Tempo - 分布式Loki链路追踪利器

Tempo是Grafana Labs在ObservabilityCON 2020大会上新开源的一个用于做分布式式追踪的后端服务。它和Cortex、Loki一样，Tempo也是一个兼备高扩展和低成本效应的系统。之前小白有提到Grafana Labs的云原生Observability宇宙只剩下trace部分，那么今天就拿Loki的分布式追踪来体验下这Observability的最后一环吧。

关于Tempo

Tempo本质上来说还是一个存储系统，它兼容一些开源的trace协议（包含Jaeger、Zipkin和OpenCensus等），将他们存在廉价的S3存储中，并利用TraceID与其他监控系统（比如Loki、Prometheus）进行协同工作。

可以看到Tempo的架构仍然分为distributor、ingester、querier、tempo-query、compactor这几个架构，熟悉Loki和Cortex的朋友可能光看名字就知道他们大概是做什么的。不熟悉的同学也没关系，下面简单说下各模块的作用：

distributor

启动多个端口，分别接受来自Jaeger、Zipkin和OpenCensus协议的数据，按照TraceID进行哈希并映射到哈希环上，并交由ingester进行存储处理。当前distributor支持的trace协议如下：

Protocol	Port
OpenTelemetry	55680
Jaeger - Thrift Compact	6831
Jaeger - Thrift Binary	6832
Jaeger - Thrift HTTP	14268
Jaeger - GRPC	14250
Zipkin	9411

ingester

具体负责trace数据的块存储（memcache、GCS、S3）、缓存（Memcache）和索引的处理

querier

负责从ingester和后端存储里面捞取trace数据，并提供api给查询者

compactor

负责后端存储块的压缩，减少数据块数量

tempo-query

tempo的一个可视化界面，用的jaeger query，可以在上面查询tempo的trace数据。

Loki链路跟踪

要体验的同学，可以先下载小白在GitHub上的Docker-Compose，推荐配合本篇内容一起实践
https://github.com/CloudXiaobai/loki-cluster-deploy/tree/master/demo/docker-compose-with-tempo

Loki方面

在做之前我们先看下Loki的文档是怎么描述的:

The tracing_config block configures tracing for Jaeger. Currently limited to disable auto-configuration per environment variables only.

可以看到当前Loki对于Trace的支持集中在Jaeger，而且配置是默认开启的，并且只能在环境变量里面读取jaeger的信息。docker-compose下的案例如下：

querier-frontend:image: grafana/loki:1.6.1runtime: runcscale: 2environment:- JAEGER_AGENT_HOST=tempo    \\tempo的地址- JAEGER_ENDPOINT=http://tempo:14268/api/traces- JAEGER_SAMPLER_TYPE=const   \\采样率类型- JAEGER_SAMPLER_PARAM=100    \\采样率100

API网关方面

API网关并不是Loki的原生组件，而是在Loki分布式部署的情况下，需要有一个统一的入口对接口进行路由。之前小白用的Nginx，但是原生的Nginx并不支持OpenTracing。小白根据nginx1.14版本做了一个带jaeger模块的镜像用于Loki入口的trace生成和日志采集。

gateway:image: quay.io/cloudxiaobai/nginx-opentracing:1.14.0runtime: runcrestart: alwaysports:- 3100:3100volumes:- ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf- ./jaeger-config.json:/etc/jaeger-config.json- 'gateway_trace_log:/var/log/nginx/'

对于支持OpenTracing的Nginx，我们需要修改nginx.conf配置文件如下：

...
#加载opentracing库
load_module modules/ngx_http_opentracing_module.so;
http {#启用opentracingopentracing on;#加载jaeger库opentracing_load_tracer /usr/local/lib/libjaegertracing_plugin.so /etc/jaeger-config.json;#日志格式，打印traceidlog_format opentracing '"traceID":"$opentracing_context_uber_trace_id"';server {listen               3100 default_server;location = / {#向upstream转发时带上trace的头信息opentracing_operation_name $uri;opentracing_trace_locations off;opentracing_propagate_context;proxy_pass      http://querier:3100/ready;}}
}

以上小白只截取了Nginx部分配置，完整的要参考docker-compose里的nginx.conf

此外，nginx还需要一个jaeger-config.json，用于将trace数据转给agent处理。

{"service_name": "gateway", \\服务名"diabled": false,"reporter": {"logSpans": true,"localAgentHostPort": "jaeger-agent:6831"  \\jaeger-agent地址},"sampler": {"type": "const","param": "100"  \\采样率}
}

为了方便演示，小白配置的采样率均为100%

最后，我们为API网关启用一个Jaeger-agent用于收集trace信息并转给Tempo，它的配置如下：

jaeger-agent:image: jaegertracing/jaeger-agent:1.20runtime: runcrestart: always# 转发给tempocommand: ["--reporter.grpc.host-port=tempo:14250"]ports:- "5775:5775/udp"- "6831:6831/udp"- "6832:6832/udp"- "5778:5778"

为什么API网关不直接发给Tempo要经过Jaeger-agent转发一下，小白认为用agent的方式更加灵活一些。

以上，我们就完成了Loki分布式追踪的配置部分，接下来我们用docker-compose up -d将服务都运行起来。

Grafana方面

当docker的所有服务运行正常后，我们访问grafana并添加两个数据源

添加tempo数据源
添加Loki数据源，并解析API网关TraceID

Loki提取TraceID的正则部分是从API网关的日志中匹配

体验Tempo

数据源设置OK后，我们进入Explore选择loki查询trace.log就可以得到API网关的日志了。

从Parsed Fields里面我们就可以看到，Grafana从API网关的日志里面提取了16位字符串作为TraceID了，而它关联了Tempo的数据源，我们点击Tempo按钮就可以直接切到Trace的信息如下：

展开Trace信息，我们可以看到Loki的一次查询的链路会经过下面几个部分

gateway -> query-frontend -> querier -> ingester|-> SeriesStore.GetChunkRefs

并且得出结论，本次查询的耗时主要落在Ingeter上，原因是查询的日志还没被flush到存储当中，querier需从ingester中取日志的数据。

我们再来看一个Loki接收日志的案例：

从trace的链路来看，当日志采集端往Loki Post日志时，请求的链路会经过如下部分：

gateway -> distributor -> ingester

同时，我们还看到了这次的提交的日志流经过两个ingester实例的处理，且处理时间没有明显差异。

总结

关于Logging和Tracing两部分在Grafana上的展示还没有达到ObservabilityCON 2020上的流畅度，不过根据会上的消息，更精细话的trace <--> log、metrics <--> trace和metrics <--> log这三部分互相协作部分应该很快会发布。届时Grafana将是云上可观测性应用系统里的王者级产品（虽然有额外的各种查询语句学习成本）。

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