生产环境里的Istio和Kubernetes：Tracing

在 上一篇博文里，我们介绍了Service Mesh（服务网格）Istio的组成部分，并回答了Istio新手经常会问的问题。本文会研究如何整理这些在网络上收集到的tracing信息。
在听到Service Mesh这个新概念的时候，开发人员和系统管理员首先考虑的事情是tracing。我们会为每个微服务添加特定的代理服务器来处理所有TCP流量。你可能会自然地认为很容易收集所有网络事件的信息。但不幸的是，实际需要考虑很多细节。让我们一起研究一下。

一大误解是可以轻松得到网络流量上的网络交互数据

实际上，相对容易的仅仅是得到由箭头连接的系统节点图，以及服务间的数据速率（实际上，仅仅是单位时间内的比特数）。但是，绝大多数情况下，服务通过应用层协议来通信，比如HTTP，gRPC，Redis等。当然，我们想看到这些协议的tracing信息，想看到应用级别请求的速率，而不是单纯的数据速率。另外，我们想知道协议的请求延时。最终，则想看到从用户输入触发的请求到收到回复这之间的全路径。不过这可不是一件容易的事情。
首先，从Istio的架构角度看怎么发送tracing信息。上文提到，Istio有一个特定的组件收集Telemetry，称为Mixer。但是，在当前的1.1.*的版本里，代理服务器，也就是Envoy代理，直接发送tracing span。Envoy代理支持使用Zipkin协议发送tracing span。其他协议则要求单独的插件。Istio自带预编译并且预先配置好的Envoy代理，仅支持Zipkin协议。比如，如果用户想使用Jaeger协议并通过UDP发送tracing span，那么他需要构建自定义的istio-proxy镜像。Istio-proxy的确支持自定义插件，但是，还仅仅有alpha版本。因此，如果想避免多个自定义的设置，那么接受并存储tracing span的方案里并没有太多的选择。可以使用最受欢迎的协议，Zipkin或者Jaeger，但是如果使用后者，所有东西都需要使用Zipkin兼容的协议（性能会差一些）来上传。Zipkin协议通过HTTP协议将所有tracing信息发送给收集器，消耗更大。
如上文所说，我们需要跟踪应用层协议。这意味着每个服务旁的代理服务器必须理解当时发生的网络事件。Istio默认所有端口使用plain TCP，这意味着不会发送trace。要发送trace，首先需要在main mesh config里启用相关的配置，然后依据服务内协议的实现来命名所有Kubernetes服务实体的所有端口。比如：

1. apiVersion: v1

2. kind: Service

3. metadata:

4. name: nginx

5. spec:

6. ports:

7. - port: 80

8. targetPort: 80

9. name: http

10. selector:

11. app: nginx

还可以使用组合名称，比如http-magic（Istio能够识别http并且将端口识别为http端口）。
为了避免修补多个配置来定义协议，有如下workaround：在Pilot组件执行协议决策逻辑[1]的时候修改它的配置。然后，当然需要切回标准逻辑并且切换所有端口的命名惯例。
为了理解协议是否定义正确，可以从Envoy代理进入任意Sidecar容器，从location/config_dump发送请求给Envoy接口的admin端口。在最终的配置里，检查相应服务的Operation字段。在Istio里，它就相当于请求目的地的标识。在Istio里自定义这个参数（之后可以在tracing系统里看到），启动Sidecar容器的时候设置serviceCluster标记。比如，它可以从Kubernetes API得到的变量里计算出来：

1. --serviceCluster ${POD_NAMESPACE}.$(echo ${POD_NAME} | sed -e 's/-[a-z0-9]*-[a-z0-9]*$//g')

这里[2]很好地解释了Envoy的trace是如何工作的。
在Envoy代理的启动标记里必须指定发送tracing span的端口，比如：—-zipkinAddress tracing-collector.tracing:9411。
另一个误解是用户可以轻松获取系统内请求的所有trace

不幸的是事实并非如此。实现的复杂度取决于服务是如何交互的。为什么是这样呢？
问题在于要让Istio代理理解服务的入站和出站请求的匹配关系，仅仅截获所有流量是不够的。你需要某种匹配标识符。HTTP Envoy代理使用特别的header，这样Envoy能够准确理解服务的哪个请求生成对其他服务的特定请求。这些header包括：

• x-request-id

• x-b3-spanid

• x-b3-parentspanid

• x-b3-sampled

• x-b3-flags

• x-ot-span-context

如果你只有一个单点，比如，一个基础的客户端，这里可以加入逻辑，然后需要做的就是等待library在所有客户端里更新完毕。但是如果你面对的是一个复杂的异构系统，没有统一的服务-服务的网络流量，那么很可能就会有问题。不加这样的逻辑，所有的tracing信息都是单层级的。你可以得到所有服务-服务的交互，但是却无法形成网络流量链。

结论

Istio提供了方便的工具收集网络上的所有tracing信息，但是它的实现要求系统的变更，要考虑到Istio的实现的独特性。这是要解决的两大问题：定义应用层的协议（Envoy代理必须支持）以及设置转发信息，匹配入站和出站请求（如果是HTTP协议的话，使用header）。如果这两大问题都解决了，那么你就有了强大的工具，可以从网络上透明地收集信息，即使这是个高度异构的系统，可能由多种语言使用多种架构组成。
下一篇博文里，我们会讨论Istio最大的挑战之一——每个Sidecar代理容器所带来的高RAM使用率的问题——并且讨论如何解决这个问题。
相关链接：

1. https://github.com/istio/istio/blob/75153eb2ee73c57da167be1441f9fa9f6316605b/pilot/pkg/serviceregistry/kube/conversion.go#L62

2. https://github.com/envoyproxy/envoy/tree/master/examples/zipkin-tracing

原文链接：https://medium.com/avitotech/istio-and-kubernetes-in-production-part-2-tracing-6304a5af82e9

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