request的全链路追踪(翻译自官网)

本文翻译自Logback官网,探讨了Mapped Diagnostic Context (MDC) 在日志跟踪中的作用,用于区分服务端不同客户端的请求。MDC基于线程管理上下文信息,适用于多线程服务环境。在web应用中,通过过滤器存储和清除MDC中的信息,如用户认证等,以确保请求处理时MDC信息的准确性。然而,线程池的使用可能导致MDC信息不正确继承,需要额外处理。

Logback的MDC技术(来源自官网翻译)


MDC全称Mapped Diagnostic Context,翻译为上下文信息诊断映射。为了追踪不同客户端对服务端的请求,并记录他们的日志调用信息。一个简单的做法就是为每个提供服务的客户端请求单独的记录日志信息。LOGBACK利用了一系列这个技术应用到SLF4J API,形成了MDC。


为了单独的记录每一条请求,用户需要将上下文信息记录到MDC中。MDC的类中仅仅包含了几个静态方法,它使得开发者可以将信息放到上下文中,然后随后可以被logback的相关组件检索到。MDC基于每个线程去管理上下文信息。典型地,当开始服务一个新的客户端请求时,开发者将插入相关的上下文信息,比如clientID,clientIP和相关参数等。logback如果做了相关的配置,那么将在日志体里面自动包含所有这些信息。

请注意,根据logback-classic实现的MDC,值会以中等的频率放置到MDC中。另外一个子线程不回继承父线程的参数值。

  • 高级用法

MDC技术被广泛的用在客户端和服务端的架构中。典型的就是多个客户端请求将由多个服务端线程去提供服务,尽管MDC提供的方法都是静态的,但是每个上下文信息是基于线程控制的,这就允许每个服务线程有明显的MDC标记。MDC的诸如get和put操作影响的仅仅是当前线程和它的子线程。因此没有必要担心MDC在编程过程中的线程安全问题(猜测应该和ThreadLocal有关)。

下面的例子是更加高级的用法,它展示了MDC怎样被应用在客户端服务端模配置中。服务端实现了NumberCruncher接口,这个接口有唯一的方法factor()。使用RMI技术,客户端触发服务端的这个方法检索不同的整型因子。

interface接口:

package chapters.mdc;

import java.rmi.Remote;
import java.rmi.RemoteException;

/**
 * NumberCruncher factors positive integers.
 */
public interface NumberCruncher extends Remote {
  /**
   * Factor a positive integer number and return its
   * distinct factor's as an integer array.
   * */
  int[] factor(int number) throws RemoteException;
}

服务端代码:

View Javadoc
1   /**
2    * Logback: the reliable, generic, fast and flexible logging framework.
3    * Copyright (C) 1999-2015, QOS.ch. All rights reserved.
4    *
5    * This program and the accompanying materials are dual-licensed under
6    * either the terms of the Eclipse Public License v1.0 as published by
7    * the Eclipse Foundation
8    *
9    *   or (per the licensee's choosing)
10   *
11   * under the terms of the GNU Lesser General Public License version 2.1
12   * as published by the Free Software Foundation.
13   */
14  package chapters.mdc;
15  
16  import java.rmi.RemoteException;
17  import java.rmi.registry.LocateRegistry;
18  import java.rmi.registry.Registry;
19  import java.rmi.server.UnicastRemoteObject;
20  import java.util.Vector;
21  
22  import org.slf4j.Logger;
23  import org.slf4j.LoggerFactory;
24  import org.slf4j.MDC;
25  
26  import ch.qos.logback.classic.LoggerContext;
27  import ch.qos.logback.classic.joran.JoranConfigurator;
28  import ch.qos.logback.core.joran.spi.JoranException;
29  
30  /**
31   * A simple NumberCruncher implementation that logs its progress when
32   * factoring numbers. The purpose of the whole exercise is to show the
33   * use of mapped diagnostic contexts in order to distinguish the log
34   * outpu
<think>首先,用户的问题是关于如何使用OpenTelemetry实现接口观测,特别是针对分布式追踪、监控接口性能和收集指标。用户提到了OpenTelemetry,并引用了几个来源,这些来源讨论了OpenTelemetry在可观测性中的作用,包括统一遥测数据、导出数据等。 关键点: - 用户希望了解方法和步骤。 - 引用包括: - [^1]: OpenTelemetry提供标准方式访问遥测数据,统一不同信号。 - [^2]: OpenTelemetry作为翻译器,将运行信号(Metrics、Traces、Logs)转换为统一格式(如OTLP协议),发送到监控系统(如Prometheus、Grafana)。 - [^3]: 使用OpenTelemetry构建可观测性,示例中创建跨度(span)进行追踪。 我的回答需要: - 使用中文。 - 结构清晰,逐步解决问题。 - 确保真实可靠。 - 遵循系统级指令:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$(但这里可能不需要数学公式,因为主题是软件可观测性)。 - 生成相关问题。 - 在引用段落末尾自然地添加引用标识。 结构回答: 1. **介绍OpenTelemetry**:简要解释它是什么,为什么用于接口观测。 2. **方法和步骤**:详细描述如何实现接口观测,包括: - 设置OpenTelemetry SDK。 - 添加追踪、指标和日志。 - 配置导出器。 - 集成到应用中。 3. **示例代码**:提供简单代码示例(如使用Python或Go),因为引用中有示例。 4. **生成相关问题**:在最后添加相关问题部分。 5. **引用**:自然地添加引用标识。 步骤分解: 1. **理解OpenTelemetry**: - OpenTelemetry是一个开源项目,提供工具、API和SDK来收集遥测数据(如追踪、指标、日志),并将其导出到监控系统。 - 它支持多种语言,如Java、Python、Go等。 2. **实现接口观测的步骤**: - **步骤1: 安装和设置SDK**:添加OpenTelemetry依赖到项目中。 - **步骤2: 配置追踪**:创建跨度(spans)来追踪请求。每个接口调用可以创建一个span。 - 例如,在HTTP服务器中,为每个请求创建span。 - **步骤3: 添加指标**:定义和记录指标,如请求延迟、错误率。 - **步骤4: 集成日志**:将日志与追踪关联起来。 - **步骤5: 配置导出器**:设置导出遥测数据到后端系统,如Jaeger(用于追踪)、Prometheus(用于指标)。 - **步骤6: 部署和测试**:运行应用,验证数据导出。 3. **代码示例**: - 基于引用[^3],使用Go语言的示例。 - 或者用Python,因为更通用。 - 示例:一个简单的HTTP接口,使用OpenTelemetry追踪。 4. **生成相关问题**: - 类似于示例,列出2-3个相关问题。 - 例如: 1. OpenTelemetry如何支持多种编程语言? 2. 如何优化OpenTelemetry数据导出性能? 3. OpenTelemetry在微服务架构中的应用案例? 5. **引用添加**: - 在回答中,当提到相关内容时,自然地添加引用标识。 - 例如,当解释统一遥测数据时,添加[^1];当提到导出时,添加[^3]。 完整回答结构: - **开头**:介绍OpenTelemetry及其在接口观测中的作用。 - **主体**:逐步解释方法和步骤。 - **代码块**:提供代码示例。 - **结尾**:总结并生成相关问题。</think>### 使用 OpenTelemetry 实现接口观测的方法和步骤 OpenTelemetry 是一个开源的观测框架,用于收集、处理和导出遥测数据(如追踪、指标和日志),帮助开发者监控接口性能、实现分布式追踪和收集关键指标。它通过统一标准(如 OTLP 协议)简化了数据导出到后端系统(如 Prometheus、Jaeger 或 Grafana)的过程[^2]。以下是实现接口观测的详细步骤,以 Python 为例(支持其他语言如 Go、Java),确保结构清晰、真实可靠。 #### 步骤 1: 安装和初始化 OpenTelemetry SDK 首先,添加 OpenTelemetry 依赖到项目中。OpenTelemetry 提供语言特定的 SDK,用于自动或手动检测代码。 ```bash # 安装 Python SDK 和必要组件 pip install opentelemetry-api opentelemetry-sdk opentelemetry-instrumentation opentelemetry-exporter-otlp ``` 在应用入口点初始化 SDK,配置基本设置: ```python from opentelemetry import trace from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter # 初始化追踪提供者 trace.set_tracer_provider(TracerProvider()) tracer = trace.get_tracer(__name__) # 配置导出器(以 OTLP 格式发送到 Jaeger 后端) otlp_exporter = OTLPSpanExporter(endpoint="http://localhost:4317") span_processor = BatchSpanProcessor(otlp_exporter) trace.get_tracer_provider().add_span_processor(span_processor) ``` 此步骤确保遥测数据能统一导出到监控系统,避免兼容性问题[^1]。 #### 步骤 2: 添加分布式追踪 为接口请求创建跨度(span),追踪请求生命周期。每个 HTTP 请求或 RPC 调用可视为一个 span,帮助可视化调用链路。 - 在接口处理函数中,手动创建 span: ```python from opentelemetry.trace import Status, StatusCode def handle_request(request): # 创建新 span,追踪接口执行 with tracer.start_as_current_span("handle_request") as span: try: # 模拟接口逻辑 result = process_data(request) span.set_status(StatusCode.OK) return result except Exception as e: span.set_status(StatusCode.ERROR, f"Error: {str(e)}") span.record_exception(e) raise ``` - **关键点**:使用 `start_as_current_span` 自动管理 span 上下文,支持嵌套 span 以构建完整调用图。例如,一个用户请求可能涉及多个微服务,每个服务生成子 span。 #### 步骤 3: 收集接口指标 定义和记录性能指标,如请求延迟、错误率和吞吐量。OpenTelemetry 的 Metrics API 支持自定义计数器(Counter)、直方图(Histogram)等。 ```python from opentelemetry import metrics from opentelemetry.sdk.metrics import MeterProvider from opentelemetry.sdk.metrics.export import PeriodicExportingMetricReader from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.metric_exporter import OTLPMetricExporter # 初始化指标提供者 metric_reader = PeriodicExportingMetricReader(OTLPMetricExporter(endpoint="http://localhost:4317")) metrics.set_meter_provider(MeterProvider(metric_readers=[metric_reader])) meter = metrics.get_meter(__name__) # 创建请求延迟指标 request_latency = meter.create_histogram( name="http.request.duration", unit="ms", description="Latency of HTTP requests" ) # 在接口中记录指标 def handle_request(request): start_time = time.time() with tracer.start_as_current_span("handle_request"): # 处理请求... latency = (time.time() - start_time) * 1000 # 转换为毫秒 request_latency.record(latency, {"http.route": "/api/endpoint"}) ``` - **最佳实践**:结合属性(如 HTTP 路由)过滤数据,便于在 Grafana 中分析性能瓶颈。 #### 步骤 4: 集成日志和关联追踪 将日志与追踪 span 关联,提供全栈可观测性。OpenTelemetry 支持日志 API,但通常需与现有日志库(如 Python 的 `logging`)集成。 ```python import logging from opentelemetry.sdk._logs import LogEmitterProvider from opentelemetry.sdk._logs.export import BatchLogProcessor from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc._log_exporter import OTLPLogExporter # 配置日志导出 log_emitter_provider = LogEmitterProvider() log_emitter = log_emitter_provider.get_log_emitter(__name__) log_processor = BatchLogProcessor(OTLPLogExporter(endpoint="http://localhost:4317")) log_emitter_provider.add_log_processor(log_processor) # 在接口中记录关联日志 def handle_request(request): with tracer.start_as_current_span("handle_request") as span: logging.info("Request started", extra={"trace_id": span.get_span_context().trace_id}) # ...处理逻辑 logging.info("Request completed") ``` - **优势**:日志自动包含 trace ID,便于在 Jaeger 中关联追踪和日志,快速诊断问题[^3]。 #### 步骤 5: 配置导出器和后端 设置导出器将数据发送到监控后端: - **导出器选择**:使用 OTLP 导出器(默认协议),支持 Prometheus(指标)、Jaeger(追踪)等。 - **后端配置**: - 安装 Jaeger:`docker run -d -p 16686:16686 -p 4317:4317 jaegertracing/all-in-one` - 在 Grafana 中导入 Jaeger 数据源,可视化追踪和指标。 - 环境变量覆盖(简化部署): ```bash export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:4317 export OTEL_SERVICE_NAME=my-api-service ``` #### 步骤 6: 测试和验证 1. 运行应用并发送测试请求。 2. 访问 Jaeger UI(`http://localhost:16686`)查看追踪详情。 3. 在 Prometheus 或 Grafana 中查询指标,如 `http_request_duration_bucket`。 4. 优化:调整采样率(如仅记录 10% 请求)以减少开销。 ### 总结 通过以上步骤,OpenTelemetry 实现了接口的全面观测:分布式追踪定位调用链路,指标监控性能,日志提供上下文。这提升了系统可维护性,尤其在微服务架构中[^1]。实际部署时,参考官方文档调整语言细节。
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