10分钟完成分布式追踪

随着并发和异步成为现代软件应用的必然特性，分布式追踪系统成为有效监控的一个必须的组成部分。尽管如此，监控并追踪一个系统的调用情况，至今仍是一个耗时而复杂的任务。随着系统的调用分布式程度（超过10个进程）和并发度越来越高，移动端与web端、客户端到服务端的调用关系越来越复杂，追踪调用关系带来的好处是显而易见的。但是选择和部署一个追踪系统的过程十分复杂。标准将改变这一点，OpenTracing尽力让监控一个分布式调用过程简单化。正如我下面视频演示的那样，你能在10分钟内快速配置一个监控系统。

本文描述的示例应用程序使用过程截图

试想一个简单的web网站。当用户访问你的首页时，web服务器发起两个HTTP调用，其中每个调用又访问了数据库。这个过程是否简单直白，我们可以不费什么力气就能发现请求缓慢的原因。如果你考虑到调用延迟，你可以为每个调用分布式唯一的ID，并通过HTTP头进行传递。如果请求耗时过长，你通过使用唯一ID来grep日志文件，发现问题出在哪里。现在，想想一下，你的web网站变得流行起来，你开始使用分布式架构，你的应用需要跨越多个机器，多个服务来工作。随着机器和服务数量的增长，日志文件能明确解决问题的机会越来越少。确定问题发生的原因将越来越困难。这时，你发现投入调用流程追踪能力是非常有价值的。

正如我提到的，OpenTracing因为standardizes instrumentation, 监控标准化，会使得追踪过程变得容易。它意味着，你可以先进行追踪，再决定最终的实现方案。

以为例，你可以根据如下的步骤，从编译web项目到查看追踪信息。或者，你可以直接使用Appdash来完成追踪并查看追踪信息。

如果你想看到完成的实例，你可以根据下面的步骤，自己构建webapp，使用OpenTracing设置追踪，绑定到一个追踪系统（如AppDash），并最终查看调用情况。

在开始之前，先写几个简单的调用点:


func indexHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    w.Write([]byte(`<a href="/home"> Click here to start a request </a>`))
}
func homeHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
     w.Write([]byte("Request started"))
    go func() {
        http.Get("http://localhost:8080/async")
    }()
    http.Get("http://localhost:8080/service")
    time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(200)) * time.Millisecond)
    w.Write([]byte("Request done!"))
}
// Mocks a service endpoint that makes a DB call
func serviceHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // ...
    http.Get("http://localhost:8080/db")
    time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(200)) * time.Millisecond)
    // ...
}
// Mocks a DB call
func dbHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(200)) * time.Millisecond)
    // here would be the actual call to a DB.
}

将这些调用点组合成一个server

func main() {
    port := 8080
    addr := fmt.Sprintf(":%d", port)
    mux := http.NewServeMux()
    mux.HandleFunc("/", indexHandler)
    mux.HandleFunc("/home", homeHandler)
    mux.HandleFunc("/async", serviceHandler)
    mux.HandleFunc("/service", serviceHandler)
    mux.HandleFunc("/db", dbHandler)
    fmt.Printf("Go to http://localhost:%d/home to start a request!\n", port)
    log.Fatal(http.ListenAndServe(addr, mux))
}

将这些放到main.go文件中，运行go run main.go。

监控应用程序

现在，你有了一个可以工作的web应用服务器，你可以开始监控它了。你可以开始像下面这样，在入口设置一个span：

这个span记录homeHandler方法完成所需的时间，这只是可以记录的信息的冰山一角。OpenTracing允许你为每一个span设置和logs。例如：你可以通过homeHandler方法是否正确返回，决定是否记录方法调用的错误信息：

// The ext package provides a set of standardized tags available for use.
import "github.com/opentracing/opentracing-go/ext"
func homeHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// ...
// We record any errors now.
    _, err := http.Get("http://localhost:8080/service")
        span.LogEventWithPayload("GET service error", err) // Log the error
    }
// ...
}

然而，这只是其中的一个功能。为了构建真正的端到端追踪，你需要包含调用HTTP请求的客户端的span信息。在我们的示例中，你需要在端到端过程中传递span的上下文信息，使得各端中的span可以合并到一个追踪过程中。这就是API中Inject/Extract的职责。homeHandler方法在第一次被调用时，创建一个根span，后续过程如下：

func homeHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    w.Write([]byte("Request started"))
    span := opentracing.StartSpan("/home")
    defer span.Finish()
    // Since we have to inject our span into the HTTP headers, we create a request
    asyncReq, _ := http.NewRequest("GET", "http://localhost:8080/async", nil)
    // Inject the span context into the header
    err := span.Tracer().Inject(span.Context(),
        opentracing.TextMap,
        opentracing.HTTPHeaderTextMapCarrier(asyncReq.Header))
    if err != nil {
        log.Fatalf("Could not inject span context into header: %v", err)
    }
    go func() {
        if _, err := http.DefaultClient.Do(asyncReq); err != nil {
            span.SetTag("error", true)
            span.LogEvent(fmt.Sprintf("GET /async error: %v", err))
        }
    }()
    // Repeat for the /service call.
    // ....
}

上述代码，在底层实际的执行逻辑是：将关于本地追踪调用的span的元信息，被设置到http的头上，并准备传递出去。下面会展示如何在serviceHandler服务中提取这个元数据信息。

如上述程序所示，你可以通过http头获取元数据。你可以重复此步骤，为你需要追踪的调用进行设置，很快，你将可以监控整套系统。如何决定哪些调用需要被追踪呢？你可以考虑你的调用的关键路径。

连接到追踪系统

OpenTracing最重要的作用就是，当你的系统按照标准被监控之后，增加一个追踪系统将变得非常简单！在这个示例，你可以看到，我使用了一个叫做Appdash的开源追踪系统。你需要通过在main函数中增加一小段代码，来启动Appdash实例。但是，你不需要修改任何你关于监控的代码。在你的main函数中，加入如下内容：

import (
    "sourcegraph.com/sourcegraph/appdash"
    “sourcegraph.com/sourcegraph/appdash/traceapp”
    appdashot "sourcegraph.com/sourcegraph/appdash/opentracing"
)
func main() {
    // ...
      store := appdash.NewMemoryStore()
    // Listen on any available TCP port locally.
    l, err := net.ListenTCP("tcp", &net.TCPAddr{IP: net.IPv4(127, 0, 0, 1), Port: 0})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    collectorPort := l.Addr().(*net.TCPAddr).Port
    collectorAdd := fmt.Sprintf(":%d", collectorPort)
    // Start an Appdash collection server that will listen for spans and
    cs := appdash.NewServer(l, appdash.NewLocalCollector(store))
    go cs.Start()
    // Print the URL at which the web UI will be running.
    appdashPort := 8700
    appdashURLStr := fmt.Sprintf("http://localhost:%d", appdashPort)
    appdashURL, err := url.Parse(appdashURLStr)
    if err != nil {
        log.Fatalf("Error parsing %s: %s", appdashURLStr, err)
    }
    fmt.Printf("To see your traces, go to %s/traces\n", appdashURL)
    // Start the web UI in a separate goroutine.
    tapp, err := traceapp.New(nil, appdashURL)
    if err != nil {
         log.Fatal(err)
    }
    tapp.Store = store
    tapp.Queryer = store
    go func() {
    log.Fatal(http.ListenAndServe(fmt.Sprintf(":%d", appdashPort), tapp))
    }()
    tracer := appdashot.NewTracer(appdash.NewRemoteCollector(collectorPort))
    opentracing.InitGlobalTracer(tracer)
// ...
}

这样你会增加一个嵌入式的Appdash实例，并对本地程序进行监控。

import zipkin "github.com/openzipkin/zipkin-go-opentracing"
func main() {
  // ...
  // Replace Appdash tracer code with this
  collector, err := zipkin.NewKafkaCollector("ZIPKIN_ADDR")
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
    return
  }
  tracer, err = zipkin.NewTracer(
    zipkin.NewRecorder(collector, false, "localhost:8000", "example"),
  )
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  opentracing.InitGlobalTracer(tracer)
  // ...

到目前为止，你会发现，使用OpenTracing使得监控你的代码更简单。我推荐在启动一个新项目的研发过程中，就加入监控的代码。因为，即使你的应用很小，追踪数据也可以在你的应用演进，引入分布式的时候，提供数据支持。帮助你在这个过程中，构建一个可持续迭代的产品。

2. Quick Start, 快速入门

10分钟完成分布式追踪

监控应用程序

连接到追踪系统