云原生 - Istio可观察性之分布式跟踪(三)

作者：justmine

头条号：大数据与云原生

微信公众号：大数据与云原生

创作不易，在满足创作共用版权协议的基础上可以转载，但请以超链接形式注明出处。

为了方便阅读，微信公众号已按分类排版，后续的文章将在移动端首发，想学习云原生相关知识，请关注我。

一、回顾

云原生 - 体验Istio的完美入门之旅(一)

云原生 - Why is istio(二)

[请持续关注...]

如前所述，业务微服务化后，每个单独的微服务可能会有很多副本，多个版本，这么多微服务之间的相互调用、管理和治理非常复杂，Istio统一封装了这块内容在代理层，最终形成一个分布式的微服务代理集群(服务网格)。管理员通过统一的控制平面来配置整个集群的应用流量、安全规则等，代理会自动从控制中心获取动态配置，根据用户的期望来改变行为。

话外音：借着微服务和容器化的东风，传统的代理摇身一变，成了如今炙手可热的服务网格。

Istio就是上面service mesh架构的一种实现，通过代理(默认是envoy)全面接管服务间通信，完全支持主流的通信协议HTTP/1.1，HTTP/2，gRPC ，TCP等；同时进一步细分控制中心，包括Pilot、Mixer、Citadel等。

话外音：后面系列会详细介绍控制中心的各个组件，请持续关注。

整体功能描述如下：

连接(Connect)

控制中心从集群中获取所有微服务的信息，并分发给代理，这样代理就能根据用户的期望来完成服务之间的通信(自动地服务发现、负载均衡、流量控制等)。
保护(Secure)

所有的流量都是通过代理，当代理接收到未加密流量时，可以自动做一次封装，把它升级成安全的加密流量。
控制(Control)

用户可以配置各种规则(比如 RBAC 授权、白名单、rate limit 、quota等)，当代理发现服务之间的访问不符合这些规则，就直接拒绝掉。
观察(Observe)

所有的流量都经过代理，因此代理对整个集群的访问情况知道得一清二楚，它把这些数据上报到控制中心，那么管理员就能观察到整个集群的流量情况。

二、前言

作为服务网格的一个完整解决方案，为了向运维人员提供丰富而深入的控制，同时又不给服务开发人员带来负担，Istio被设计为高度模块化和可扩展的平台，涉及到众多的组件，它们分工协作，共同组成了完整的控制平面。为了更好地学习如何运用Istio的连接、安全、控制、可观察性全面地治理分布式微服务应用，先从战略上鸟瞰Istio，进一步从战术上学习Istio将更加容易，故作者决定从可观察性开始Istio的布道，先体验，再实践，最后落地，一步步爱上Istio，爱上云原生，充分利用云资源的优势，解放应用开发工程师的双手，使他们仅仅关注业务实现，让专业的人做专业的事，为企业创造更大的价值。

三、Istio的可观察性

1. 日志

当流量流入服务网格中的微服务时，Istio可以为每个请求生成完整的记录，包括源和目标的元数据等。使运维人员能够将服务行为的审查控制到单个微服务的级别。

2. 监控

Istio基于监控的4 个黄金信号(延迟、流量、错误、饱和)来生成一系列的服务指标，同时还提供了一组默认的服务网格监控大盘。

话外音：Istio还为服务网格控制平面提供了更为详细的监控指标。

3. 分布式跟踪

Istio根据采样率为每个请求生成完整的分布式追踪轨迹，以便运维人员可以理解服务网格内微服务的依赖关系和调用流程。

四、Why - 为什么需要分布式跟踪？

当业务微服务化后，一次业务请求，可能会涉及到多个微服务，分布式跟踪可以对跨多个分布式服务网格的1个请求进行追踪分析，并通过可视化的方式深入地了解请求的延迟，序列化和并发，充分地了解服务流量实况，从而快速地排查和定位问题。

五、What - Istio的分布式跟踪？

概述

Istio利用Envoy 的分布式追踪功能提供了开箱即用的追踪集成。确切地说，Istio 提供了安装各种各种追踪后端服务的选项，并且通过配置代理来自动发送追踪span到追踪后端服务。

话外音：Istio目前支持的追踪后端服务包括Zipkin、Jaeger、LightStep。

话外音：Istio分布式追踪的整体功能，请参考文末链接。

采样率

默认情况下，使用demo配置文件安装时，Istio会捕获所有请求的追踪信息，即每次访问 /productpage 接口时，都可以在dashboard中看到一条相应的追踪信息。此采样频率适用于测试或低流量网格。对于高流量网格(如：生产环境)，请通过下面的两种方法之一来降低追踪采样频率：

在安装时，使用可选项 values.pilot.traceSampling 来设置采样百分比。

在运行时，通过编辑 istio-pilot deployment并通过以下步骤来改变环境变量：

root@just:~# kubectl -n istio-system get deploy istio-pilot -o yaml

apiVersion: extensions/v1beta1

kind: Deployment

[...]

name: istio-pilot

namespace: istio-system

[...]

env:

- name: PILOT_TRACE_SAMPLING

  value: "1"

[...]

Istio默认的追踪采样率为1%，即100个请求生成一次追踪报告，有效值的范围从 0.0 到100.0，精度为 0.01。

六、How - Istio如何配置分布式跟踪？

本篇以zipkin为例，体验Istio的分布式追踪功能。

准备工作

请先部署Istio系统和在线书店例子，详情请参考：云原生 - 体验Istio的完美入门之旅(一)。

部署

istioctl manifest apply --set values.tracing.enabled=true \

--set values.tracing.provider=zipkin

模拟请求

要查看追踪数据，必须向服务发送请求。请求的数量取决于Istio的追踪采样率，默认为1%，即在第一个追踪报告可见之前，需要发送至少100个请求。

使用如下命令向productpage服务发送200个请求：

for i in `seq 1 200`; do curl -s -o /dev/null http://$GATEWAY_URL/productpage; done

查看追踪报告

概览

从上可以看出，产生了两份追踪报告，完全符合追踪采集率。

请求完整链路

Span详情

关于追踪报告的分析，这里就不赘述了。

七、总结

本篇先回顾了微服务架构的痛点，以及服务网格的本质，然后大致概述了Istio的整体功能，最后从why、what、how的角度体验了Istio的分布式跟踪特性。除了分布式跟踪，Istio的可观察性还包括：日志、监控，敬请期待，未完待续。

八、最后

如果有什么疑问和见解，欢迎评论区交流。

如果觉得本篇有帮助的话，欢迎推荐和转发。

如果觉得本篇非常不错的话，可以请作者吃个鸡腿，创作的源泉将如滔滔江水连绵不断，嘿嘿。

九、参考

https://istio.io/docs/tasks/observability/distributed-tracing/overview

https://istio.io/docs/tasks/observability/distributed-tracing/zipkin

https://www.envoyproxy.io/docs/envoy/v1.12.0/intro/arch_overview/observability/tracing