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zking2000 / NotePad

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design #65

Closed zking2000 closed 1 month ago

zking2000 commented 1 month ago 
graph TD
    subgraph "应用层"
        A1[服务 A] -->|OpenTelemetry SDK| B
        A2[服务 B] -->|OpenTelemetry SDK| B
        A3[服务 C] -->|OpenTelemetry SDK| B
    end

    subgraph "数据收集层"
        B[OpenTelemetry Collector]
        B -->|处理/过滤| C1
        B -->|处理/过滤| C2
        B -->|处理/过滤| C3
    end

    subgraph "消息队列层"
        C1[Kafka - Traces Topic]
        C2[Kafka - Logs Topic]
        C3[Kafka - Metrics Topic]
    end

    subgraph "存储层"
        C1 -->|消费| D[Tempo]
        C2 -->|消费| E[Loki]
        C3 -->|消费| F[Mimir]
    end

    subgraph "查询层"
        G[Grafana] -->|查询| D
        G -->|查询| E
        G -->|查询| F
    end

    subgraph "告警和通知"
        G -->|触发| H[告警管理器]
        H -->|发送| I[通知系统]
    end
zking2000 commented 1 month ago 
数据收集：

应用程序使用OpenTelemetry SDK来收集跟踪、日志和指标数据。
数据首先发送到OpenTelemetry Collector，这是一个中央汇集点。

OpenTelemetry Collector：

作为一个中间层，接收来自多个应用程序的遥测数据。
可以进行数据处理、过滤和转换。
将不同类型的数据（跟踪、日志、指标）分别发送到专门的Kafka主题。

Kafka：

用作数据缓冲区和消息队列。
为每种数据类型（跟踪、日志、指标）创建独立的主题。
提供数据持久化和高吞吐量，有助于处理峰值负载。

数据存储和处理：

Tempo：专门用于存储和查询分布式跟踪数据。
Loki：用于高效存储和查询日志数据。
Mimir：用于长期存储和查询指标数据，是Prometheus的可扩展版本。

可视化：

Grafana：作为统一的可视化和查询界面，连接到Tempo、Loki和Mimir。

实施建议：

OpenTelemetry Collector部署：

可以以sidecar模式部署在每个应用服务器上。
也可以作为独立服务部署，接收多个应用的数据。

Kafka集群：

建议使用至少3节点的Kafka集群以确保高可用性。
根据数据量调整分区数和复制因子。

数据存储系统扩展：

Tempo：使用对象存储（如S3）作为后端存储，以支持大规模跟踪数据。
Loki：采用分布式部署，使用对象存储作为后端。
Mimir：配置为多副本模式，使用对象存储作为长期存储。

安全性考虑：

在OpenTelemetry Collector和各存储系统之间启用加密传输。
实施适当的访问控制和认证机制。

监控和告警：

使用Grafana设置仪表板来监控整个观测系统的健康状况。
配置告警，以便在出现问题时及时通知。

数据保留策略：

为不同类型的数据制定适当的保留策略。
利用Mimir的长期存储能力来保留重要的历史指标数据。

采样策略：

在OpenTelemetry Collector中实施智能采样策略，以控制高流量场景下的数据量。

数据一致性：

确保跟踪、日志和指标数据之间的关联性，例如使用一致的trace ID和span ID。

扩展性：

设计系统时考虑未来的扩展性，例如添加新的数据源或分析工具。
zking2000 commented 1 month ago 
您提出了一个很好的问题，涉及到分布式追踪的最佳实践。让我为您分析这个场景并提供一个可行的方案。

1. 单点部署vs分布式部署:
   理论上，您可以只在 BLP (nginx) 上部署 OpenTelemetry，但这并不是最佳实践，原因如下：
   - 您只能捕获到入口和出口的流量信息，缺少中间服务的详细信息。
   - 无法获得各个服务内部的执行细节。
   - 难以准确定位性能瓶颈或错误源。

2. 推荐的方案:
   为了获得完整的分布式追踪，建议在每个关键节点上部署 OpenTelemetry，但可以采用不同的部署方式：

   a. BLP (nginx) 和 VBPLite (nginx):
      - 使用 nginx OpenTelemetry 模块。
      - 配置 nginx 以生成和传播 trace context。

   b. Kong DP (pod):
      - 利用 Kong 的 OpenTelemetry 插件。
      - 配置插件以生成和传播 trace context。

   c. App (pod):
      - 使用 sidecar 模式部署 OpenTelemetry Collector (otelcol)。
      - 通过环境变量或配置文件，让应用程序使用 OpenTelemetry SDK。

   d. CloudSQL (db):
      - 虽然不能直接在 CloudSQL 上部署 OpenTelemetry，但可以通过应用层来捕获数据库访问的 trace。

3. 使用 sidecar 模式而不修改现有应用:
   是的，您可以在不修改 Kong DP 和 App 的情况下使用 sidecar 模式部署 otelcol agent。但是，要获取完整的 trace 信息，还需要一些额外的配置：

   a. 对于 Kong DP:
      - 部署 otelcol sidecar。
      - 配置 Kong 使用 OpenTelemetry 插件，将 trace 数据发送到 sidecar。

   b. 对于 App:
      - 部署 otelcol sidecar。
      - 使用 eBPF 或类似技术来自动检测应用程序，无需修改代码。
      - 配置 otelcol 以捕获网络流量和系统调用。

4. 捕获 CloudSQL 访问的 trace:
   - 在 App 的 otelcol sidecar 中配置数据库监控。
   - 使用 eBPF 或相关技术来捕获数据库连接和查询信息。

5. 可行的方案:

   a. 配置 BLP 和 VBPLite:
      - 在 nginx 配置中启用 OpenTelemetry 模块。
      - 配置 trace context 的传播。

   b. Kong DP:
      - 部署 otelcol sidecar。
      - 启用 Kong 的 OpenTelemetry 插件，配置为将数据发送到 sidecar。

   c. App:
      - 部署 otelcol sidecar，配置包括：
        * 自动检测（如使用 eBPF）。
        * 网络流量监控。
        * 数据库访问监控。

   d. 全局配置:
      - 设置一个中心化的 OpenTelemetry Collector 用于数据聚合和处理。
      - 配置所有 sidecar 和 nginx 模块将数据发送到中心 Collector。
      - 中心 Collector 负责数据导出到 Mimir 或其他后端存储。

   e. 采样策略:
      - 在入口点（BLP）实施初始采样决策。
      - 确保采样决策在整个请求链中保持一致。

   f. Context 传播:
      - 确保所有组件正确传播 trace context（如 W3C Trace Context）。

实施步骤:

1. 在 BLP 和 VBPLite 上配置 nginx OpenTelemetry 模块。
2. 为 Kong DP 和 App 创建包含 otelcol sidecar 的新的 Kubernetes deployment。
3. 配置 Kong OpenTelemetry 插件。
4. 在 App 的 otelcol sidecar 中配置自动检测和监控。
5. 设置中心化的 OpenTelemetry Collector。
6. 配置所有组件将数据发送到中心 Collector。
7. 在中心 Collector 中配置数据导出到 Mimir 或其他存储后端。
8. 测试整个系统，确保 trace 数据正确捕获和关联。

这个方案允许您在不修改现有应用的情况下获取全面的 trace 信息，包括 CloudSQL 访问。它利用了 sidecar 模式和自动检测技术，提供了一个灵活且强大的分布式追踪解决方案。
zking2000 commented 1 month ago 
您提出了一个很好的问题。在不能修改应用代码的情况下，我们还是有一些方法可以生成和捕获 trace 信息。以下是一个可行的方案，利用 Kubernetes 的功能和 OpenTelemetry 的自动检测能力：

1. 使用 OpenTelemetry 自动检测（Auto-instrumentation）:
   OpenTelemetry 提供了自动检测代理，可以在运行时注入到应用程序中，而无需修改源代码。

2. 部署步骤：

   a. 创建一个 ConfigMap 用于 OpenTelemetry 配置：

   ```yaml
   apiVersion: v1
   kind: ConfigMap
   metadata:
     name: otel-agent-config
   data:
     otel-agent-config.yaml: |
       receivers:
         otlp:
           protocols:
             grpc:
             http:
       exporters:
         otlp:
           endpoint: "<your-central-collector-endpoint>:4317"
       processors:
         batch:
       extensions:
         health_check:
       service:
         extensions: [health_check]
         pipelines:
           traces:
             receivers: [otlp]
             processors: [batch]
             exporters: [otlp]

b. 修改应用的 Deployment，添加 Init Container 和 Sidecar：

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: your-app
   spec:
     template:
       metadata:
         annotations:
           sidecar.opentelemetry.io/inject: "true"
       spec:
         initContainers:
         - name: otel-agent-initcontainer
           image: otel/opentelemetry-java-agent:latest
           volumeMounts:
           - name: otel-agent
             mountPath: /otel-agent
           command: ['cp', '/opentelemetry-javaagent.jar', '/otel-agent/opentelemetry-javaagent.jar']
         containers:
         - name: your-app
           image: your-app-image
           env:
           - name: JAVA_TOOL_OPTIONS
             value: "-javaagent:/otel-agent/opentelemetry-javaagent.jar"
           - name: OTEL_SERVICE_NAME
             value: "your-app-name"
           - name: OTEL_TRACES_EXPORTER
             value: "otlp"
           - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
             value: "http://localhost:4317"
           volumeMounts:
           - name: otel-agent
             mountPath: /otel-agent
         - name: otel-agent
           image: otel/opentelemetry-collector:latest
           args: ["--config=/conf/otel-agent-config.yaml"]
           volumeMounts:
           - name: otel-agent-config
             mountPath: /conf
         volumes:
         - name: otel-agent
           emptyDir: {}
         - name: otel-agent-config
           configMap:
             name: otel-agent-config

这个配置做了以下几件事：

  1. 针对不同的应用类型：

    • 对于 Java 应用，使用上述配置。
    • 对于 Python 应用，使用 opentelemetry-instrument 命令运行应用。
    • 对于 Node.js 应用，使用 node --require @opentelemetry/auto-instrumentations-node/register app.js。

  2. 自动注入 sidecar： 您可以使用 Kubernetes 的准入控制器（Admission Controller）来自动注入 OpenTelemetry sidecar。

  3. 网络级别的 tracing： 对于无法通过语言级自动检测的应用，可以考虑使用 Service Mesh（如 Istio）或 eBPF 技术来捕获网络级别的 trace。

  4. 数据库访问 tracing：

    • 对于 CloudSQL 访问，可以使用 eBPF 或网络代理来捕获数据库查询。
    • 考虑使用 Datadog 的 dd-trace-ot 或类似工具，它们可以在不修改应用代码的情况下提供数据库 tracing。

  5. 环境变量注入： 使用 Kubernetes 的 Downward API 或 ConfigMaps 来注入必要的环境变量，如服务名称、版本等。

  6. 采样率控制： 在 OpenTelemetry Collector 配置中设置采样率，以控制生成的 trace 数量。

实施步骤：

  1. 创建 OpenTelemetry 配置的 ConfigMap。
  2. 修改现有的 Deployment 配置，添加 Init Container、sidecar 和必要的环境变量。
  3. 如果使用 Service Mesh，配置它以生成额外的 trace 信息。
  4. 设置中心化的 OpenTelemetry Collector 用于数据聚合。
  5. 配置所有 sidecar 将数据发送到中心 Collector。
  6. 在中心 Collector 中配置数据导出到 Mimir 或其他存储后端。
  7. 测试系统，确保 trace 数据被正确捕获和关联。

这个方案允许您在不修改应用代码的情况下获取 trace 信息。它主要依赖于 OpenTelemetry 的自动检测能力和 Kubernetes 的灵活性。对于一些特殊情况（如特定的数据库访问 patterns），可能需要额外的工具或技术来补充。

请注意，这种方法的效果可能因应用类型和架构而异。您可能需要针对不同的应用进行一些调整和优化。

zking2000 commented 1 month ago 
非常感谢您提供这个重要的信息。在网络受限的环境中，使用预先准备好的镜像确实是一个更好的解决方案。我们可以调整部署策略来使用您预先准备的镜像。以下是基于这个情况的新方案：

1. 首先，假设您已经准备好了一个包含所有必要 OpenTelemetry 模块的 Docker 镜像。我们称之为 `your-custom-otel-python:tag`。

2. 更新后的 Deployment 配置：

```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: python-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: python-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: python-app
    spec:
      containers:
      - name: python-app
        image: your-custom-otel-python:tag
        command: ["/bin/sh", "-c"]
        args:
        - |
          opentelemetry-instrument \
            --service_name python-app \
            --exporter otlp \
            --traces_exporter otlp \
            --metrics_exporter otlp \
            --logs_exporter otlp \
            --exporter_otlp_endpoint http://localhost:4317 \
            python /app/your_main_script.py
        env:
        - name: OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES
          value: "service.name=python-app,service.version=1.0.0,deployment.environment=production"
        - name: OTEL_PYTHON_DISABLED_INSTRUMENTATIONS
          value: ""
        ports:
        - containerPort: 8080
      - name: otel-collector
        image: otel/opentelemetry-collector:latest
        args: ["--config=/conf/otel-config.yaml"]
        volumeMounts:
        - name: otel-config
          mountPath: /conf
        ports:
        - containerPort: 4317
      volumes:
      - name: otel-config
        configMap:
          name: otel-config
  1. ConfigMap 保持不变：
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: otel-config
data:
  otel-config.yaml: |
    receivers:
      otlp:
        protocols:
          grpc:
          http:
    exporters:
      otlp:
        endpoint: "<your-otel-collector-endpoint>:4317"
        tls:
          insecure: true
    processors:
      batch:
    service:
      pipelines:
        traces:
          receivers: [otlp]
          processors: [batch]
          exporters: [otlp]
  1. 如果需要，创建 Service：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: python-app
spec:
  selector:
    app: python-app
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080

关键点说明：

  1. 使用预装镜像：

    • 我们直接使用了 your-custom-otel-python:tag 镜像，这个镜像应该已经包含了所有必要的 OpenTelemetry 模块和您的应用代码。

  2. 移除了 initContainer：

    • 由于所有必要的组件都预先安装在镜像中，我们不再需要 initContainer。

  3. 直接使用 opentelemetry-instrument：

    • 假设 opentelemetry-instrument 命令已经可用在您的自定义镜像中。

  4. 应用启动命令：

    • 保持使用 opentelemetry-instrument 来启动您的 Python 应用，这样可以确保自动检测被正确应用。

  5. 环境变量：

    • 保留了 OTEL 相关的环境变量设置，以便于配置和调整。

  6. OpenTelemetry Collector：

    • 保持作为 sidecar 容器，用于收集和转发 telemetry 数据。

部署步骤：

  1. 确保您的自定义镜像 your-custom-otel-python:tag 已经推送到可以被您的 Kubernetes 集群访问的镜像仓库。

  2. 应用 ConfigMap：

    kubectl apply -f otel-config-configmap.yaml

  3. 部署应用：

    kubectl apply -f python-app-deployment.yaml

  4. 如果需要，创建服务：

    kubectl apply -f python-app-service.yaml

注意事项：

  1. 确保您的自定义镜像中包含了所有必要的 OpenTelemetry 模块和您的应用代码。

  2. 可能需要定期更新您的自定义镜像，以包含最新的安全补丁和 OpenTelemetry 更新。

  3. 考虑在您的自定义镜像中使用多阶段构建，以最小化最终镜像的大小。

  4. 确保您的自定义镜像已经过安全扫描和测试。

  5. 如果您的应用配置需要频繁变更，考虑使用环境变量或配置映射来管理这些变化，而不是每次都重新构建镜像。

这个方案应该能够在您的网络受限环境中有效工作，同时保持了使用 opentelemetry-instrument 的灵活性。如果您有任何其他特殊需求或约束，请告诉我，我可以进一步调整这个方案。

zking2000 commented 1 month ago 
当然，我很乐意为您提供一个基于 Java 的实现方案。这个方案将使用 OpenTelemetry Java Agent 来实现自动检测，类似于 Python 版本中使用 `opentelemetry-instrument` 的方式。以下是详细的配置：

1. 首先，假设您已经准备好了一个包含您的 Java 应用和必要依赖的 Docker 镜像。我们称之为 `your-custom-java-app:tag`。

2. Deployment 配置：

```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: java-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: java-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: java-app
    spec:
      containers:
      - name: java-app
        image: your-custom-java-app:tag
        command:
        - java
        args:
        - -javaagent:/app/opentelemetry-javaagent.jar
        - -Dotel.resource.attributes=service.name=java-app,service.version=1.0.0,deployment.environment=production
        - -Dotel.traces.exporter=otlp
        - -Dotel.metrics.exporter=otlp
        - -Dotel.logs.exporter=otlp
        - -Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://localhost:4317
        - -jar
        - /app/your-application.jar
        env:
        - name: JAVA_TOOL_OPTIONS
          value: "-XX:+ExitOnOutOfMemoryError"
        ports:
        - containerPort: 8080
        volumeMounts:
        - name: otel-agent
          mountPath: /app/opentelemetry-javaagent.jar
          subPath: opentelemetry-javaagent.jar
      - name: otel-collector
        image: otel/opentelemetry-collector:latest
        args: ["--config=/conf/otel-config.yaml"]
        volumeMounts:
        - name: otel-config
          mountPath: /conf
        ports:
        - containerPort: 4317
      volumes:
      - name: otel-config
        configMap:
          name: otel-config
      - name: otel-agent
        emptyDir: {}
      initContainers:
      - name: fetch-otel-agent
        image: curlimages/curl
        command:
        - sh
        - -c
        - curl -L https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/releases/latest/download/opentelemetry-javaagent.jar -o /agent/opentelemetry-javaagent.jar
        volumeMounts:
        - name: otel-agent
          mountPath: /agent
  1. ConfigMap（与 Python 版本相同）：
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: otel-config
data:
  otel-config.yaml: |
    receivers:
      otlp:
        protocols:
          grpc:
          http:
    exporters:
      otlp:
        endpoint: "<your-otel-collector-endpoint>:4317"
        tls:
          insecure: true
    processors:
      batch:
    service:
      pipelines:
        traces:
          receivers: [otlp]
          processors: [batch]
          exporters: [otlp]
  1. Service（如果需要）：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: java-app
spec:
  selector:
    app: java-app
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080

关键点说明：

  1. Java Agent：

    • 使用 initContainer 来下载最新的 OpenTelemetry Java Agent。
    • 将 agent JAR 文件挂载到主应用容器中。

  2. Java 应用启动：

    • 使用 -javaagent 参数来启用 OpenTelemetry Agent。
    • 通过系统属性配置 OpenTelemetry，包括服务名称、导出器设置等。

  3. 自定义镜像：

    • 假设 your-custom-java-app:tag 镜像包含了您的 Java 应用及其依赖。

  4. OpenTelemetry Collector：

    • 作为 sidecar 容器运行，用于收集和转发遥测数据。

  5. 环境变量：

    • 设置 JAVA_TOOL_OPTIONS 以在内存不足时退出，这是一个 Kubernetes 环境中的良好实践。

部署步骤：

  1. 确保您的自定义 Java 应用镜像可以被 Kubernetes 集群访问。

  2. 应用 ConfigMap：

    kubectl apply -f otel-config-configmap.yaml

  3. 部署应用：

    kubectl apply -f java-app-deployment.yaml

  4. 如果需要，创建服务：

    kubectl apply -f java-app-service.yaml

注意事项：

  1. 安全性：在生产环境中，考虑使用固定版本的 OpenTelemetry Java Agent，而不是总是使用最新版本。

  2. 网络限制：如果您的环境不允许在运行时下载 agent，考虑将 agent JAR 文件预先包含在您的自定义镜像中。

  3. JVM 参数：根据您的应用需求，可能需要调整 JVM 参数（如堆大小、GC 设置等）。

  4. 资源限制：确保为 Java 应用和 OpenTelemetry Collector 设置适当的资源请求和限制。

  5. 日志：考虑配置 Java 应用以输出 JSON 格式的日志，这样更容易与现代日志聚合系统集成。

  6. 健康检查：添加 readiness 和 liveness 探针以确保应用的健康状态。

这个配置为 Java 应用提供了一个强大的 OpenTelemetry 集成方案。它利用了 Java Agent 的自动检测能力，同时保持了配置的灵活性。如果您有任何特定的 Java 相关需求或约束，请告诉我，我可以进一步调整这个方案。