在多语言的分布式系统中如何传递 Trace 信息

背景

前段时间有朋友问我关于 spring cloud 的应用在调用到 Go 的 API 之后出现 Trace 没有串联起来的问题。

完整的调用流程如下:

scss 复制代码
┌──────┐             
│Client│             
└┬─────┘             
┌▽──────────────────┐
│SpringCloud GateWay│
└┬──────────────────┘
┌▽──────────────┐    
│SpringBoot(app)│    
└┬──────────────┘    
┌▽──────────┐        
│Feign(http)│        
└┬──────────┘        
┌▽─────┐             
│Go Gin│             
└──────┘             

根因

在解决这个问题之前想要搞清楚 Trace 是如何跨语言以及跨应用传递的。

其实也可以类比为在分布式系统中如何传递上下文;既然要传递数据那就涉及到系统之间的调用,也就是我们常说的 RPC(remote procedure call)。

提到 PRC 我们常见的一般有两种协议:

  • 基于 HTTP 协议,简单易读,兼容性好
  • 基于 TCP 的私有协议,高效性能更佳

基于 TCP 私有协议的又诞生出许多流行的框架,比如:

  • Dubbo
  • Thrift
  • gRPC(基于 HTTP2,严格来说不算私有协议)
  • 基于 MQ 实现的 RPC(生产消费者模式,本质上这些 MQ 都是私有协议,比如 RocketMQ、Pulsar 等)

但我们需要在 RPC 调用的过程中在上下文里包含 Trace 时,通常都是将 TraceId 作为元数据进行传递。

对于 HTTP 来说就是 header、而其余的私有 TCP 协议通常也会提供一个元数据的结构用于存放一些非业务数据。

比如在 OpenTelemetry-Go 的 sdk 中,会在一次 RPC 中对 Trace 数据进行埋点。

最终也是使用 metadata metadata.MD 来获取上下文。


在 Pulsar 中是将 TraceId 存放在 properties 中,也相当于是元数据。

arduino 复制代码
┌──────┐
│Client│
└┬─────┘
┌▽─────┐
│Pulsar│
└┬─────┘
┌▽───┐  
│gRPC│  
└────┘  
go 复制代码
func (s *server) SayHello(ctx context.Context, in *pb.HelloRequest) (*pb.HelloReply, error) {  
    defer apiCounter.Add(ctx, 1)  
    md, _ := metadata.FromIncomingContext(ctx)  
    log.Printf("Received: %v, md: %v", in.GetName(), md)  
    name, _ := os.Hostname()  
    span := trace.SpanFromContext(ctx)  
    span.SetAttributes(attribute.String("request.name", in.Name))  
    s.span(ctx)  
    return &pb.HelloReply{Message: fmt.Sprintf("hostname:%s, in:%s, md:%v", name, in.Name, md)}, nil  
}

在这样一次调用中如果我们将 PulsarpropertiesgRPC meta 打印出来将会看到 TraceID 是如何进行传递的。

解决

回到这个问题本身,Trace 在 Gin Server 端没有关联起来,明显就是 Gin 没有接收到上游的 TraceId,导致它认为是新的一次调用,从而会创建一个 Trace。

解决起来也很容易,只需要在启动 Gin 的时候传入一个 OTEL 提供的拦截器,在这个拦截器中 OTEL 的 sdk 会自动从 HTTP header 里解析出 TraceId 然后塞入到当前的 context 中,这样两个进程的 Trace 就可以关联起来了。

相关代码如下:

go 复制代码
	r := gin.New()
	r.Use(otelgin.Middleware("my-server"))

由于 Go 没有提供类似于 Java 的 javaagent 扩展,这类原本可以全自动打桩的代码都需要硬编码实现。

在这个 otelgin 实现的 Middleware 里会使用 HTTP header 来传输 context。

本质上是操作 HTTP header 查询和写入 Trace

会首先获取上游的 TraceID,这里的 traceparentHeader 也就是我们刚才看到的 traceparent

如果获取到了就会解析里面的 TraceID,并生成当前的 Context,这样这个 context 就会一直往后传递了。

流程与上文提到 gRPC 类似。

这是目前 otel-go-sdk 支持的自动打桩框架,目前看来还不太多,但常用的也都支持了。

总结

如何跨进程调的 Trace 信息都是通过网络传递的,只是对于不同的协议传输的细节也各不相同,但原理都是类似的。

关键就是上面这两张图,进程 1 在调用进程 2 的时候将信息写入进去,进程 2 在收到请求的时候解析出 Trace,这两个步骤缺一不可。

相关推荐
咖啡教室8 分钟前
每日一个计算机小知识:Linux
linux·后端
IT_陈寒23 分钟前
Vite 5个隐藏技巧让你的项目构建速度提升50%,第3个太香了!
前端·人工智能·后端
用户40993225021225 分钟前
复杂查询总拖后腿?PostgreSQL多列索引+覆盖索引的神仙技巧你get没?
后端·ai编程·trae
BUTCHER51 小时前
Kafka多网卡环境配置
分布式·kafka
凤山老林1 小时前
排序算法:详解插入排序
java·开发语言·后端·算法·排序算法
兆龙电子单片机设计1 小时前
【STM32项目开源】STM32单片机智能农业大棚控制系统
stm32·单片机·物联网·开源·自动化
AI分享猿1 小时前
MonkeyCode:开源AI编程助手的技术实践与应用价值
开源·ai编程
低音钢琴1 小时前
【SpringBoot从初学者到专家的成长18】SpringBoot中的数据持久化:JPA与Hibernate的结合
spring boot·后端·hibernate
paopaokaka_luck1 小时前
基于SpringBoot+Vue的社区诊所管理系统(AI问答、webSocket实时聊天、Echarts图形化分析)
vue.js·人工智能·spring boot·后端·websocket
鸿蒙小白龙2 小时前
openharmony之分布式蓝牙实现多功能场景设备协同实战
分布式·harmonyos·鸿蒙·鸿蒙系统·open harmony