID与你的结构化日志标签绑定。你可以通过SPAN_STORAGE_TYPE的环境变量将存储类型设置为ElasticSearch，并通过配置配置存储端点。Kubernetes ConfigMap用于设置一些Jaeger组件的存储配置。例如，Jaeger收集器和查询服务的存储后端类型和端点。如前所述，追踪是监控基础设施的一个重要组成部分。这意味着，甚至你的追踪基础设施的组件也需要被监控。Jaeger在每个组件的特定端口上以Prometheus格式暴露指标。如果有正在运行的Prometheus节点导出器（它绝对应该是）在特定的端口上刮取指标 – 然后将你的Jaeger组件的指标端口映射到节点导出器正在刮取指标的端口。这可以通过更新Jaeger服务（代理、收集器、查询）来完成，将它们的指标端口（5778、14628或16686）映射到节点出口商期望搜刮指标的端口（例如8888/8080）。一些需要跟踪的重要指标。Health of each component — memory usage: sum(rate(container_memory_usage_bytes{container_name=~”^jaeger-.+”}[1m])) by (pod_name)Health of each component — CPU usage: sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{container_name=~"^jaeger-.+"}[1m])) by (pod_name)Batch failures by Jaeger Agent: sum(rate(jaeger_agent_tc_reporter_jaeger_batches_failures[1m])) by (pod)Spans dropped by Collector: sum(rate(jaeger_collector_spans_dropped[1m])) by (pod)Queue latency (p95) of Collector: histogram_quantile(0.95, sum(rate(jaeger_collector_in_queue_latency_bucket[1m])) by (le, pod))这些指标为了解每个组件的性能提供了重要的见解，历史数据应被用来进行最佳设置。以上就是“Kubernetes上如何使用Jaeger分布式追踪”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注百云主机行业资讯频道。

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