俄羅斯：將審查iPhone等外國公司設備 保數據安全
iPhone和特斯拉都屬于在各自領域領頭羊的品牌，推出的產品也也都是數一數二的，但對于一些國家而言，它們的產品可靠性和安全性還是在限制范圍內。近日，俄羅斯聯邦通信、信息技術
我們參考官方文檔構建幾個 spring boot 、Golang 項目再配合 Agent 其實也可以很方便的集成 OpenTelemetry。
但是要完整的體驗 OpenTelemetry 的所有功能，包含 trace、logs、metrics，還有社區這么多語言的支持其實還是比較麻煩的。
我們還需要單獨部署 collector、存儲的 backend service 等組件、包括 trace UI 展示所需要的 Jaeger，metric 所需要的 grafana 等。
這些所有東西都自己從頭弄的話還是比較費時，不過好在社區已經將這些步驟都考慮到了。
特地為大家寫了一個 opentelemetry-demo。
這個項目模擬了一個微服務版本的電子商城，主要包含了以下一些項目：
Service | Language | Description |
accountingservice | Go | 處理和計算訂單數據 |
adservice | Java | 廣告服務 |
cartservice | .NET | 購物車服務，主要會依賴 Redis |
checkoutservice | Go | checkout |
currencyservice | C++ | 貨幣轉換服務，提供了較高的 QPS 能力。 |
emailservice | Ruby | 郵件服務 |
frauddetectionservice | Kotlin | 風控服務 |
frontend | JavaScript | 前端應用 |
loadgenerator | Python/Locust | 模擬壓測服務 |
paymentservice | JavaScript | 支付服務 |
productcatalogservice | Go | 商品服務 |
quoteservice | PHP | 成本服務 |
recommendationservice | Python | 推薦服務 |
shippingservice | Rust | shipping service |
可以發現在這個 demo 中提供了許多的服務，而且包含了幾乎所有主流的語言，可以很好的模擬我們實際的使用場景了。 |
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通過這張圖可以更直觀的查看各個服務之間的關系。
整體來說前端所有的請求都會通過 front-end-proxy 這個組件代理，最終再由 front 這個服務進行轉發到不同的后端服務中。
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除了一個項目的架構圖之外，還有一個關于 OpenTelemetry 的數據流轉圖。
在 OpenTelemetry 中數據流轉是它的特點也是非常重要的核心，這點在上一篇文章中講過，用戶可以自由定制數據的流轉以及任意的處理數據，在這個圖中就將數據流轉可視化了。
Prometheus 已經于 23 年七月份支持 OTLP 格式的 metric 數據導入了。
關于 collector 的配置會在后文講解。
接下來便是安裝 Demo 了，我更推薦使用 helm 安裝。
這里的版本要求是：
helm repo add open-telemetry https://open-telemetry.github.io/opentelemetry-helm-chartshelm repo updatehelm install my-otel-demo open-telemetry/opentelemetry-demo這樣就可以很簡單的將 demo 所涉及到的所有組件和服務都安裝到 default 命名空間中。
helm show values open-telemetry/opentelemetry-demo > demo.yaml不過在安裝前還是建議先導出一份 value.yaml，之后可以使用這個 yaml 定制需要安裝的組件。
在這個 yaml 中我們可以看到有哪些組件和服務可以定制：
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可以看到這里包含了我們剛才提到的所有服務，以及這些服務所依賴的 Kafka、redis、Prometheus 等中間件，都可以自己進行定制修改。
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當所有的 Pod 都成功運行之后表示安裝成功。
正常情況下安裝不會有什么問題，最大可能的問題就是鏡像拉取失敗，此時我們可以先在本地手動 docker pull 下來鏡像后再上傳到私服，然后修改 deployment 中的鏡像地址即可。
為了方便使用我們可以用這個 demo 進行測試，還需要將 front-proxy 的服務暴露出來可以在本地訪問：
kubectl port-forward svc/my-otel-demo-frontendproxy 8080:8080Component | Path |
Shop 首頁 | http://localhost:8080 |
Grafana | http://localhost:8080/grafana |
壓測頁面 | http://localhost:8080/loadgen |
Jaeger UI | http://localhost:8080/jaeger/ui |
正常情況下就可以打開這些頁面進行訪問了。 |
不過使用 port-forward 轉發的方式只是臨時方案，使用 ctrl+c 就會停止暴露服務，所以如果想要一個穩定的訪問鏈接時便可以配置一個 ingress。
components: frontendProxy: ingress: enabled: true annotations: {} hosts: - host: otel-demo.my-domain.com paths: - path: / pathType: Prefix port: 8080在之前的 helm 的 value.yaml 中配置即可，本地測試的話需要將這個 host 和 ingress 暴露出來的 IP 進行綁定才可以使用這個域名機進行訪問。
更多關于 ingress 的使用可以參考我之前的文章：
當然簡單起見也可以直接將 front-proxy 的 service 類型改為 LoadBalancer。（默認是 ClusterIP 只可以在集群內訪問）
這樣就可以直接通過這個 service 的 IP 進行訪問了。
components: frontendProxy: service: type: LoadBalancer不過需要注意的是如果 demo 安裝完成之后是不可以再次修改 service 的類型的，需要手動這個 service 刪掉之后再次新建才可以。
臨時測試使用的話還是推薦直接使用 port-forward 進行轉發。
通過之前的項目架構圖可以得知，我們在項目首頁刷新會直接請求 AdService 來獲取廣告。
為了簡單起見我們只查詢這一鏈路的調用情況：
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打開 http://localhost:8080/jaeger/ui/search Jeager 的 UI 頁面便可以篩選服務，之后點擊查找 Traces 就可以列出一段時間內的訪問 trace。
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可以看到這個請求鏈路是從前端訪問到 adService 中的 getAds()接口，然后在這個接口中再訪問了 getAdsByCategory 函數。
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最終在源碼中也可以看到符合鏈路的調用代碼。
在剛才的鏈路圖的右下角有一個 spanID，整個 trace 是由這些小的 span 組成，每一個 span 也會有唯一 spanID；trace 也會有一個 traceID 將這些 span 串聯起來；更多關于 trace 的內容會在后面的文章進行分析。
我們再打開 grafana 便可以看到剛才訪問的 adService 的延遲和接口的 QPS 情況：
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在opentelemetry-collector-data-flow 面板中還可以看到 OpenTelemetry 的數據流轉。
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更多監控信息可以查看其它的面板。
而剛才面板中的數據流轉規則則是在我們的 collector 中進行配置的：
receivers: otlp: protocols: grpc: http: cors: allowed_origins: - "http://*" - "https://*" httpcheck/frontendproxy: targets: - endpoint: http://frontendproxy:${env:ENVOY_PORT}exporters: debug: otlp: endpoint: "jaeger:4317" tls: insecure: true otlphttp/prometheus: endpoint: "http://prometheus:9090/api/v1/otlp" tls: insecure: true opensearch: logs_index: otel http: endpoint: "http://opensearch:9200" tls: insecure: trueprocessors: batch:connectors: spanmetrics:service: pipelines: traces: receivers: [otlp] processors: [batch] exporters: [otlp, debug, spanmetrics] metrics: receivers: [httpcheck/frontendproxy, otlp, spanmetrics] processors: [batch] exporters: [otlphttp/prometheus, debug] logs: receivers: [otlp] processors: [batch] exporters: [opensearch, debug]重點的就是這里的 service.piplines，可以進行任意的組裝。
更多關于 collector 的配置也會在后續文章中繼續講解。
我們也可以繼續訪問這個 demo 網站，模擬加入購物車、下單等行為，再結合 trace 和 metric 觀察系統的變化。
這樣一個完整的 OpenTelemetry-Demo 就搭建完畢了，我們實際在生產環境使時完全可以參考這個 demo 進行配置，可以少踩很多坑。
參考鏈接：
本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-26-91019-0.html實操 OpenTelemetry：通過 Demo 掌握微服務監控的藝術
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