Python服务全链路trace建设

在应用服务中,排查问题的成本比较高,建立全链路的监控可以提升问题发现的效率,降低问题排查成本。下面以flask结合zipkin为例介绍:

需要使用 Zipkin 的 Python 客户端库,例如 zipkin-pythonpy_zipkin,来发送跟踪数据到 Zipkin 服务器。

以下是集成步骤:

  1. 安装 Zipkin 客户端库 : pip 来安装 py_zipkin

    bash 复制代码
    pip install py_zipkin
  2. 配置 Zipkin 客户端: 在Flask 应用中,需要配置 Zipkin 客户端,包括 Zipkin 服务器的地址和端口,以及采样率等。

    python 复制代码
    from py_zipkin.zipkin import create_zipkin_span
    from py_zipkin.encoding import Encoding
    from py_zipkin.transport import HttpTransport
    
    ZIPKIN_HOST = 'your_zipkin_server_host'
    ZIPKIN_PORT = 9411
    ZIPKIN_ENDPOINT = f'http://{ZIPKIN_HOST}:{ZIPKIN_PORT}/api/v2/spans'
    
    transport = HttpTransport(ZIPKIN_ENDPOINT)
  3. 创建 Zipkin 中间件: 创建一个 Flask 中间件来处理 Zipkin 跟踪的创建和发送。

    python 复制代码
    from flask import Flask, request
    from py_zipkin.zipkin import zipkin_span
    
    app = Flask(__name__)
    
    @app.before_request
    def start_zipkin_trace():
        # 在请求开始时创建一个 Zipkin 跟踪
        trace_id = request.headers.get('X-B3-TraceId')
        if trace_id:
            span = create_zipkin_span(
                service_name='your_service_name',
                span_name='request',
                transport_handler=transport,
                sample_rate=100,
                trace_id=trace_id,
                encoding=Encoding.V1_THRIFT
            )
            request.environ['zipkin_span'] = span
    
    @app.after_request
    def finish_zipkin_trace(response):
        # 在请求结束时结束 Zipkin 跟踪并发送数据
        span = request.environ.get('zipkin_span')
        if span:
            span.finish()
        return response
  4. 在视图函数中使用 Zipkin 跟踪 : 在Flask 视图函数中,可以使用 zipkin_span 装饰器来创建一个 Zipkin 子跨度。

    python 复制代码
    @app.route('/')
    @zipkin_span(service_name='your_service_name', span_name='index')
    def index():
        # 你的视图逻辑
        return 'Hello, World!'
  5. 运行 Flask 应用: 配置完成后,运行Flask 应用,确保 Zipkin 服务器正在运行。 Flask应用会自动发送跟踪数据到 Zipkin 服务器。

  6. 查看和分析跟踪数据: 通过访问 Zipkin 的 Web UI 来查看和分析收集到的跟踪数据。在 Zipkin UI 中,可以查看每个请求的详细信息,包括服务之间的调用链和时间消耗。

请注意,这个例子提供了一个基本的集成框架,可以根据具体需求进行调整。此外,py_zipkin 和 Flask 的集成可能需要更多的配置,例如处理分布式跟踪的上下文传播等。建议查阅 py_zipkin 的官方文档以获取更详细的集成指南。

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