一个完整的业务流程通常由多个微服务来协同完成，追踪和定位问题相对比较麻烦，通过在关键点设置链路埋 点，记录下重要的步骤，方便排查和定位问题。

jaeger

Jaeger是一款广受欢迎的开源分布式链路跟踪系统，兼容OpenTracing API，且已加入CNCF开源组织。其主要功能是聚合来自各个异构系统的实时监控数据。

官网：jaeger

官方包支持语言：
OpenTracing Tutorial (Java, Go, Python, Node.js, C#) (tutorials)

jaeger架构

Java跟踪路由 java 链路跟踪框架_elasticsearch


按照数据流向，整体可以分为四个部分：

  • jaeger-client：Jaeger 的客户端，实现了 OpenTracing 的 API，支持主流编程语言。客户端直接集成在目标 Application 中，其作用是记录和发送 Span 到 Jaeger Agent。在 Application 中调用 Jaeger Client Library 记录 Span 的过程通常被称为埋点。
  • jaeger-agent：暂存 Jaeger Client 发来的 Span，并批量向 Jaeger Collector 发送 Span，一般每台机器上都会部署一个 Jaeger Agent。官方的介绍中还强调了 Jaeger Agent 可以将服务发现的功能从 Client 中抽离出来，不过从架构角度讲，如果是部署在 Kubernetes 或者是 Nomad 中，Jaeger Agent 存在的意义并不大。
  • jaeger-collector：接受 Jaeger Agent 发来的数据，并将其写入存储后端，目前支持采用 Cassandra 和 Elasticsearch 作为存储后端。个人还是比较推荐用 Elasticsearch，既可以和日志服务共用同一个 ES，又可以使用 Kibana 对 Trace 数据进行额外的分析。架构图中的存储后端是 Cassandra，旁边还有一个 Spark，讲的就是可以用 Spark 等其他工具对存储后端中的 Span 进行直接分析。
  • jaeger-query & jaeger-ui：读取存储后端中的数据，以直观的形式呈现。

Jaeger 的架构非常清晰，部署起来也很轻松，Docker Hub 中有官方打好的 Image，可以拿来直接用，https://hub.docker.com/u/jaegertracing/。如果是本地测试，可以直接用 Jaeger 的 all-in-one Image，

具体使用

首先假设某微服务已经有了中心化的日志收集和处理系统，如果还没有的话，强烈建议部署一套 ELK。再假设对于每一个请求，都会有一个贯穿整个请求流程的 Request ID，如果还没有的话，强烈建议加一个。以上准备完毕后，可以选取一个分布式追踪系统，集成到服务当中，建议采用 Jaeger。重点在最后，在 Trace 的起始处，将 Trace ID 设置为 Request ID，这么一来就打通了日志系统和分布式追踪系统，可以使用同一个 ID 查询请求的事件流和日志流，从此开启了上帝视角。

jaeger组件

jaeger由agent,collector, query, ingester几个部分组成

  • Agent
  • Collector
  • Query
  • Ingester
Agent
  • 通过UDP接收追踪数据
  • 批量发送到Collector
  • 部署在主机或者容器中
    jaeger-agent 是客户端代理，需要部署在每台主机上。
Collector
  • 接收Agent发送的数据并进行处理
  • 验证、索引、转换、存储
  • 支持Cassandra、ElasticSearch和Kafka作为存储
    收集器，可以部署多个。收集 agent 发来的数据并写入 db 或 kafka。
Query

从存储后端查询数据并展示

Ingester

从 kafka中读取数据并写入存储后端

jaeger组件可以统一布署，也可以分开布署。
统一布署指的是把所有组件打包成单一进程支行，
使用的是all-in-one镜像，
分开布署是指单个组件分开各自独立的镜像，适合于数据量大的情况。

数据流

客户端埋点上报数据给Agent
agent将数据发送给colletor
colletor写入es
query从存储后端查询数据展示

具体实例

暂时只部署collector、agent、query和es, kibana这几个组件。

安装es和kibana

注意 es 和 kibana 版本保持一致

docker pull elasticsearch:7.7.0
docker pull kibana:7.7.0

启用 elasticsearch 容器

创建相应文件夹
mkdir elasticsearch
cd elasticsearch
mkdir config
mkdir data
mkdir logs
mkdir plugins
# 给 config 写入配置文件
echo "http.host: 0.0.0.0" >> config/elasticsearch.yml

给这几个目录，赋于777的权限

启动 es 容器
docker run --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type"="single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx128m" \
-v /data/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /data/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /data/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-v /data/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
-d elasticsearch:7.7.0
启动成功

Java跟踪路由 java 链路跟踪框架_分布式_02


查看容器信息

docker inspect 44b40a6e81c5

找出你需要的 IP 地址，比如我的是： http://172.17.0.2，下面的 kibana 会需要用到。

启动 kibana 容器

启动容器

把 IP 改成 es 的 IP 地址

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://172.17.0.2:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.7.0

启动成功：

Java跟踪路由 java 链路跟踪框架_Java跟踪路由_03

修改配置文件

进入容器

docker exec -it 容器id /bin/sh

修改配置文件

vim /usr/share/kibana/config/kibana.yml

修改 es 的 IP 为当前的 IP

#
# ** THIS IS AN AUTO-GENERATED FILE **
#

# Default Kibana configuration for docker target
server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ] # 将这里的 IP 换成 Es 的 IP，172.17.0.2
monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

查看 kibana 容器日志

docker logs -f 容器 ID
外网访问

输入外网 IP:5601，访问 kibana，第一次访问，成功就会显示一个欢迎语

Java跟踪路由 java 链路跟踪框架_大数据_04

jaeger 技术栈

jaeger-collector

镜像名称：jaegertracing/jaeger-collector:1.28
版本：1.28

jaeger-collector 参数

数据存储容器采用了elastic，相关参数请根据自己的实际情况填写；

  • SPAN_STORAGE_TYPE.存储类型、
  • ES_SERVER_URLS.保存请求地址、
  • ES_USERNAME.用户名，没有可不填
  • ES_USERNAME.密码，没有可不填
  • es.index-prefix 存储索引前缀（可选），默认值 jaeger-span-2021-09-27，增加前缀后mini-jaeger-span-2021-09-27
    对外开放端口：
  • 14250 grpc服务端口、
  • 14269 服务信息查询端口、
    服务心跳检测路由: http://127.0.0.1:14269/
    14268 http服务端口
    如果采用http推送的span信息，请求路由为: http://127.0.0.1:14268/api/traces
启动容器

es 的 IP 改成自己的 IP，没有配置127.0.0.1就换内网 IP

docker run -d --name=jaeger-collector -p 9411:9411 -p 14250:14250 -p 14268:14268 -p 14269:14269 -e SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch -e ES_SERVER_URLS=http://127.0.0.1:9200 jaegertracing/jaeger-collector:1.28
jaeger-agent

镜像名称：jaegertracing/jaeger-agent:1.28
版本：1.28

启动容器
docker run -d --name=jaeger-agent -p 6831:6831/udp -p 6832:6832/udp -p 5778:5778/tcp -p 5775:5775/udp -e REPORTER_GRPC_HOST_PORT=127.0.0.1:14250 -e LOG_LEVEL=debug jaegertracing/jaeger-agent:1.28
jaeger-query

镜像名称：jaegertracing/jaeger-query:1.28
版本：1.28

启动容器

es 的 IP 改成自己的 IP，没有配置127.0.0.1就换内网 IP

docker run -d --name=jaeger-query -p 16686:16686 -p 16687:16687 -e SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch -e ES_SERVER_URLS=http://127.0.0.1:9200 jaegertracing/jaeger-query:1.28

输入外网 IP 加16686端口

访问成功显示

Java跟踪路由 java 链路跟踪框架_分布式_05


至于，整个架构搭建完成。

数据流

  • 客户端埋点上报数据给Agent
  • agent将数据发送给colletor
  • colletor写入es
  • query从存储后端查询数据展示

业务代码埋点收集数据

不同语言实现方式不太一样，具体以自己的业务中使用的语言和框架为准。