Jaeger开发入门(java版)

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本篇概览

• 前文《分布式调用链跟踪工具Jaeger？两分钟极速体验》咱们体验了Jaeger的基本能力，今天就来编码实践，了解如何将让自己的应用集成Jaeger；
• 本文的目标：今天咱们要在一个分布式系统中部署和使用jaeger，使用方式包括两种：首先是SDK内置的span，例如web请求、mysql或redis的操作等，这些会自动上报，第二种就是自定义span；
• 总的来说，今天的实战步骤如下：

1. 今天咱们要从零开发一个迷你的分布式系统，该系统架构如下图所示，可见有两个web应用：服务提供方jaeger-service-provider和服务调用方jaeger-service-consumer，再加一个redis：

2. jaeger-service-consumer收到用户通过浏览器发来的http请求时，会调用jaeger-service-provider提供的web服务，而jaeger-service-provider又会操作一次redis，整个流程与典型的分布式系统类似
3. jaeger-service-consumer和jaeger-service-provider在响应服务的过程中，都会将本次服务相关的数据上报到jaeger，这样咱们在jaeger的web页面就能观察到客户的一次请求会经过那些应用，关键位置耗时多少，关键参数是哪些等等；
4. 将所有应用制作成镜像，再编写docker-compose.yml文件集成它们
5. 运行，验证

参考文章

• 本文中会将springboot应用制作成docker镜像，如果您想了解详细的制作过程，可以参考以下两篇文章：
• 《体验SpringBoot(2.3)应用制作Docker镜像(官方方案)》
• 《详解SpringBoot(2.3)应用制作Docker镜像(官方方案)》

jaeger接入套路

• 先提前总结Spring Cloud应用接入jaeger的套路，以方便您的使用：
• 添加依赖库opentracing-spring-jaeger-cloud-starter，我这里是3.3.1版本
• 配置jaeger远程端口
• 创建配置类，向spring环境注册TracerBuilderCustomizer实例
• 在需要使用自定义span的代码中，用@Autowired注解引入Trace，使用它的API定制span
• 可以创建span，还可以基于已有span创建子span
• 除了指定span的名字，还能借助Trace的API给span增加标签(tag)和日志(log)，这些都会在jaeger的web页面展示出来
• 以上六步就是常规接入套路，接下来的实战就是按照此套路进行的

源码下载

• 本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blo...)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blo...	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blo...	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	[email protected]:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

• 这个git项目中有多个文件夹，本篇的源码在spring-cloud-tutorials文件夹下，如下图红框所示：

• spring-cloud-tutorials文件夹下有多个子工程，本篇的代码是jaeger-service-consumer和jaeger-service-provider，如下图红框所示：

创建web工程之一：jaeger-service-provider

• 为了方便管理依赖库版本，jaeger-service-provider工程是作为spring-cloud-tutorials的子工程创建的，其pom.xml如下：

    
        spring-cloud-tutorials
        com.bolingcavalry
        1.0-SNAPSHOT
    
    4.0.0

    jaeger-service-provider

    

        
            com.bolingcavalry
            common
            ${project.version}
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        

        
            io.opentracing.contrib
            opentracing-spring-jaeger-cloud-starter
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-redis
        
    
    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin
                
                    
                        true
                    
                
            
        
    

• 配置文件application.yml，注意由于后面会用到docker-compose，因此redis和jaeger的地址都无需填写具体的IP，只要填写它们的容器名即可：

spring:
  application:
    name: jaeger-service-provider
  redis:
    database: 0
    # Redis服务器地址 写你的ip
    host: redis
    # Redis服务器连接端口
    port: 6379
    # Redis服务器连接密码（默认为空）
    password:
    # 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制  类似于mysql的连接池
    jedis:
      pool:
        max-active: 10
        # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 表示连接池的链接拿完了 现在去申请需要等待的时间
        max-wait: -1
        # 连接池中的最大空闲连接
        max-idle: 10
        # 连接池中的最小空闲连接
        min-idle: 0
    # 连接超时时间（毫秒） 去链接redis服务端
    timeout: 6000

opentracing:
  jaeger:
    enabled: true
    udp-sender:
      host: jaeger
      port: 6831

• 配置类：

package com.bolingcavalry.jaeger.provider.config;

import io.jaegertracing.internal.MDCScopeManager;
import io.opentracing.contrib.java.spring.jaeger.starter.TracerBuilderCustomizer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class JaegerConfig {
    @Bean
    public TracerBuilderCustomizer mdcBuilderCustomizer() {
        // 1.8新特性，函数式接口
        return builder -> builder.withScopeManager(new MDCScopeManager.Builder().build());
    }
}

• 另外，由于本篇的重点是jaeger，因此redis相关代码就不贴出来了，有需要的读者请在此查看：RedisConfig.java、RedisUtils.java
• 接下来看看如何使用Trace的实例来定制span，下面是定了span及其子span的web接口类，请注意trace的API的使用，代码中已有详细注释，就不多赘述了：

package com.bolingcavalry.jaeger.provider.controller;

import com.bolingcavalry.common.Constants;
import com.bolingcavalry.jaeger.provider.util.RedisUtils;
import io.opentracing.Span;
import io.opentracing.Tracer;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

@RestController
@Slf4j
public class HelloController {

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    @Autowired
    private RedisUtils redisUtils;

    private String dateStr(){
        return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss").format(new Date());
    }

    /**
     * 模拟业务执行，耗时100毫秒
     * @param parentSpan
     */
    private void mockBiz(Span parentSpan) {
        // 基于指定span，创建其子span
        Span span = tracer.buildSpan("mockBizChild").asChildOf(parentSpan).start();

        log.info("hello");
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        span.finish();
    }

    /**
     * 返回字符串类型
     * @return
     */
    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        // 生成当前时间
        String timeStr = dateStr();

        // 创建一个span，在创建的时候就添加一个tag
        Span span = tracer.buildSpan("mockBiz")
                    .withTag("time-str", timeStr)
                    .start();

        // span日志
        span.log("normal span log");

        // 模拟一个耗时100毫秒的业务
        mockBiz(span);

        // 增加一个tag
        span.setTag("tiem-used", System.currentTimeMillis()-startTime);

        // span结束
        span.finish();

        // 写入redis
        redisUtils.set("Hello",  timeStr);
        // 返回
        return Constants.HELLO_PREFIX + ", " + timeStr;
    }
}

• 编码已经结束，接下来要将此工程制作成docker镜像了，新建Dockerfile文件，和pom.xml在同一个目录下：

# 指定基础镜像，这是分阶段构建的前期阶段
FROM openjdk:8-jdk-alpine as builder

# 设置时区
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
RUN echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezone

# 执行工作目录
WORKDIR application
# 配置参数
ARG JAR_FILE=target/*.jar
# 将编译构建得到的jar文件复制到镜像空间中
COPY ${JAR_FILE} application.jar
# 通过工具spring-boot-jarmode-layertools从application.jar中提取拆分后的构建结果
RUN java -Djarmode=layertools -jar application.jar extract

# 正式构建镜像
FROM openjdk:8-jdk-alpine
WORKDIR application
# 前一阶段从jar中提取除了多个文件，这里分别执行COPY命令复制到镜像空间中，每次COPY都是一个layer
COPY --from=builder application/dependencies/ ./
COPY --from=builder application/spring-boot-loader/ ./
COPY --from=builder application/snapshot-dependencies/ ./
COPY --from=builder application/application/ ./
ENTRYPOINT ["java", "org.springframework.boot.loader.JarLauncher"]

• 先在父工程spring-cloud-tutorials的pom.xml所在目录执行以下命令完成编译构建：

mvn clean package -U -DskipTests

• 再在Dockerfile所在目录执行以下命令制作docker镜像：

docker build -t bolingcavalry/jaeger-service-provider:0.0.1 .

• 至此，jaeger-service-provider相关开发已经完成

创建web工程之二：jaeger-service-consumer

• jaeger-service-consumer工程的创建过程和jaeger-service-provider如出一辙，甚至还要更简单一些（不操作redis），所以描述其开发过程的内容尽量简化，以节省篇幅
• pom.xml相比jaeger-service-provider的，少了redis依赖，其他可以照抄
• application.yml也少了redis：

spring:
  application:
    name: jaeger-service-consumer
opentracing:
  jaeger:
    enabled: true
    udp-sender:
      host: jaeger
      port: 6831

• 配置类JaegerConfig.java可以照抄jaeger-service-provider的
• 由于要远程调用jaeger-service-provider的web接口，因此新增restTemplate的配置类：

package com.bolingcavalry.jaeger.consumer.config;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.client.ClientHttpRequestFactory;
import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Configuration
public class RestTemplateConfig {
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(ClientHttpRequestFactory factory) {
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(factory);
        return restTemplate;
    }

    @Bean
    public ClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory() {
        SimpleClientHttpRequestFactory factory = new SimpleClientHttpRequestFactory();
        factory.setReadTimeout(5000);
        factory.setConnectTimeout(15000);
        return factory;
    }
}

• 关键代码是web接口的实现，会通过restTemplate调用jaeger-service-provider的接口：

package com.bolingcavalry.jaeger.consumer.controller;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@RestController
@Slf4j
public class HelloConsumerController {

    @Autowired
    RestTemplate restTemplate;

    /**
     * 返回字符串类型
     * @return
     */
    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        String url = "http://jaeger-service-provider:8080/hello";
        ResponseEntity responseEntity = restTemplate.getForEntity(url, String.class);
        StringBuffer sb = new StringBuffer();
        HttpStatus statusCode = responseEntity.getStatusCode();
        String body = responseEntity.getBody();

        // 返回
        return "response from jaeger-service-provider \nstatus : " + statusCode + "\nbody : " + body;
    }
}

• 接下来是编译构建制作docker镜像，和前面的jaeger-service-provider一样；

docker-compose.yml文件编写

• 现在咱们要将所有服务都运行起来了，先盘点一共有哪些服务要在docker-compose中启动的，如下所示，共计四个：
• jaeger
• redis
• jaeger-service-provider
• jaeger-service-consumer
• 完整的docker-compose.yml内容如下：

version: '3.0'

networks:
  jaeger-tutorials-net:
    driver: bridge
    ipam:
      config:
        - subnet: 192.168.1.0/24
          gateway: 192.168.1.1

services:
  jaeger:
    image: jaegertracing/all-in-one:1.26
    container_name: jaeger
    # 处理时钟漂移带来的计算出负数的问题
    command: ["--query.max-clock-skew-adjustment=100ms"]
    #选择网络
    networks:
      - jaeger-tutorials-net
    #选择端口
    ports:
      - 16686:16686/tcp
    restart: always
  redis:
    image: redis:6.2.5
    container_name: redis
    #选择网络
    networks:
      - jaeger-tutorials-net
    restart: always
  jaeger-service-provider:
    image: bolingcavalry/jaeger-service-provider:0.0.1
    container_name: jaeger-service-provider
    #选择网络
    networks:
      - jaeger-tutorials-net
    restart: always
  jaeger-service-consumer:
    image: bolingcavalry/jaeger-service-consumer:0.0.1
    container_name: jaeger-consumer-provider
    #选择端口
    ports:
      - 18080:8080/tcp
    #选择网络
    networks:
      - jaeger-tutorials-net
    restart: always

• 至此，开发工作已全部完成，开始验证

验证

• 在docker-compose.yml所在目录执行命令docker-compose up -d，即可启动所有容器：

will$ docker-compose up -d
Creating network "jaeger-service-provider_jaeger-tutorials-net" with driver "bridge"
Creating jaeger-service-provider  ... done
Creating jaeger                   ... done
Creating redis                    ... done
Creating jaeger-consumer-provider ... done

• 浏览器打开http://localhost:16686/search，熟悉的jaeger页面：

• 调用jaeger-service-consumer的web服务，浏览器访问http://localhost:18080/hello：

• 再去jaeger上可以看到上述访问的追踪详情：

• 点击上图红框3，可以展开此trace的所有span详情，如下图，红框中是咱们程序中自定义的span，绿框中的全是SDK自带的span，而蓝框中是redis的span的tag，该tag的值就是本次写redis操作的key，借助tag可以在定位问题的时候提供关键线索：

• 点开上图红框中的自定义span，如下图所示，tag和log都和代码对应上了：

• 至此，Spring Cloud应用接入和使用Jaeger的基本操作就全部完成了，希望如果您正在接入Jaeger，希望本文能给您一些参考，接下来的文章，咱们会继续深入学习Jaeger，了解它的更多特性；

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