Jaeger插件开发及背后的思考

​简介： 本文主要介绍Jaeger最新的插件化后端的接口以及开发方法，让大家能够一步步的根据文章完成一个Jaeger插件的开发。此外SLS也推出了对于Jaeger的支持，欢迎大家试用。

随着云原生 + 微服务的推广和落地，服务监控也变得越来越重要了。中等规模的微服务场景下，运维同学已经无法通过日志还原请求的调用轨迹和请求所经过服务的执行耗时，更不用说去定位和分析服务异常根因，研发运维同学需要一个服务监控工具，它可以还原每次请求的服务调用轨迹以及服务执行时间，并以图的形式展现出来。分布式链路追踪系统孕育而生。

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近些年市面上有大量优秀的商业产品，这些商业产品通常也叫APM（应用性能监控）；比如国内商业公司有阿里云ARMS，听云，博瑞，云智慧等等，国外优秀的商业公司有AppDynamic，DynaTrace等等，它们在产品方面做非常完善，能够适配各种场景。同样地，开源也有非常优秀的解决方案。比如说 CNCF Jaeger，Apache SkyWalking，Cat， Pinpoint等。Jaeger作为CNCF毕业的顶级项目， 在云原生场景下，通常会成为运维同学首选监控解决方案。

Jaeger项目是Uber 在 2015 年开发的。2017 年，Jaeger 纳入云原生计算基金会（CNCF）的孵化项目，2019 年，Jaeger 正式毕业。下图是Jaeger架构图。图中包含两中架构模式，两种架构上大体一样，区别在于添加了Kafka作为缓冲，以解决峰值流量过载的问题。Jaeger Jaeger组件包括 ：Client，Agent，Collector，DB，UI等组件，另外Jaeger支持还多种后端存储，其中包括：内存，Badger，Cassandra，ElasticSearch，gRPC插件。​

今天我们就来说一说gRPC插件，这个强大且容易被人遗忘的功能。简单点来说，gRPC插件提供了一种能够将Trace数据从Jaeger系统中导出的能力。通过这个能力，开发同学可以很轻松的将Trace对接到一个具备Trace存储和分析的后端服务，这些服务可以对Trace进行二次分析加工，比如说异常根因分析，异常检测和告警等，帮助运维和开发同学更好的发现和定位系统潜在的问题

jaeger插件开发流程

为了更好的了解jaeger插件开发，需要先补充gRPC插件的底层实现原理，Jaeger gRPC插件是使用HashiCorp/go-plugin框架实现的。接下我们将介绍Go Plugin以及插件的开发流程。

Go Plugin由HashiCorp公司开源，它遵循设计模式中的开闭原则，通过接口固定上层业务逻辑，通过改变调用不同的RPC服务接口来改实现对业务的扩展。 目前Go Plugin包含两类插件：RPC Plugin和 GRPCPlugin，两类插件Client的底层调用不一样。一个通过net/rpc调用，一个是grpc服务调用，两个插件都提供了两个方法，Server和Client方法。Service方法的完成的功能是充当服务端的stub，服务端接受到请求后，调用接口服务端接口的实现。Client方法充当了一个工厂方法，为客户端生成接口的实现对象。

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Go Plugin在启动过程中会启动一个子进程，让子进程开启RPC/gRPC服务，主进程直接通过RPC/gRPC接口达到插件的方式，它支持多版本服务（后面会讲到）并存，它本身并不提供服务的高可用相关的解决方案，这块需要用户自己去提供。讲了这么多，接下来简单的介绍Go Plugin的开发的过程

插件开发

下面介绍Go Plugin中的Example下的KV例子，KV例子定义了两个方法，Put和 Get方法，KV例子包含多个协议版本，本文以gRPC为例。

定义服务接口

type KV interface {
    // KV接口是KV插件定义的接口
    Put(key string, value []byte) error
    Get(key string) ([]byte, error)
}

实现接口客户端

// KV接口客户端实现，
type GRPCClient struct{
    // 接口的客户端封装了gRPC服务
    client proto.KVClient
}

func (m *GRPCClient) Put(key string, value []byte) error {
    // 调用gRPC服务接口
    _, err := m.client.Put(context.Background(), &proto.PutRequest{
        ...
    })
    return err
}

func (m *GRPCClient) Get(key string) ([]byte, error) {
    // 本身调用KV的gRPC服务
    resp, err := m.client.Get(context.Background(), &proto.GetRequest{
        ...
    })
        ....
    return resp.Value, nil

实现接口服务端

type GRPCServer struct {
    Impl KV
}

// 实现KV gRPC服务
func (m *GRPCServer) Put(ctx context.Context,req *proto.PutRequest) (*proto.Empty, error) {
    // 接受到请求后，便会调用接口的服务端实现
    return &proto.Empty{}, m.Impl.Put(req.Key, req.Value)
}

func (m *GRPCServer) Get(ctx context.Context, req *proto.GetRequest) (*proto.GetResponse, error) {
    // 接受到请求后，便会调用接口的服务端实现
    v, err := m.Impl.Get(req.Key)
    return &proto.GetResponse{Value: v}, err
}

type KV struct{}

func (KV) Put(key string, value []byte) error {
    // 具体业务实现
}

func (KV) Get(key string) ([]byte, error) {
    // 具体业务实现
}

实现go plugin插件接口

// 实现GrpcPlugin接口
type KVGRPCPlugin struct {
    plugin.Plugin
    Impl KV         //KV接口的实现，
}

func (p KVGRPCPlugin) GRPCClient(ctx context.Context, broker plugin.GRPCBroker, c *grpc.ClientConn) (interface{}, error) {
    // 注意返回为接口客户端实现
    return &GRPCClient{client: proto.NewKVClient(c)}, nil
}

func (p KVGRPCPlugin) GRPCServer(broker plugin.GRPCBroker, s *grpc.Server) error {
    // 注册gRpc服务
    proto.RegisterKVServer(s, &GRPCServer{Impl: p.Impl})
    return nil
}

插件使用

上面介绍了插件的开发，这部分将介绍插件是如何使用的，插件使用分为两个部分，插件服务端和插件的客户端部分

插件服务端

上面部分提到，go plugin启动时会启动在本地一个子进程，这里的子进程指的就是插件的服务端，插件服务端需要是一个包含main方法的可执行文件。下面介绍开始简单介绍插件服务端使用

1. 编写一个main函数，并将插件的客户端实现注册到go-plugin中，如下:

plugin.Serve(&plugin.ServeConfig{
    // shakeConfig包含查件版本和认证信息
    HandshakeConfig: shared.Handshake,
    Plugins: map[string]plugin.Plugin{
        // 插件名字
        "kv_grpc": &shared.KVGRPCPlugin{Impl: &KV{}},
    },
    GRPCServer: plugin.DefaultGRPCServer,
})

1. 使用go build 编译成可执行文件

插件客户端

插件客户端流程主要包括，创建插件的Client，启动插件服务端，获取插件的接口实现，调用服务接口

client := plugin.NewClient(&plugin.ClientConfig{
    // shakeConfig包含查件版本和认证信息
    HandshakeConfig: shared.Handshake,
    //插件名字和插件的实例的映射关系
    Plugins:         shared.PluginMap,
    // 这里填写插件可执行文件的路径
    Cmd:             exec.Command("sh", "-c", os.Getenv("KV_PLUGIN")),
    // 插件支持的协议。
    AllowedProtocols: []plugin.Protocol{plugin.ProtocolGRPC, plugin.ProtocolNetRPC},
})，
// 获取插件的client端，在这步，go plugin通过Cmd穿过来的参数启动子进程，同时做插件版本和认证信息的校验
rpcClient, err := client.Client()
// 获取接口客户端的对象
raw, err := rpcClient.Dispense("kv_grpc")
kv := raw.(shared.KV)
// 执行命令
result, err := kv.Get(os.Args[1])

jaeger插件接口规范

通过上面的介绍，我们已经可以了解到，Jaeger已经帮我们实现了插件的客户端&服务端和接口的客户端，我们只需完成接口的服务端开发，一个gRPC插件的开发完成了。Jaeger在gRPC插件预留了2个插件接口，StorePlugin和ArchiveStorePlugin，两者区别在于StorePlugin比ArchiveStorePlugin多了DependencyReader接口的定义，DependencyReader接口用来查询服务间依赖关系。同时这两个插件接口都暴露了SpanReader和SpanWriter接口，用于Trace/Span的读写操作。

SpanReader

// 读取所有的operation Name
func GetOperations(ctx context.Context, query spanstore.OperationQueryParameters) ([]spanstore.Operation, error)
// 读取所有的应用名称
func GetServices(ctx context.Context) ([]string, error)
// 通过符合条件的Trace
func FindTraces(ctx context.Context, query *spanstore.TraceQueryParameters) ([]*model.Trace, error)
// 通过符合条件的Trace ID
func FindTraceIDs(ctx context.Context, query *spanstore.TraceQueryParameters) ([]model.TraceID, error)
// 通过Trace ID获取具体Trace详情
func GetTrace(ctx context.Context, traceID model.TraceID) (*model.Trace, error)

SpanWriter

// 写入Trace
func WriteSpan(ctx context.Context, span *model.Span) error

DependencyReader

// 读取应用之间的依赖关系，用于绘应用拓扑图和DAG图
func  GetDependencies(ctx context.Context, endTs time.Time, lookback time.Duration) ([]model.DependencyLink, error)

开发SLS Jaeger插件

SLS现已推出分布式链路追踪（Trace）的统一存储和分析方案，目前支持接入Jaeger，Apache SkyWalking，OpenTelemetry，Zipkin等多种追踪数据接入。感兴趣的可以点击查看Demo。

SLS的Jaeger插件里的代码逻辑这里就不赘述。目前插件代码现在已经开源，GitHub地址：https://github.com/aliyun/aliyun-log-jaeger 欢迎大家加️拍砖，仓库也提供了一个一键Run的Demo示例，欢迎使用，使用方面的文档已经在Github上提供，下面给大家演示一下效果以及开发Jaeger插件开发背后的意义。

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插件背后的思考

整个插件至此开发完成，同时，我们也需要思考一下插件的背后给我们带来了什么。用户利用trace所带来的信息价值，Trace数据采集上来仅仅只是系统监控的开始，挖掘Trace隐藏的信息是构建监控系统最重要的能力。同样的，再利用Trace所带来的的信息价值同时，如何持续地保障这种能力也是我们思考的重心

“海恩法则”指出：每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。 “海恩法则”告诉我们这样一个道理：每一起安全事故的背后看似偶然，其实都是各种因素积累到一定程度的必然结果， 业务系统每天都再生产大量的Trace数据，这些Trace数据用人的肉眼是无法了解系统运行的状态的信息，更别去发现系统一些隐藏起来的问题。这时就需要系统提供大数据场景下的分析的能力。SLS做日志起家，每天处理数PB级别的日志量，另外也提供一堆的日志分析的算子，加工处理的工具，为用户分析系统背后的故事。Trace我们可以理解为是一种特定的日志，只是这个日志带了关联的上下文（TraceID，parentSpanID，SpanID），相信SLS在处理Trace日志的也会游刃有余，

作为Jaeger作为一个可观察性/监控系统的组成部分，是定位和发现业务系统问题的重要数据来源，我们需要保证监控系统比业务系统活的更久。一旦监控系统先于业务系统down掉，此时的监控可以说是完全没有意义。而Jaeger作为一个开源项目，它本身只提供解决方案，并不会提供部署规模的评估方案和服务如何保证高可用的方案，这种情况下怎么去提供高可用和高性能的后端服务？谁去为监控系统提供最后一层保障? SLS作为一个云服务，其最大的一个特点就是高性能、弹性和免运维，让用户轻松应对激增流量或者规模评估不准确的问题，SLS服务本身提供99.9%的可用性以及11个9的数据可靠性。

总结

构建完备的监控体系体系，不仅要保证监控系统的可用性，还需要强大的分析能力。分析能力帮助运维同学快速的定位和发现故障，提高系统的可用性。而Jaeger插件为我们提供接入多种分析系统的扩展能力，这样的扩展能力能够让专业的分析团队提供专业的分析能力，让运维和开发团队的更加专注业务运维。

原文链接

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