GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?
简介: 本文将介绍如何在 gRPC 分布式场景中,实现 API 的日志跟踪。
介绍
本文将介绍如何在 gRPC 分布式场景中,实现 API 的日志追踪。
什么是 API 日志追踪?
一个 API 请求会跨多个微服务,我们希望通过一个唯一的 ID 检索到整个链路的日志。
我们将会使用 rk-boot 来启动 gRPC 服务。
请访问如下地址获取完整教程:
安装
go get github.com/rookie-ninja/rk-boot
快速开始
rk-boot 默认集成了 grpc-gateway,并且会默认启动。
我们会创建 /api/v1/greeter API 进行验证,同时开启 logging, meta 和 tracing 拦截器以达到目的。
1. 创建 api/v1/greeter.proto
syntax = "proto3";
package api.v1;
option go_package = "api/v1/greeter";
service Greeter {
rpc Greeter (GreeterRequest) returns (GreeterResponse) {}
}
message GreeterRequest {
string name = 1;
}
message GreeterResponse {
string message = 1;
}
2. 创建 api/v1/gw_mapping.yaml
type: google.api.Service
config_version: 3
# Please refer google.api.Http in https://github.com/googleapis/googleapis/blob/master/google/api/http.proto file for details.
http:
rules:
- selector: api.v1.Greeter.Greeter
get: /api/v1/greeter
3. 创建 buf.yaml
version: v1beta1
name: github.com/rk-dev/rk-demo
build:
roots:
- api
4. 创建 buf.gen.yaml
version: v1beta1
plugins:
# protoc-gen-go needs to be installed, generate go files based on proto files
- name: go
out: api/gen
opt:
- paths=source_relative
# protoc-gen-go-grpc needs to be installed, generate grpc go files based on proto files
- name: go-grpc
out: api/gen
opt:
- paths=source_relative
- require_unimplemented_servers=false
# protoc-gen-grpc-gateway needs to be installed, generate grpc-gateway go files based on proto files
- name: grpc-gateway
out: api/gen
opt:
- paths=source_relative
- grpc_api_configuration=api/v1/gw_mapping.yaml
# protoc-gen-openapiv2 needs to be installed, generate swagger config files based on proto files
- name: openapiv2
out: api/gen
opt:
- grpc_api_configuration=api/v1/gw_mapping.yaml
5. 编译 proto file
$ buf generate
如下的文件会被创建。
$ tree api/gen
api/gen
└── v1
├── greeter.pb.go
├── greeter.pb.gw.go
├── greeter.swagger.json
└── greeter_grpc.pb.go
1 directory, 4 files
6. 创建 bootA.yaml & serverA.go
Server-A 监听 1949 端口,并且发送请求给 Server-B。
我们通过 rkgrpcctx.InjectSpanToNewContext() 方法把 Tracing 信息注入到 Context 中,发送给 Server-B。
---
grpc:
- name: greeter # Name of grpc entry
port: 1949 # Port of grpc entry
enabled: true # Enable grpc entry
interceptors:
loggingZap:
enabled: true
meta:
enabled: true
tracingTelemetry:
enabled: true
package main
import (
"context"
"demo/api/gen/v1"
"fmt"
"github.com/rookie-ninja/rk-boot"
"github.com/rookie-ninja/rk-grpc/interceptor/context"
"google.golang.org/grpc"
)
// Application entrance.
func main() {
// Create a new boot instance.
boot := rkboot.NewBoot(rkboot.WithBootConfigPath("bootA.yaml"))
// Get grpc entry with name
grpcEntry := boot.GetGrpcEntry("greeter")
grpcEntry.AddRegFuncGrpc(registerGreeter)
grpcEntry.AddRegFuncGw(greeter.RegisterGreeterHandlerFromEndpoint)
// Bootstrap
boot.Bootstrap(context.Background())
// Wait for shutdown sig
boot.WaitForShutdownSig(context.Background())
}
func registerGreeter(server *grpc.Server) {
greeter.RegisterGreeterServer(server, &GreeterServer{})
}
type GreeterServer struct{}
func (server *GreeterServer) Greeter(ctx context.Context, request *greeter.GreeterRequest) (*greeter.GreeterResponse, error) {
// Call serverB at 2008 with grpc client
opts := []grpc.DialOption{
grpc.WithBlock(),
grpc.WithInsecure(),
}
conn, _ := grpc.Dial("localhost:2008", opts...)
defer conn.Close()
client := greeter.NewGreeterClient(conn)
// Inject current trace information into context
newCtx := rkgrpcctx.InjectSpanToNewContext(ctx)
client.Greeter(newCtx, &greeter.GreeterRequest{Name: "A"})
return &greeter.GreeterResponse{
Message: fmt.Sprintf("Hello %s!", request.Name),
}, nil
}
7. 创建 bootB.yaml & serverB.go
Server-B 监听 2008 端口。
---
grpc:
- name: greeter # Name of grpc entry
port: 2008 # Port of grpc entry
enabled: true # Enable grpc entry
interceptors:
loggingZap:
enabled: true
meta:
enabled: true
tracingTelemetry:
enabled: true
package main
import (
"context"
"demo/api/gen/v1"
"fmt"
"github.com/rookie-ninja/rk-boot"
"google.golang.org/grpc"
)
// Application entrance.
func main() {
// Create a new boot instance.
boot := rkboot.NewBoot(rkboot.WithBootConfigPath("bootB.yaml"))
// Get grpc entry with name
grpcEntry := boot.GetGrpcEntry("greeter")
grpcEntry.AddRegFuncGrpc(registerGreeterB)
grpcEntry.AddRegFuncGw(greeter.RegisterGreeterHandlerFromEndpoint)
// Bootstrap
boot.Bootstrap(context.Background())
// Wait for shutdown sig
boot.WaitForShutdownSig(context.Background())
}
func registerGreeterB(server *grpc.Server) {
greeter.RegisterGreeterServer(server, &GreeterServerB{})
}
type GreeterServerB struct{}
func (server *GreeterServerB) Greeter(ctx context.Context, request *greeter.GreeterRequest) (*greeter.GreeterResponse, error) {
return &greeter.GreeterResponse{
Message: fmt.Sprintf("Hello %s!", request.Name),
}, nil
}
8. 文件夹结构
├── api
│ ├── gen
│ │ └── v1
│ │ ├── greeter.pb.go
│ │ ├── greeter.pb.gw.go
│ │ ├── greeter.swagger.json
│ │ └── greeter_grpc.pb.go
│ └── v1
│ ├── greeter.proto
│ └── gw_mapping.yaml
├── bootA.yaml
├── bootB.yaml
├── buf.gen.yaml
├── buf.yaml
├── go.mod
├── go.sum
├── serverA.go
└── serverB.go
9. 启动 ServerA & ServerB
$ go run serverA.go
$ go run serverB.go
10. 往 ServerA 发送请求
¥ curl "localhost:1949/api/v1/greeter?name=rk-dev"
11. 验证日志
两个服务的日志中,会有同样的 traceId,不同的 requestId。
我们可以通过 grep traceId 来追踪 RPC。
- ServerA
------------------------------------------------------------------------
endTime=2021-10-20T00:02:21.739688+08:00
...
ids={"eventId":"0d145356-998a-4999-ab62-6f1b805274a0","requestId":"0d145356-998a-4999-ab62-6f1b805274a0","traceId":"c36a45eb076066df39fa407174012369"}
...
operation=/api.v1.Greeter/Greeter
resCode=OK
eventStatus=Ended
EOE
- ServerB
------------------------------------------------------------------------
endTime=2021-10-20T00:02:21.739125+08:00
...
ids={"eventId":"8858a6eb-e953-42ad-bdc3-c466bbbd798e","requestId":"8858a6eb-e953-42ad-bdc3-c466bbbd798e","traceId":"c36a45eb076066df39fa407174012369"}
...
operation=/api.v1.Greeter/Greeter
resCode=OK
eventStatus=Ended
EOE
概念
当我们没有使用例如 jaeger 调用链服务的时候,我们希望通过日志来追踪分布式系统里的 RPC 请求。
rk-boot 的拦截器会通过 openTelemetry 库来向日志写入 traceId 来追踪 RPC。
当启动了日志拦截器,原数据拦截器,调用链拦截器的时候,拦截器会往日志里写入如下三种 ID。
EventId
当启动了日志拦截器,EventId 会自动生成。
---
grpc:
- name: greeter # Name of grpc entry
port: 1949 # Port of grpc entry
enabled: true # Enable grpc entry
interceptors:
loggingZap:
enabled: true
------------------------------------------------------------------------
...
ids={"eventId":"cd617f0c-2d93-45e1-bef0-95c89972530d"}
...
RequestId
当启动了日志拦截器和原数据拦截器,RequestId 和 EventId 会自动生成,并且这两个 ID 会一致。
---
grpc:
- name: greeter # Name of grpc entry
port: 1949 # Port of grpc entry
enabled: true # Enable grpc entry
interceptors:
loggingZap:
enabled: true
meta:
enabled: true
------------------------------------------------------------------------
...
ids={"eventId":"8226ba9b-424e-4e19-ba63-d37ca69028b3","requestId":"8226ba9b-424e-4e19-ba63-d37ca69028b3"}
...
即使用户覆盖了 RequestId,EventId 也会保持一致。
rkgrpcctx.AddHeaderToClient(ctx, rkgrpcctx.RequestIdKey, "overridden-request-id")
------------------------------------------------------------------------
...
ids={"eventId":"overridden-request-id","requestId":"overridden-request-id"}
...
TraceId
当启动了调用链拦截器,traceId 会自动生成。
---
grpc:
- name: greeter # Name of grpc entry
port: 1949 # Port of grpc entry
enabled: true # Enable grpc entry
interceptors:
loggingZap:
enabled: true
meta:
enabled: true
tracingTelemetry:
enabled: true
------------------------------------------------------------------------
...
ids={"eventId":"dd19cf9a-c7be-486c-b29d-7af777a78ebe","requestId":"dd19cf9a-c7be-486c-b29d-7af777a78ebe","traceId":"316a7b475ff500a76bfcd6147036951c"}
...
原文链接
本文为阿里云原创内容,未经允许不得转载。
GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?的更多相关文章
- 【SpringCloud构建微服务系列】分布式链路跟踪Spring Cloud Sleuth
一.背景 随着业务的发展,系统规模越来越大,各微服务直接的调用关系也变得越来越复杂.通常一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用协同产生最后的请求结果,几乎每一个前端请求都会形成一 ...
- 循序渐进看Java web日志跟踪(1)-Tomcat 日志追踪与配置
日志,是软件运行过程中,对各类操作中重要信息的记录. 日志跟踪,不管对于怎么样的项目来说,都是非常重要的一部分,它关系到项目后期的维护和排错,起着举足轻重的作用.项目开发过程中,对日志的记录规则,也将 ...
- spring-cloud-sleuth 和 分布式链路跟踪系统
==================spring-cloud-sleuth==================spring-cloud-sleuth 可以用来增强 log 的跟踪识别能力, 经常在微服 ...
- springcloud 分布式服务跟踪sleuth+zipkin
原文:https://www.jianshu.com/p/6ef0b76b9c26 分布式服务跟踪需求 随着分布式服务越来越多,调用关系越来越复杂,组合接口越来越多,要进行分布式服务跟踪监控的需求也越 ...
- 第11章 分布式服务跟踪: Spring Cloud Sleuth
通常一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果, 在复杂的微服务架构系统中, 几乎每一个前端请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路, 在每条链路中任何一个依 ...
- 跟我学SpringCloud | 第十一篇:使用Spring Cloud Sleuth和Zipkin进行分布式链路跟踪
SpringCloud系列教程 | 第十一篇:使用Spring Cloud Sleuth和Zipkin进行分布式链路跟踪 Springboot: 2.1.6.RELEASE SpringCloud: ...
- Spring Cloud第九篇 | 分布式服务跟踪Sleuth
本文是Spring Cloud专栏的第九篇文章,了解前八篇文章内容有助于更好的理解本文: Spring Cloud第一篇 | Spring Cloud前言及其常用组件介绍概览 Spring Cl ...
- Java生鲜电商平台-SpringCloud分布式请求跟踪系统设计与实践
Java生鲜电商平台-SpringCloud分布式请求跟踪系统设计与实践 Java生鲜电商平台微服务现状 某个服务挂了,导致上游大量报警,如何快速定位哪个服务出问题? 某个核心挂了,导致大量报错,如何 ...
- 【Spring Cloud】Spring Cloud之Spring Cloud Sleuth,分布式服务跟踪(1)
一.Spring Cloud Sleuth组件的作用 为微服务架构增加分布式服务跟踪的能力,对于每个请求,进行全链路调用的跟踪,可以帮助我们快速发现错误根源以及监控分析每条请求链路上的性能瓶颈等. 二 ...
- SpringCloud入门(十一):Sleuth 与 Zipkin分布式链路跟踪
现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文<Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructu ...
随机推荐
- 记录--这个前端Api管理方案会更好?
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识,希望对大家有所帮助 简介 大家好,前端小白一枚,目前接触后台管理系统比较多,经常遇到不同对象的增删改查的接口,如何对Api进行一个有比较好的管理是个问题.在学 ...
- 解密prompt系列25. RLHF改良方案之样本标注:RLAIF & SALMON
上一章我们主要唠了RLHF训练相关的方案,这一章我们主要针对RLHF的样本构建阶段,引入机器标注来降低人工标注的成本.主要介绍两个方案:RLAIF,和IBM的SALMON. RLAIF RLAIF: ...
- Kingbase ES函数参数模式与Oracle的异同
文章概要: 本文对主要就KES和Oracle的PLSQL中关于存储过程参数模式异同进行介绍,列举和验证了存在的差异 (如果想直接看差异的结论可直接跳到末尾). 一,存储过程的三种参数模式 重新回顾一下 ...
- KingbaseES V8R6在解决复制冲突中hot_standby_feedback参数的重要性
背景 如果我们看到这样的类似报错:那说明可能遇到了复制冲突. 复制冲突的理解:当备库正在应用主库传输过来的wal日志与备库正在进行的查询产生冲突就会有此报错.比如说备库正在执行基于某个表的查询,这时主 ...
- MySQL数据过滤和搜索
操作符 AND操作符 mysql> SELECT prod_id,prod_price,prod_name FROM products WHERE vend_id=1003 AND prod_p ...
- 强!10.6K star,一款开源HTTP测试工具,适合新手,简单、容易上手!
大家好,我是狂师! 今天给大家推荐一款开源的HTTP测试工具:Hurl,相比curl.wget功能更强大,且更容易上手.很适用新手使用. 1.项目介绍 Hurl是一个使用Rust语言开发的命令行工具, ...
- kube-apiserver限流机制原理
本文分享自华为云社区<kube-apiserver限流机制原理>,作者:可以交个朋友. 背景 apiserver是kubernetes中最重要的组件,一旦遇到恶意刷接口或请求量超过承载范围 ...
- 如何利用OpenHarmony ArkUI的Canvas组件实现涂鸦功能?
简介 ArkUI是一套UI开发框架,提供了开发者进行应用UI开发时所需具备的能力.随着OpenAtom OpenHarmony(以下简称"OpenHarmony")不断更新迭代,A ...
- 【直播预告】今晚7点,来HarmonyOS极客松直播间与技术专家聊聊新技术!
- 报表输入页码翻页(润乾 V2018)
报表数据分了太多页,一页一页翻页查看数据嫌麻烦,可以试试这种翻页效果--输入页码翻页. 润乾报表提供了翻页相关的 JS 函数,可以在报表展现的页面中添加 JS 调用翻页函数实现输入页码跳转到对应页. ...