在 Kubernetes 中无侵入安装 OpenTelemetry 探针,你学会了吗?

云计算 云原生
OpenTelemetry Operator 通过 CRD(OpenTelemetryCollector[3]、Instrumentation[4]、OpAMPBridge[5]) 实现在 Kubernetes 集群中自动部署和管理 OpenTelemetry Collector;在工作负载中自动安装 OpenTelemetry 探针。

背景

OpenTelemetry 探针

OpenTelemetry(简称 Otel,最新的版本是 1.27) 是一个用于观察性的开源项目,提供了一套工具、APIs 和 SDKs,用于收集、处理和导出遥测数据(如指标、日志和追踪信息)。应用程序遥测数据(如追踪、指标和日志)的收集是通过探针来完成的,探针通常以库的形式集成到应用程序中,自动捕获重要信息协助监控和调试。OpenTelemetry 探针支持市面上大多数的编程语言,探针的安装(通常被称为插桩,Instrumentation)分为手动和自动两种方式。

  • 手动插桩:指开发者直接在其应用程序代码中显式地添加遥测数据收集的代码,需要手动完成 SDK 初始化、插入追踪点、添加上下文信息等一系列操作。
  • 自动插桩:利用 OpenTelemetry 提供的库自动捕获应用程序的遥测数据,无需或只需很少的代码更改。比如,Java 通过 `javaagent` 实现探针的自动安装[1]。

二者各有优劣:手动插桩适用于需要高度定制和精确控制遥测数据收集的场景;自动插桩适合快速启动和简化集成,特别是在使用标准框架和库的应用程序中。

OpenTelemetry Operator 介绍

OpenTelemetry Operator[2] 是一个为了简化 OpenTelemetry 组件在 Kubernetes 环境中的部署和管理而设计的 Kubernetes Operator。

OpenTelemetry Operator 通过 CRD(OpenTelemetryCollector[3]、Instrumentation[4]、OpAMPBridge[5]) 实现在 Kubernetes 集群中自动部署和管理 OpenTelemetry Collector;在工作负载中自动安装 OpenTelemetry 探针。

今天我们就将体验如何使用 OpenTelemetry Operator 自动安装探针,实现链路跟踪。

演示

架构

这是演示的架构,Otel 提供了 多种语言的 instrumentation SDK[6],这篇文章中我们将使用 Java 和 Go 两种语言的应用。这两种语言会使用全自动和半自动的注入安装:

  • Java 全自动注入安装,Otel Operator 通过使用 init container 引入 sdk ,并通过 JAVA_TOOL_OPTIONS 来指定 javaagent 来插桩。这里将使用 pinakispecial/spring-boot-rest 镜像来运行一个简单的 Spring Boot REST 服务。
  • Go 半自动注入安装,为什么是半自动?Go 的全自动是通过 eBPF 的方式实现的:在 Pod 注入独立的容器,加载 BPF 程序。但是 eBPF 的实现对内核要求十分苛刻 5.4 - 5.14。这里演示半自动的方式:手动引入 Go instrumentation SDK[7],自动注入配置[8]。

图片图片

Jaeger

为了便于演示这里使用 jaegertracing/all-in-one 镜像来部署 Jaeger,这个镜像包含了 Jaeger 收集器、内存存储、查询服务和 UI 等组件,非常适合开发和测试使用。

通过环境变量 COLLECTOR_OTLP_ENABLED 启动对 OTLP(OpenTelemetry Protocol)[9] 的支持,OTEL 在 8。

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: jaeger
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: jaeger
  template:
    metadata:
      labels:
        app: jaeger
    spec:
      containers:
      - name: jaeger
        image: jaegertracing/all-in-one:latest
        env:
        - name: COLLECTOR_OTLP_ENABLED
          value: "true"
        ports:
        - containerPort: 16686
        - containerPort: 14268
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: jaeger
spec:
  selector:
    app: jaeger
  type: ClusterIP
  ports:
    - name: ui
      port: 16686
      targetPort: 16686
    - name: collector
      port: 14268
      targetPort: 14268
    - name: http
      protocol: TCP
      port: 4318
      targetPort: 4318
    - name: grpc
      protocol: TCP
      port: 4317
      targetPort: 4317      
EOF

安装 cert-manager

Otel Operator 依赖 cert-manager 进行证书的管理,安装 operator 之前需要安装 cert-manager。

kubectl apply -f https://github.com/cert-manager/cert-manager/releases/download/v1.13.2/cert-manager.yaml

安装 OpenTelemetry Operator

执行下面命令安装 Otel Operator

kubectl apply -f https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/releases/latest/download/opentelemetry-operator.yaml

配置 OpenTelemetry Collector

通过创建 CR OpenTelemetryCollector 来配置 Otel 的采集器,这里我们配置了:

  • otel 接收器:支持 grpc(端口 4317)和 http(端口 4318)
  • memory_limiter 和 batch 处理器,但是为了方便快速查看数据,这两个并没有启用,仅作展示用。
  • debug 和 otlp/jaeger 的输出器,分别用于在标准输出中打印信息和使用 otlp 协议输出到 Jaeger。
  • pipeline 服务,用于配置跟踪数据的处理流程:接收、处理和输出。
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata:
  name: otel
spec:
  config: |
    receivers:
      otlp:
        protocols:
          grpc:
          http:
    processors:
      memory_limiter:
        check_interval: 1s
        limit_percentage: 75
        spike_limit_percentage: 15
      batch:
        send_batch_size: 10000
        timeout: 10s

    exporters:
      debug:
      otlp/jaeger:
        endpoint: "jaeger.default:4317"
        tls:
          insecure: true

    service:
      pipelines:
        traces:
          receivers: [otlp]
          processors: []
          exporters: [debug,otlp/jaeger]
EOF

创建 CR OpenTelemetryCollector 后,Otel Operator 会创建一个 deployment 和 多个 service。

kubectl get deployment,service -l app.kubernetes.io/compnotallow=opentelemetry-collector
NAME                             READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/otel-collector   1/1     1            1           12h

NAME                                TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                               AGE
service/otel-collector              ClusterIP   10.43.152.81    <none>        4317/TCP,4318/TCP,8889/TCP,9411/TCP   12h
service/otel-collector-headless     ClusterIP   None            <none>        4317/TCP,4318/TCP,8889/TCP,9411/TCP   12h
service/otel-collector-monitoring   ClusterIP   10.43.115.103   <none>        8888/TCP                              12h

Collector 部署的四种部署模型[10] Deployment、DaemonSet、StatefulSet、Sidecar,默认为 Deployment。

配置 Instrumentation

Instrumentation 是 Otel Operator 的另一个 CRD,用于自动安装 Otel 探针和配置:

  • propagators 用于配置跟踪信息在上下文的传递方式。
  • sampler 采样器
  • env 和 [language].env 添加到容器的环境变量

更多配置说明,请参考 Instrumentation API 文档[11]。

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: Instrumentation
metadata:
  name: instrumentation-sample
spec:
  propagators:
    - tracecontext
    - baggage
    - b3
  sampler:
    type: parentbased_traceidratio
    argument: "1"
  env:
    - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
      value: otel-collector.default:4318
  java:    
    env:
      - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
        value: http://otel-collector.default:4317   
EOF

Java 示例应用

为 Pod 添加注解 instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true" 通知 Otel Operator 该应用的类型以便注入正确的探针。

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: java-sample
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: java-sample
  template:
    metadata:
      labels:
        app: java-sample
      annotations:
        instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true"
    spec:
      containers:
      - name: java-sample
        image: pinakispecial/spring-boot-rest
        ports:
        - containerPort: 8080
EOF

可以看到 Otel Operator 向 Pod 中注入了一个 otel 的初始化容器。

图片图片

以及在 java 容器中注入了一系列的环境变量进行配置。

图片图片

Go 示例应用

前面提到 Go 语言的自动注入演示使用半自动的方式,与本文的标题不符,属于嵌入式的。我写了一个 简单的 Go 应用[12],使用手动的方式来安装 Otel 探针,有兴趣的可以查看源码。

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/addozhang/http-sample/main/manifests/service-v1.yaml

查看 Pod 同样可以看到通过环境变量的方式注入的 Otel 配置。

测试

pod_name="$(kubectl get pod -n default -l app=service-a -o jsnotallow='{.items[0].metadata.name}')"
kubectl port-forward $pod_name 8080:8080 &

curl localhost:8080
service-a(version: v1, ip: 10.42.0.68, hostname: service-a-5bf98748f5-l9pjw) -> service-b(version: v1, ip: 10.42.0.70, hostname: service-b-676c56fb98-rjbwv) -> service-c(version: v1, ip: 10.42.0.69, hostname: service-c-79985dc75d-bh68k)

打开 Jaeger UI。

jaeger_pod="$(kubectl get pod -l app=jaeger -o jsnotallow='{.items[0].metadata.name}')"
kubectl port-forward $jaeger_pod 16686:16686 &

Bingo!

访问 Jaeger UI 就可以看到这个访问的链路信息了。

图片图片

参考资料

[1] Java 通过 javaagent 实现探针的自动安装: https://opentelemetry.io/docs/instrumentation/java/automatic/

[2] OpenTelemetry Operator: https://opentelemetry.io/docs/kubernetes/operator/

[3] OpenTelemetryCollector: https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/docs/api.md#opentelemetrycollector

[4] Instrumentation: https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/docs/api.md#instrumentation

[5] OpAMPBridge: https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/docs/api.md#opampbridge

[6] 多种语言的 instrumentation SDK: https://opentelemetry.io/docs/instrumentation/

[7] 手动引入 Go instrumentation SDK: https://github.com/addozhang/http-sample/blob/main/otel.go

[8] 自动注入配置: https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/README.md#opentelemetry-auto-instrumentation-injection

[9] OTLP(OpenTelemetry Protocol): https://opentelemetry.io/docs/specs/otlp/

[10] Collector 部署的四种部署模型: https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator#deployment-modes

[11] Instrumentation API 文档: https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/docs/api.md#instrumentation

[12] 简单的 Go 应用: https://github.com/addozhang/http-sample

责任编辑:武晓燕 来源: 云原生指北
相关推荐

2022-07-26 08:03:27

Kubernetes节点磁盘

2024-01-30 18:29:29

微服务架构Ingress

2023-08-01 12:51:18

WebGPT机器学习模型

2024-01-02 12:05:26

Java并发编程

2022-11-21 16:57:20

2024-01-26 06:05:16

KuberneteseBPF网络

2023-10-13 09:04:09

2023-06-02 08:04:38

对象存储数据

2023-01-31 08:02:18

2024-03-06 08:28:16

设计模式Java

2022-06-16 07:50:35

数据结构链表

2023-08-26 21:34:28

Spring源码自定义

2022-12-06 07:53:33

MySQL索引B+树

2024-02-02 11:03:11

React数据Ref

2022-07-13 08:16:49

RocketMQRPC日志

2023-05-05 06:54:07

MySQL数据查询

2023-03-26 22:31:29

2023-06-26 13:08:52

GraphQL服务数据

2023-07-30 22:29:51

BDDMockitoAssert测试

2023-10-06 14:49:21

SentinelHystrixtimeout
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号