Skywalking Kafka Tracing实现

背景

Skywalking默认场景下,Tracing对于消息队列的发送场景,无法将TraceId传递到下游消费者,但对于微服务场景下,是有大量消息队列的业务场景的,这显然无法满足业务预期。

解决方案

Skywalking的官方社区中,有用户提出了该场景问题,Skywalking在补充工具包中,提供了对Kafka的tracing支持。

代码实现:

xml 复制代码
<dependency>
     <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
     <artifactId>apm-toolkit-kafka</artifactId>
     <version>${skywalking.version}</version>
  </dependency>

对于该工具包,默认情况下,是针对KafkaTemplate进行trace,即如果使用KafkaTemplate发送消息,代码层面无需做任何改动。

如果没有使用KafkaTemplate的场景,toolkit也提供的了注解的支持:

java 复制代码
public class ConsumerThread2 extends Thread {
    @Override
    public void run() {
        Properties consumerProperties = new Properties();
        //...consumerProperties.put()
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(consumerProperties);
        consumer.subscribe(topicPattern, new NoOpConsumerRebalanceListener());
        while (true) {
            if (pollAndInvoke(consumer)) break;
        }
        consumer.close();
    }
 
    @KafkaPollAndInvoke
    private boolean pollAndInvoke(KafkaConsumer<String, String> consumer) {
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
 
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
 
        if (!records.isEmpty()) {
            OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder().build();
            Request request = new Request.Builder().url("http://localhost:8080/kafka-scenario/case/kafka-thread2-ping").build();
            Response response = null;
            try {
                response = client.newCall(request).execute();
            } catch (IOException e) {
            }
            response.body().close();
            return true;
        }
        return false;
    }
}

异步线程Tracing

对于Kafka消息的发送,经常会配合异步线程池的场景使用,Tracing的基本原理是基于ThreadLocal进行实现的,那么对于异步场景,是会丢失TraceId,通常的解决方式,是需要手动将主线程的TraceId手动赋值给子线程,但这种方式需要手动代码侵入,并不友好。

幸运的是,Skywalking的toolkit中提供了对于异步线程tracing的支持。

xml 复制代码
<dependency>
   <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
   <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
   <version>${skywalking.version}</version>
</dependency>

推荐用法:

java 复制代码
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(1);
executorService.execute(RunnableWrapper.of(new Runnable() {
    @Override public void run() {
        //your code
    }
}));

或者:

java 复制代码
 @TraceCrossThread
    public static class MyCallable<String> implements Callable<String> {
        @Override
        public String call() throws Exception {
            return null;
        }
    }
...
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(1);
    executorService.submit(new MyCallable());

PS:事实上,RunnableWrapper也是基于@TraceCrossThread实现。

相关文档:

https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-java/v8.16.0/en/setup/service-agent/java-agent/application-toolkit-kafka/

https://skyapm.github.io/document-cn-translation-of-skywalking/zh/6.1.0/setup/service-agent/java-agent/Application-toolkit-trace-cross-thread.html

https://blog.51cto.com/knifeedge/5268667

https://blog.csdn.net/lijunwyf/article/details/107954543

相关推荐
what丶k8 小时前
深度解析:以Kafka为例,消息队列消费幂等性的实现方案与生产实践
java·数据结构·kafka
liux352810 小时前
Kafka 4.1.1 部署指南:单机版与安全认证配置
安全·kafka·linq
Jackyzhe12 小时前
从零学习Kafka:配置参数
分布式·学习·kafka
Go高并发架构_王工12 小时前
Kafka Streams:流处理应用开发实战
分布式·kafka·linq
摇摆的含羞草13 小时前
kafka多种通信方案总结
kafka
想你依然心痛13 小时前
Spark大数据分析与实战笔记(第六章 Kafka分布式发布订阅消息系统-03)
笔记·分布式·spark·kafka
Jackeyzhe1 天前
从零学习Kafka:配置参数
kafka
编程彩机1 天前
互联网大厂Java面试:从分布式架构到大数据场景解析
java·大数据·微服务·spark·kafka·分布式事务·分布式架构
编程彩机2 天前
互联网大厂Java面试:从分布式事务到微服务优化的技术场景解读
java·spring boot·redis·微服务·面试·kafka·分布式事务
indexsunny2 天前
互联网大厂Java面试实战:从Spring Boot到Kafka的技术与业务场景解析
java·spring boot·redis·面试·kafka·技术栈·microservices