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使用nomad实现集群管理和微服务部署调度

“云原生”“容器化”“微服务”“服务网格”等概念大行其道的今天,一提到集群管理、容器工作负载调度,人们首先想到的是Kubernetes

Kubernetes经过多年的发展,目前已经成为了云原生计算平台的事实标准,得到了诸如谷歌、微软、红帽、亚马逊、IBM、阿里等大厂的大力支持,各大云计算提供商也都提供了专属Kubernetes集群服务。开发人员可以一键在这些大厂的云上创建k8s集群。对于那些不愿被cloud provider绑定的组织或开发人员,Kubernetes也提供了诸如Kubeadm这样的k8s集群引导工具,帮助大家在裸金属机器上搭建自己的k8s集群,当然这样做的门槛较高(如果您想学习自己搭建和管理k8s集群,可以参考我在慕课网上发布的实战课《高可用集群搭建、配置、运维与应用》)。

Kubernetes的学习曲线是公认的较高,尤其是对于应用开发人员。再加上Kubernetes发展很快,越来越多的概念和功能加入到k8s技术栈,这让人们不得不考虑建立和维护这样一套集群所要付出的成本。人们也在考虑是否所有场景都需要部署一个k8s集群,是否有轻量级的且能满足自身需求的集群管理和微服务部署调度方案呢?外国朋友Matthias Endler就在其文章《也许你不需要Kubernetes》中给出一个轻量级的集群管理方案 – 使用hashicorp开源的nomad工具

这让我想起了去年写的《基于consul实现微服务的服务发现和负载均衡》一文。文中虽然实现了基于consul的服务注册、发现以及负载均衡,但是缺少一个环节:那就是整个集群管理以及工作负载部署调度自动化的缺乏。nomad应该恰好可以补足这一短板,并且它足够轻量。本文我们就来探索和实践一下使用nomad实现集群管理和微服务部署调度。

一. 安装nomad集群

nomad是Hashicorp公司出品的集群管理和工作负荷调度器,支持多种驱动形式的工作负载调度,包括Docker容器、虚拟机、原生可执行程序等,并支持跨数据中心调度。Nomad不负责服务发现或密钥管理等 ,它将这些功能分别留给了HashiCorp的ConsulVault。HashiCorp的创始人认为,这会使得Nomad更为轻量级,调度性能更高。

nomad使用Go语言实现,因此其本身仅仅是一个可执行的二进制文件。和Hashicorp其他工具产品(诸如:consul等)类似,nomad一个可执行文件既可以以server模式运行,亦可以client模式运行,甚至可以启动一个实例,既是server,也是client。

下面是nomad集群的架构图(来自hashicorp官方):

img{512x368}

一个nomad集群至少要包含一个server,作为集群的控制平面;一个或多个client则用于承载工作负荷。通常生产环境nomad集群的控制平面至少要有5个及以上的server才能在高可用上有一定保证。

建立一个nomad集群有多种方法,包括手工建立、基于consul自动建立和基于云自动建立。考虑到后续涉及微服务的注册发现,这里我们采用基于consul自动建立nomad集群的方法,下面是部署示意图:

img{512x368}

我这里的试验环境仅有三台hosts,因此这三台host既承载consul集群,也承载nomad集群(包括server和client),即nomad的控制平面和工作负荷由这三台host一并承担了。

1. consul集群启动

在之前的《基于consul实现微服务的服务发现和负载均衡》一文中,我对consul集群的建立做过详细地说明,因此这里只列出步骤,不详细解释了。注意:这次consul的版本升级到了consul v1.4.4了。

在每个node上分别下载consul 1.4.4:

# wget -c https://releases.hashicorp.com/consul/1.4.4/consul_1.4.4_linux_amd64.zip
# unzip consul_1.4.4_linux_amd64.zip

# cp consul /usr/local/bin

# consul -v

Consul v1.4.4
Protocol 2 spoken by default, understands 2 to 3 (agent will automatically use protocol >2 when speaking to compatible agents)

启动consul集群:(每个node上创建~/.bin/consul-install目录,并进入该目录下执行)

dxnode1:

# nohup consul agent -server -ui -dns-port=53 -bootstrap-expect=3 -data-dir=~/.bin/consul-install/consul-data -node=consul-1 -client=0.0.0.0 -bind=172.16.66.102 -datacenter=dc1 > consul-1.log & 2>&1

dxnode2:

# nohup consul agent -server -ui -dns-port=53  -bootstrap-expect=3 -data-dir=/root/consul-install/consul-data -node=consul-2 -client=0.0.0.0 -bind=172.16.66.103 -datacenter=dc1 -join 172.16.66.102 > consul-2.log & 2>&1

dxnode3:

nohup consul agent -server -ui -dns-port=53  -bootstrap-expect=3 -data-dir=/root/consul-install/consul-data -node=consul-3 -client=0.0.0.0 -bind=172.16.66.104 -datacenter=dc1 -join 172.16.66.102 > consul-3.log & 2>&1

consul集群启动结果查看如下:

# consul members
Node      Address             Status  Type    Build  Protocol  DC   Segment
consul-1  172.16.66.102:8301  alive   server  1.4.4  2         dc1  <all>
consul-2  172.16.66.103:8301  alive   server  1.4.4  2         dc1  <all>
consul-3  172.16.66.104:8301  alive   server  1.4.4  2         dc1  <all>

# consul operator raft list-peers
Node      ID                                    Address             State     Voter  RaftProtocol
consul-3  d048e55b-5f6a-34a4-784c-e6607db0e89e  172.16.66.104:8300  leader    true   3
consul-1  160a7a20-f177-d2f5-0765-e6d1a9a1a9a4  172.16.66.102:8300  follower  true   3
consul-2  6795cd2c-fad5-9d4f-2531-13b0a65e0893  172.16.66.103:8300  follower  true   3

2. DNS设置(可选)

如果采用基于consul DNS的方式进行服务发现,那么在每个nomad client node上设置DNS则很必要。否则如果要是基于consul service catalog的API去查找service,则可忽略这个步骤。设置步骤如下:

在每个node上,创建和编辑/etc/resolvconf/resolv.conf.d/base,填入如下内容:

nameserver {consul-1-ip}
nameserver {consul-2-ip}

然后重启resolvconf服务:

#  /etc/init.d/resolvconf restart
[ ok ] Restarting resolvconf (via systemctl): resolvconf.service.

新的resolv.conf将变成:

# cat /etc/resolv.conf
# Dynamic resolv.conf(5) file for glibc resolver(3) generated by resolvconf(8)
#     DO NOT EDIT THIS FILE BY HAND -- YOUR CHANGES WILL BE OVERWRITTEN
nameserver {consul-1-ip}
nameserver {consul-2-ip}
nameserver 100.100.2.136
nameserver 100.100.2.138
options timeout:2 attempts:3 rotate single-request-reopen

这样无论是在host上,还是在新启动的container里就都可以访问到xx.xx.consul域名的服务了:

# ping -c 3 consul.service.dc1.consul
PING consul.service.dc1.consul (172.16.66.103) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.16.66.103: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.227 ms
64 bytes from 172.16.66.103: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.158 ms
^C
--- consul.service.dc1.consul ping statistics ---
2 packets transmitted, 2 received, 0% packet loss, time 999ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.158/0.192/0.227/0.037 ms

# docker run busybox ping -c 3 consul.service.dc1.consul

PING consul.service.dc1.consul (172.16.66.104): 56 data bytes
64 bytes from 172.16.66.104: seq=0 ttl=64 time=0.067 ms
64 bytes from 172.16.66.104: seq=1 ttl=64 time=0.061 ms
64 bytes from 172.16.66.104: seq=2 ttl=64 time=0.076 ms

--- consul.service.dc1.consul ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 0.061/0.068/0.076 ms

3. 基于consul集群引导启动nomad集群

按照之前的拓扑图,我们需先在每个node上分别下载nomad:

# wget -c https://releases.hashicorp.com/nomad/0.8.7/nomad_0.8.7_linux_amd64.zip

# unzip nomad_0.8.7_linux_amd64.zip.zip

# cp ./nomad /usr/local/bin

# nomad -v

Nomad v0.8.7 (21a2d93eecf018ad2209a5eab6aae6c359267933+CHANGES)

我们已经建立了consul集群,因为我们将采用基于consul集群引导启动nomad集群这一创建nomad集群的最Easy方式。同时,我们每个node上既要运行nomad server,也要nomad client,于是我们在nomad的配置文件中,对server和client都设置为”enabled = true”。下面是nomad启动的配置文件,每个node上的nomad均将该配置文件作为为输入:

// agent.hcl

data_dir = "/root/.bin/nomad-install/nomad.d"

server {
  enabled = true
  bootstrap_expect = 3
}

client {
  enabled = true
}

下面是在各个节点上启动nomad的操作步骤:

dxnode1:

# nohup nomad agent -config=/root/.bin/nomad-install/agent.hcl  > nomad-1.log & 2>&1

dxnode2:

# nohup nomad agent -config=/root/.bin/nomad-install/agent.hcl  > nomad-2.log & 2>&1

dxnode3:

# nohup nomad agent -config=/root/.bin/nomad-install/agent.hcl  > nomad-3.log & 2>&1

查看nomad集群的启动结果:

#  nomad server members
Name            Address        Port  Status  Leader  Protocol  Build  Datacenter  Region
dxnode1.global  172.16.66.102  4648  alive   true    2         0.8.7  dc1         global
dxnode2.global  172.16.66.103  4648  alive   false   2         0.8.7  dc1         global
dxnode3.global  172.16.66.104  4648  alive   false   2         0.8.7  dc1         global

# nomad operator raft list-peers

Node            ID                  Address             State     Voter  RaftProtocol
dxnode1.global  172.16.66.102:4647  172.16.66.102:4647  leader    true   2
dxnode2.global  172.16.66.103:4647  172.16.66.103:4647  follower  true   2
dxnode3.global  172.16.66.104:4647  172.16.66.104:4647  follower  true   2

# nomad node-status
ID        DC   Name     Class   Drain  Eligibility  Status
7acdd7bc  dc1  dxnode1  <none>  false  eligible     ready
c281658a  dc1  dxnode3  <none>  false  eligible     ready
9e3ef19f  dc1  dxnode2  <none>  false  eligible     ready

以上这些命令的结果都显示nomad集群工作正常!

nomad还提供一个ui界面(http://nomad-node-ip:4646/ui),可以让运维人员以可视化的方式直观看到当前nomad集群的状态,包括server、clients、工作负载(job)的情况:

img{512x368}

nomad ui首页

img{512x368}

nomad server列表和状态

img{512x368}

nomad client列表和状态

二. 部署工作负载

引导启动成功nomad集群后,我们接下来就要向集群中添加“工作负载”了。

Kubernetes中,我们可以通过创建deployment、pod等向集群添加工作负载;在nomad中我们也可以通过类似的声明式的方法向nomad集群添加工作负载。不过nomad相对简单许多,它仅提供了一种名为job的抽象,并给出了job的specification。nomad集群所有关于工作负载的操作均通过job描述文件和nomad job相关子命令完成。下面是通过job部署工作负载的流程示意图:

img{512x368}

从图中可以看到,我们需要做的仅仅是将编写好的job文件提交给nomad即可。

Job spec定义了:job -> group -> task的层次关系。每个job文件只有一个job,但是一个job可能有多个group,每个group可能有多个task。group包含一组要放在同一个集群中调度的task。一个Nomad task是由其驱动程序(driver)在Nomad client节点上执行的命令、服务、应用程序或其他工作负载。task可以是短时间的批处理作业(batch)或长时间运行的服务(service),例如web应用程序、数据库服务器或API。

Tasks是在用HCL语法的声明性job规范中定义的。Job文件提交给Nomad服务端,服务端决定在何处以及如何将job文件中定义的task分配给客户端节点。另一种概念化的理解是:job规范表示工作负载的期望状态,Nomad服务端创建并维护其实际状态。

通过job,开发人员还可以为工作负载定义约束和资源。约束(constraint)通过内核类型和版本等属性限制了工作负载在节点上的位置。资源(resources)需求包括运行task所需的内存、网络、CPU等。

有三种类型的job:system、service和batch,它们决定Nomad将用于此job中task的调度器。service 调度器被设计用来调度永远不会宕机的长寿命服务。batch作业对短期性能波动的敏感性要小得多,寿命也很短,几分钟到几天就可以完成。system调度器用于注册应该在满足作业约束的所有nomad client上运行的作业。当某个client加入到nomad集群或转换到就绪状态时也会调用它。

Nomad允许job作者为自动重新启动失败和无响应的任务指定策略,并自动将失败的任务重新调度到其他节点,从而使任务工作负载具有弹性。

如果对应到k8s中的概念,group更像是某种controller,而task更类似于pod,是被真实调度的实体。Job spec对应某个k8s api object的spec,具体体现在某个yaml文件中。

下面我们就来真实地在nomad集群中创建一个工作负载。我们使用之前在《基于consul实现微服务的服务发现和负载均衡》一文中使用过的那几个demo image,这里我们先使用httpbackendservice镜像来创建一个job。

下面是httpbackend的job文件:

// httpbackend-1.nomad

job "httpbackend" {
  datacenters = ["dc1"]
  type = "service"

  group "httpbackend" {
    count = 2

    task "httpbackend" {
      driver = "docker"
      config {
        image = "bigwhite/httpbackendservice:v1.0.0"
        port_map {
          http = 8081
        }
        logging {
          type = "json-file"
        }
      }

      resources {
        network {
          mbits = 10
          port "http" {}
        }
      }

      service {
        name = "httpbackend"
        port = "http"
      }
    }
  }
}

这个文件基本都是自解释的,重点提几个地方:

  • job type: service : 说明该job创建和调度的是一个service类型的工作负载;

  • count = 2 : 类似于k8s的replicas字段,期望在nomad集群中运行2个httpbackend服务实例,nomad来保证始终处于期望状态。

  • 关于port:port_map指定了task中容器的监听端口。network中的port “http” {}没有指定静态IP,因此将采用动态主机端口。service中的port则指明使用”http”这个tag的动态主机端口。这和k8s中service中port使用名称匹配的方式映射到具体pod中的port的方法类似。

我们使用nomad job子命令来创建该工作负载。正式创建之前,我们可以先通过nomad job plan来dry-run一下,一是看job文件格式是否ok;二来检查一下nomad集群是否有空余资源创建和调度新的工作负载:

# nomad job plan httpbackend-1.nomad
+/- Job: "httpbackend"
+/- Stop: "true" => "false"
    Task Group: "httpbackend" (2 create)
      Task: "httpbackend"

Scheduler dry-run:
- All tasks successfully allocated.

Job Modify Index: 4248
To submit the job with version verification run:

nomad job run -check-index 4248 httpbackend-1.nomad

When running the job with the check-index flag, the job will only be run if the
server side version matches the job modify index returned. If the index has
changed, another user has modified the job and the plan's results are
potentially invalid.

如果plan的输出结果没有问题,则可以用nomad job run正式创建和调度job:

# nomad job run httpbackend-1.nomad
==> Monitoring evaluation "40c63529"
    Evaluation triggered by job "httpbackend"
    Allocation "6b0b83de" created: node "9e3ef19f", group "httpbackend"
    Allocation "d0710b85" created: node "7acdd7bc", group "httpbackend"
    Evaluation status changed: "pending" -> "complete"
==> Evaluation "40c63529" finished with status "complete"

接下来,我们可以使用nomad job status命令查看job的创建情况以及某个job的详细状态信息:

# nomad job status
ID                  Type     Priority  Status   Submit Date
httpbackend         service  50        running  2019-03-30T04:58:09+08:00

# nomad job status httpbackend
ID            = httpbackend
Name          = httpbackend
Submit Date   = 2019-03-30T04:58:09+08:00
Type          = service
Priority      = 50
Datacenters   = dc1
Status        = running
Periodic      = false
Parameterized = false

Summary
Task Group   Queued  Starting  Running  Failed  Complete  Lost
httpbackend  0       0         2        0       0         0

Allocations
ID        Node ID   Task Group   Version  Desired  Status    Created    Modified
6b0b83de  9e3ef19f  httpbackend  11       run      running   8m ago     7m50s ago
d0710b85  7acdd7bc  httpbackend  11       run      running   8m ago     7m39s ago

前面说过,nomad只是集群管理和负载调度,服务发现它是不管的,并且服务发现的问题早已经被consul解决掉了。所以httpbackend创建后,要想使用该服务,我们还得走consul提供的路线:

DNS方式(前面已经做过铺垫了):

# dig SRV httpbackend.service.dc1.consul

; <<>> DiG 9.10.3-P4-Ubuntu <<>> SRV httpbackend.service.dc1.consul
;; global options: +cmd
;; Got answer:
;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 7742
;; flags: qr aa rd; QUERY: 1, ANSWER: 2, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 5
;; WARNING: recursion requested but not available

;; OPT PSEUDOSECTION:
; EDNS: version: 0, flags:; udp: 4096
;; QUESTION SECTION:
;httpbackend.service.dc1.consul.    IN    SRV

;; ANSWER SECTION:
httpbackend.service.dc1.consul.    0 IN    SRV    1 1 23578 consul-1.node.dc1.consul.
httpbackend.service.dc1.consul.    0 IN    SRV    1 1 22819 consul-2.node.dc1.consul.

;; ADDITIONAL SECTION:
consul-1.node.dc1.consul. 0    IN    A    172.16.66.102
consul-1.node.dc1.consul. 0    IN    TXT    "consul-network-segment="
consul-2.node.dc1.consul. 0    IN    A    172.16.66.103
consul-2.node.dc1.consul. 0    IN    TXT    "consul-network-segment="

;; Query time: 471 msec
;; SERVER: 172.16.66.102#53(172.16.66.102)
;; WHEN: Sat Mar 30 05:07:54 CST 2019
;; MSG SIZE  rcvd: 251

# curl http://172.16.66.102:23578
this is httpbackendservice, version: v1.0.0

# curl http://172.16.66.103:22819
this is httpbackendservice, version: v1.0.0

或http api方式(可通过官方API查询服务):

# curl http://127.0.0.1:8500/v1/health/service/httpbackend

[
    {
        "Node": {"ID":"160a7a20-f177-d2f5-0765-e6d1a9a1a9a4","Node":"consul-1","Address":"172.16.66.102","Datacenter":"dc1","TaggedAddresses":{"lan":"172.16.66.102","wan":"172.16.66.102"},"Meta":{"consul-network-segment":""},"CreateIndex":7,"ModifyIndex":10},
        "Service": {"ID":"_nomad-task-5uxc3b7hjzivbklslt4yj5bpsfagibrb","Service":"httpbackend","Tags":[],"Address":"172.16.66.102","Meta":null,"Port":23578,"Weights":{"Passing":1,"Warning":1},"EnableTagOverride":false,"ProxyDestination":"","Proxy":{},"Connect":{},"CreateIndex":30727,"ModifyIndex":30727},
        "Checks": [{"Node":"consul-1","CheckID":"serfHealth","Name":"Serf Health Status","Status":"passing","Notes":"","Output":"Agent alive and reachable","ServiceID":"","ServiceName":"","ServiceTags":[],"Definition":{},"CreateIndex":7,"ModifyIndex":7}]
    },
    {
        "Node": {"ID":"6795cd2c-fad5-9d4f-2531-13b0a65e0893","Node":"consul-2","Address":"172.16.66.103","Datacenter":"dc1","TaggedAddresses":{"lan":"172.16.66.103","wan":"172.16.66.103"},"Meta":{"consul-network-segment":""},"CreateIndex":5,"ModifyIndex":5},
        "Service": {"ID":"_nomad-task-hvqnbklzqr6q5mpspqcqbnhxdil4su4d","Service":"httpbackend","Tags":[],"Address":"172.16.66.103","Meta":null,"Port":22819,"Weights":{"Passing":1,"Warning":1},"EnableTagOverride":false,"ProxyDestination":"","Proxy":{},"Connect":{},"CreateIndex":30725,"ModifyIndex":30725},
        "Checks": [{"Node":"consul-2","CheckID":"serfHealth","Name":"Serf Health Status","Status":"passing","Notes":"","Output":"Agent alive and reachable","ServiceID":"","ServiceName":"","ServiceTags":[],"Definition":{},"CreateIndex":8,"ModifyIndex":8}]
    }
]

三. 将服务暴露到外部以及负载均衡

集群内部的东西向流量可以通过consul的服务发现来实现,南北向流量则需要我们将部分服务暴露到外部才能实现流量导入。在《基于consul实现微服务的服务发现和负载均衡》一文中,我们是通过nginx实现服务暴露和负载均衡的,但是需要consul-template的协助,并且自己需要实现一个nginx的配置模板,门槛较高也比较复杂。

nomad的官方文档推荐了fabio这个反向代理和负载均衡工具。fabio最初由位于荷兰的“eBay Classifieds Group”开发,它为荷兰(marktplaats.nl),澳大利亚(gumtree.com.au)和意大利(www.kijiji.it)的一些最大网站提供支持。自2015年9月以来,它为这些站点提供23000个请求/秒的处理能力(性能应对一般中等流量是没有太大问题的),没有发现重大问题。

与consul-template+nginx的组合不同,fabio无需开发人员做任何二次开发,也不需要自定义模板,它直接从consul读取service list并生成相关路由。至于哪些服务要暴露在外部,路由形式是怎样的,是需要在服务启动时为服务设置特定的tag,fabio定义了一套灵活的路由匹配描述方法。

下面我们就来部署fabio,并将上面的httpbackend暴露到外部。

1. 部署fabio

fabio也是nomad集群的一个工作负载,因此我们可以像普通job那样部署fabio。我们先来使用nomad官方文档中给出fabio.nomad:

//fabio.nomad

job "fabio" {
  datacenters = ["dc1"]
  type = "system"

  group "fabio" {
    task "fabio" {
      driver = "docker"
      config {
        image = "fabiolb/fabio"
        network_mode = "host"
        logging {
          type = "json-file"
        }
      }

      resources {
        cpu    = 200
        memory = 128
        network {
          mbits = 20
          port "lb" {
            static = 9999
          }
          port "ui" {
            static = 9998
          }
        }
      }
    }
  }
}

这里有几点值得注意:

  1. fabio job的类型是”system”,也就是说该job会被部署到job可以匹配到(通过设定的约束条件)的所有nomad client上,且每个client上仅部署一个实例,有些类似于k8s的daemonset控制下的pod;

  2. network_mode = “host” 告诉fabio的驱动docker:fabio容器使用host网络,即与主机同网络namespace;

  3. static = 9999和static = 9998,说明fabio在每个nomad client上监听固定的静态端口而不是使用动态端口。这也要求了每个nomad client上不允许存在与fabio端口冲突的应用启动。

我们来plan和run一下这个fabio job:

# nomad job plan fabio.nomad

+ Job: "fabio"
+ Task Group: "fabio" (3 create)
  + Task: "fabio" (forces create)

Scheduler dry-run:
- All tasks successfully allocated.

Job Modify Index: 0
To submit the job with version verification run:

nomad job run -check-index 0 fabio.nomad

When running the job with the check-index flag, the job will only be run if the
server side version matches the job modify index returned. If the index has
changed, another user has modified the job and the plan's results are
potentially invalid.

# nomad job run fabio.nomad
==> Monitoring evaluation "97bfc16d"
    Evaluation triggered by job "fabio"
    Allocation "1b77dcfa" created: node "c281658a", group "fabio"
    Allocation "da35a778" created: node "7acdd7bc", group "fabio"
    Allocation "fc915ab7" created: node "9e3ef19f", group "fabio"
    Evaluation status changed: "pending" -> "complete"
==> Evaluation "97bfc16d" finished with status "complete"

查看一下fabio job的运行状态:

# nomad job status fabio

ID            = fabio
Name          = fabio
Submit Date   = 2019-03-27T14:30:29+08:00
Type          = system
Priority      = 50
Datacenters   = dc1
Status        = running
Periodic      = false
Parameterized = false

Summary
Task Group  Queued  Starting  Running  Failed  Complete  Lost
fabio       0       0         3        0       0         0

Allocations
ID        Node ID   Task Group  Version  Desired  Status   Created    Modified
1b77dcfa  c281658a  fabio       0        run      running  1m11s ago  58s ago
da35a778  7acdd7bc  fabio       0        run      running  1m11s ago  54s ago
fc915ab7  9e3ef19f  fabio       0        run      running  1m11s ago  58s ago

通过9998端口,可以查看fabio的ui页面,这个页面主要展示的是fabio生成的路由信息:

img{512x368}

由于尚未暴露任何服务,因此fabio的路由表为空。

fabio的流量入口为9999端口,不过由于没有配置路由和upstream service,因此如果此时向9999端口发送http请求,将会得到404的应答。

2. 暴露HTTP服务到外部

接下来,我们就将上面创建的httpbackend服务通过fabiolb暴露到外部,使得特定条件下通过fabiolb进入集群内部的流量可以被准确路由到集群中的httpbackend实例上面。

下面是fabio将nomad集群内部服务暴露在外部的原理图:

img{512x368}

我们看到原理图中最为关键的一点就是service tag,该信息由nomad在创建job时写入到consul集群;fabio监听consul集群service信息变更,读取有新变动的job,解析job的service tag,生成路由规则。fabio关注所有带有”urlprefix-”前缀的service tag。

fabio启动时监听的9999端口,默认是http接入。我们修改一下之前的httpbackend.nomad,为该job中的service增加tag字段:

// httpbackend.nomad

... ...

     service {
        name = "httpbackend"
        tags = ["urlprefix-mysite.com:9999/"]
        port = "http"
        check {
          name     = "alive"
          type     = "http"
          path     = "/"
          interval = "10s"
          timeout  = "2s"
        }
      }

对于上面httpbackend.nomad中service块的变更,主要有两点:

1) 增加tag:匹配的路由信息为:“mysite.com:9999/”

2) 增加check块:如果没有check设置,该路由信息将不会在fabio中生效

更新一下httpbackend:

# nomad job run httpbackend-2.nomad
==> Monitoring evaluation "c83af3d3"
    Evaluation triggered by job "httpbackend"
    Allocation "6b0b83de" modified: node "9e3ef19f", group "httpbackend"
    Allocation "d0710b85" modified: node "7acdd7bc", group "httpbackend"
    Evaluation status changed: "pending" -> "complete"
==> Evaluation "c83af3d3" finished with status "complete"

查看fabio的route表,可以看到增加了两条新路由信息:

img{512x368}

我们通过fabio来访问一下httpbackend服务:

# curl http://mysite.com:9999/      --- 注意:事先已经在/etc/hosts中添加了 mysite.com的地址为127.0.0.1
this is httpbackendservice, version: v1.0.0

我们看到httpbackend service已经被成功暴露到lb的外部了。

四. 暴露HTTPS、TCP服务到外部

1. 定制fabio

我们的目标是将https、tcp服务暴露到lb的外部,nomad官方文档中给出的fabio.nomad将不再适用,我们需要让fabio监听多个端口,每个端口有着不同的用途。同时,我们通过给fabio传入适当的命令行参数来帮助我们查看fabio的详细access日志信息,并让fabio支持TRACE机制

fabio.nomad调整如下:

job "fabio" {
  datacenters = ["dc1"]
  type = "system"

  group "fabio" {
    task "fabio" {
      driver = "docker"
      config {
        image = "fabiolb/fabio"
        network_mode = "host"
        logging {
          type = "json-file"
        }
        args = [
          "-proxy.addr=:9999;proto=http,:9997;proto=tcp,:9996;proto=tcp+sni",
          "-log.level=TRACE",
          "-log.access.target=stdout"
        ]
      }

      resources {
        cpu    = 200
        memory = 128
        network {
          mbits = 20
        }
      }
    }
  }
}

我们让fabio监听三个端口:

  • 9999: http端口

  • 9997: tcp端口

  • 9996: tcp+sni端口

后续会针对这三个端口暴露的不同服务做细致说明。

我们将fabio的日志级别调低为TRACE级别,以便能查看到fabio日志中输出的trace信息,帮助我们进行路由匹配的诊断。

重新nomad job run fabio.nomad后,我们来看看TRACE的效果:

//访问后端服务,在http header中添加"Trace: abc":

# curl -H 'Trace: abc' 'http://mysite.com:9999/'
this is httpbackendservice, version: v1.0.0

//查看fabio的访问日志:

2019/03/30 08:13:15 [TRACE] abc Tracing mysite.com:9999/
2019/03/30 08:13:15 [TRACE] abc Matching hosts: [mysite.com:9999]
2019/03/30 08:13:15 [TRACE] abc Match mysite.com:9999/
2019/03/30 08:13:15 [TRACE] abc Routing to service httpbackend on http://172.16.66.102:23578/
127.0.0.1 - - [30/Mar/2019:08:13:15 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 44

我们可以清晰的看到fabio收到请求后,匹配到一条路由:”mysite.com:9999/”,然后将http请求转发到 172.16.66.102:23578这个httpbackend服务实例上去了。

2. https服务

接下来,我们考虑将一个https服务暴露在lb外部。

一种方案是fabiolb做ssl termination,然后再在与upstream https服务建立的ssl连接上传递数据。这种两段式https通信是比较消耗资源的,fabio要对数据进行两次加解密。

另外一种方案是fabiolb将收到的请求透传给后面的upsteam https服务,由client与upsteam https服务直接建立“安全数据通道”,这个方案我们在后续会提到。

第三种方案,那就是对外依旧暴露http,但是fabiolb与upsteam之间通过https通信。我们先来看一下这种“间接暴露https”的方案。

// httpsbackend-upstreamhttps.nomad

job "httpsbackend" {
  datacenters = ["dc1"]
  type = "service"

  group "httpsbackend" {
    count = 2
    restart {
      attempts = 2
      interval = "30m"
      delay = "15s"
      mode = "fail"
    }

    task "httpsbackend" {
      driver = "docker"
      config {
        image = "bigwhite/httpsbackendservice:v1.0.0"
        port_map {
          https = 7777
        }
        logging {
          type = "json-file"
        }
      }

      resources {
        network {
          mbits = 10
          port "https" {}
        }
      }

      service {
        name = "httpsbackend"
        tags = ["urlprefix-mysite-https.com:9999/ proto=https tlsskipverify=true"]
        port = "https"
        check {
          name     = "alive"
          type     = "tcp"
          path     = "/"
          interval = "10s"
          timeout  = "2s"
        }
      }
    }
  }
}

我们将创建名为httpsbackend的job,job中Task对应的tag为:”urlprefix-mysite-https.com:9999/ proto=https tlsskipverify=true”。解释为:路由mysite-https.com:9999/,上游upstream服务为https服务,fabio不验证upstream服务的公钥数字证书。

我们创建该job:

# nomad job run httpsbackend-upstreamhttps.nomad
==> Monitoring evaluation "ba7af6d4"
    Evaluation triggered by job "httpsbackend"
    Allocation "3127aac8" created: node "7acdd7bc", group "httpsbackend"
    Allocation "b5f1b7a7" created: node "9e3ef19f", group "httpsbackend"
    Evaluation status changed: "pending" -> "complete"
==> Evaluation "ba7af6d4" finished with status "complete"

我们来通过fabiolb访问一下httpsbackend这个服务:

# curl -H "Trace: abc"  http://mysite-https.com:9999/
this is httpsbackendservice, version: v1.0.0

// fabiolb 日志

2019/03/30 09:35:48 [TRACE] abc Tracing mysite-https.com:9999/
2019/03/30 09:35:48 [TRACE] abc Matching hosts: [mysite-https.com:9999]
2019/03/30 09:35:48 [TRACE] abc Match mysite-https.com:9999/
2019/03/30 09:35:48 [TRACE] abc Routing to service httpsbackend on https://172.16.66.103:29248
127.0.0.1 - - [30/Mar/2019:09:35:48 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 45

3. 基于tcp代理暴露https服务

上面的方案虽然将https暴露在外面,但是client到fabio这个环节的数据传输不是在安全通道中。上面提到的方案2:fabiolb将收到的请求透传给后面的upsteam https服务,由client与upsteam https服务直接建立“安全数据通道”似乎更佳。fabiolb支持tcp端口的反向代理,我们基于tcp代理来暴露https服务到外部。

我们建立httpsbackend-tcp.nomad文件,考虑篇幅有限,我们仅列出差异化的部分:

job "httpsbackend-tcp" {

 ... ...

    service {
        name = "httpsbackend-tcp"
        tags = ["urlprefix-:9997 proto=tcp"]
        port = "https"
        check {
          name     = "alive"
          type     = "tcp"
          path     = "/"
          interval = "10s"
          timeout  = "2s"
        }
      }

... ...

}

从httpsbackend-tcp.nomad文件,我们看到我们在9997这个tcp端口上暴露服务,tag为:“urlprefix-:9997 proto=tcp”,即凡是到达9997端口的流量,无论应用协议类型是什么,都转发到httpsbackend-tcp上,且通过tcp协议转发。

我们创建并测试一下该方案:

# nomad job run httpsbackend-tcp.nomad

# curl -k https://localhost:9997   //由于使用的是自签名证书,所有告诉curl不校验server端公钥数字证书
this is httpsbackendservice, version: v1.0.0

4. 多个https服务共享一个fabio端口

上面的基于tcp代理暴露https服务的方案还有一个问题,那就是每个https服务都要独占一个fabio listen的端口。那是否可以实现多个https服务使用一个fabio端口,并通过host name route呢?fabio支持tcp+sni的route策略。

SNI, 全称Server Name Indication,即服务器名称指示。它是一个扩展的TLS计算机联网协议。该协议允许在握手过程开始时通过客户端告诉它正在连接的服务器的主机名称。这允许服务器在相同的IP地址和TCP端口号上呈现多个证书,也就是允许在相同的IP地址上提供多个安全HTTPS网站(或其他任何基于TLS的服务),而不需要所有这些站点使用相同的证书。

接下来,我们就来看一下如何在fabio中让多个后端https服务共享一个Fabio服务端口(9996)。我们建立两个job:httpsbackend-sni-1和httpsbackend-sni-2。

//httpsbackend-tcp-sni-1.nomad

job "httpsbackend-sni-1" {

... ...

    service {
        name = "httpsbackend-sni-1"
        tags = ["urlprefix-mysite-sni-1.com/ proto=tcp+sni"]
        port = "https"
        check {
          name     = "alive"
          type     = "tcp"
          path     = "/"
          interval = "10s"
          timeout  = "2s"
        }
      }

.... ...

}

//httpsbackend-tcp-sni-2.nomad

job "httpsbackend-sni-2" {

... ...

   task "httpsbackend-sni-2" {
      driver = "docker"
      config {
        image = "bigwhite/httpsbackendservice:v1.0.1"
        port_map {
          https = 7777
        }
        logging {
          type = "json-file"
        }
    }

    service {
        name = "httpsbackend-sni-2"
        tags = ["urlprefix-mysite-sni-2.com/ proto=tcp+sni"]
        port = "https"
        check {
          name     = "alive"
          type     = "tcp"
          path     = "/"
          interval = "10s"
          timeout  = "2s"
        }
      }

.... ...

}

我们看到与之前的server tag不同的是:这里proto=tcp+sni,即告诉fabio建立sni路由。httpsbackend-sni-2 task与httpsbackend-sni-1不同之处在于其使用image为bigwhite/httpsbackendservice:v1.0.1,为的是能通过https的应答结果,将这两个服务区分开来。

除此之外,我们还看到tag中并不包含端口号了,而是直接采用host name作为路由匹配标识。

创建这两个job:

# nomad job run httpsbackend-tcp-sni-1.nomad
==> Monitoring evaluation "af170d98"
    Evaluation triggered by job "httpsbackend-sni-1"
    Allocation "8ea1cc8d" modified: node "7acdd7bc", group "httpsbackend-sni-1"
    Allocation "e16cdc73" modified: node "9e3ef19f", group "httpsbackend-sni-1"
    Evaluation status changed: "pending" -> "complete"
==> Evaluation "af170d98" finished with status "complete"

# nomad job run httpsbackend-tcp-sni-2.nomad
==> Monitoring evaluation "a77d3799"
    Evaluation triggered by job "httpsbackend-sni-2"
    Allocation "32df450c" modified: node "c281658a", group "httpsbackend-sni-2"
    Allocation "e1bf4871" modified: node "7acdd7bc", group "httpsbackend-sni-2"
    Evaluation status changed: "pending" -> "complete"
==> Evaluation "a77d3799" finished with status "complete"

我们来分别访问这两个服务:

# curl -k https://mysite-sni-1.com:9996/
this is httpsbackendservice, version: v1.0.0

# curl -k https://mysite-sni-2.com:9996/
this is httpsbackendservice, version: v1.0.1

从返回的结果我们看到,通过9996,我们成功暴露出两个不同的https服务。

五. 小结

到这里,我们实现了我们的既定目标:

  1. 使用nomad实现了工作负载的创建和调度;

  2. 东西向流量通过consul机制实现;

  3. 通过fabio实现了http、https(through tcp)、多https(though tcp+sni)的服务暴露和负载均衡。

后续我们将进一步探索基于nomad实现负载的多种场景的升降级操作(滚动、金丝雀、蓝绿部署)、对非host网络的支持(比如weave network)等。

本文涉及到的源码文件在这里可以下载。

六. 参考资料

  1. 使用Nomad构建弹性基础设施:nomad调度
  2. 使用Nomad构建弹性基础设施:重启任务
  3. 使用Nomad构建弹性基础设施: job生命周期
  4. 使用Nomad构建弹性基础设施:容错和自我修复
  5. fabio参考指南

我的网课“Kubernetes实战:高可用集群搭建、配置、运维与应用”在慕课网上线了,感谢小伙伴们学习支持!

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Appdash,用Go实现的分布式系统跟踪神器

在“云”盛行的今天,分布式系统已不是什么新鲜的玩意儿。用脚也能想得出来:Google、baidu、淘宝、亚马逊、twitter等IT巨头 背后的巨型计算平台都是分布式系统了,甚至就连一个简单的微信公众号应用的后端也都分布式了,即便仅有几台机器而已。分布式让系统富有弹性,面 对纷繁变化的需求,可以伸缩自如。但分布式系统也给开发以及运维人员带来了难题:如何监控和优化分布式系统的行为。

以google为例,想象一下,用户通过浏览器发起一个搜索请求,Google后端可能会有成百上千台机器、多种编程语言实现的几十个、上百个应 用服务开始忙碌起来,一起计算请求的返回结果。一旦这个过程中某一个环节出现问题/bug,那么查找和定位起来是相当困难的,于是乎分布式系统跟 踪系统出炉了。Google在2010年发表了著名论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》(中文版在这里)。Dapper是google内部使用的一个分布式系统跟踪基础设施,与之前的一些跟踪系统相比,Dapper以低消耗、对应用透明以及良好的扩展性著称。并且 Google Dapper更倾向于性能数据方面的收集和调查,可以辅助开发人员和运维人员发现分布式系统的性能瓶颈并着手优化。Dapper出现后,各大巨头开始跟 风,比如twitter的Zipkin(开源)、淘宝的“鹰眼”、eBay的Centralized Activity Logging (CAL)等,它们基本上都是参考google的dapper论文设计和实现的。

而本文将要介绍的Appdash则是sourcegraph开源的一款用Go实现的分布式系统跟踪工具套件,它同样是以google的 dapper为原型设计和实现的,目前用于sourcegraph平台的性能跟踪和监控。

一、原理

Appdash实现了Google dapper中的四个主要概念:

【Span】

Span指的是一个服务调用的跨度,在实现中用SpanId标识。根服务调用者的Span为根span(root span),在根级别进行的下一级服务调用Span的Parent Span为root span。以此类推,服务调用链构成了一棵tree,整个tree构成了一个Trace。

Appdash中SpanId由三部分组成:TraceID/SpanID/parentSpanID,例如: 34c31a18026f61df/aab2a63e86ac0166/592043d0a5871aaf。TraceID用于唯一标识一次Trace。traceid在申请RootSpanID时自动分配。

在上面原理图中,我们也可以看到一次Trace过程中SpanID的情况。图中调用链大致是:

frontservice:
        call  serviceA
        call  serviceB
                  call serviceB1
        … …
        call  serviceN

对应服务调用的Span的树形结构如下:

frontservice: SpanId = xxxxx/nnnn1,该span为root span:traceid=xxxxx, spanid=nnnn1,parent span id为空。
serviceA: SpanId = xxxxx/nnnn2/nnnn1,该span为child span:traceid=xxxxx, spanid=nnnn2,parent span id为root span id:nnnn1。
serviceB: SpanId = xxxxx/nnnn3/nnnn1,该span为child span:traceid=xxxxx, spanid=nnnn3,parent span id为root span id:nnnn1。
… …
serviceN: SpanId = xxxxx/nnnnm/nnnn1,该span为child span:traceid=xxxxx, spanid=nnnnm,parent span id为root span id:nnnn1。
serviceB1: SpanId = xxxxx/nnnn3-1/nnnn3,该span为serviceB的child span,traceid=xxxxx, spanid=nnnn3-1,parent span id为serviceB的spanid:nnnn3

【Event】

个人理解在Appdash中Event是服务调用跟踪信息的wrapper。最终我们在Appdash UI上看到的信息,都是由event承载的并且发给Appdash Server的信息。在Appdash中,你可以显式使用event埋点,吐出跟踪信息,也可以使用Appdash封装好的包接口,比如 httptrace.Transport等发送调用跟踪信息,这些包的底层实现也是基于event的。event在传输前会被encoding为 Annotation的形式。

【Recorder】

在Appdash中,Recorder是用来发送event给Appdash的Collector的,每个Recorder会与一个特定的span相关联。

【Collector】

从Recorder那接收Annotation(即encoded event)。通常一个appdash server会运行一个Collector,监听某个跟踪信息收集端口,将收到的信息存储在Store中。

二、安装

appdash是开源的,通过go get即可得到源码并安装example:

go get -u sourcegraph.com/sourcegraph/appdash/cmd/…

appdash自带一个example,在examples/cmd/webapp下面。执行webapp,你会看到如下结果:

$webapp
2015/06/17 13:14:55 Appdash web UI running on HTTP :8700
[negroni] listening on :8699

这是一个集appdash server, frontservice, fakebackendservice于一身的example,其大致结构如下图:

通过浏览器打开:localhost:8700页面,你会看到appdash server的UI,通过该UI你可以看到所有Trace的全貌。

访问http://localhost:8699/,你就触发了一次Trace。在appdash server ui下可以看到如下画面:

从页面上展示的信息可以看出,该webapp在处理用户request时共进行了三次服务调用,三次调用的耗时分别为:201ms,202ms, 218ms,共耗时632ms。

一个更复杂的例子在cmd/appdash下面,后面的应用实例也是根据这个改造出来的,这里就不细说了。

三、应用实例

这里根据cmd/appdash改造出一个应用appdash的例子,例子的结构如下图:

例子大致分为三部分:
appdash — 实现了一个appdash server, 该server带有一个collector,用于收集跟踪信息,收集后的信息存储在一个memstore中;appdash server提供ui,ui从memstore提取信息并展示在ui上供operator查看。
backendservices — 实现两个模拟的后端服务,供frontservice调用。
frontservice — 服务调用的起始端,当用户访问系统时触发一次跟踪。

先从backendservice这个简单的demo service说起,backendservice下有两个service: ServiceA和ServiceB,两个service几乎一模一样,我们看一个就ok了:

//appdash_examples/backendservices/serviceA.go
package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
    "time"
)

func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    var err error
    if err = r.ParseForm(); err != nil {
        fmt.Println("Http parse form err:", err)
        return
    }
    fmt.Println("SpanId =", r.Header.Get("Span-Id"))

    time.Sleep(time.Millisecond * 101)
    w.Write([]byte("service1 ok"))
}

func main() {
    http.HandleFunc("/", handleRequest)
    http.ListenAndServe(":6601", nil)
}

这是一个"hello world"级别的web server。值得注意的只有两点:
1、在handleRequest中我们故意Sleep 101ms,用来模拟服务的耗时。
2、打印出request头中的"Span-Id"选项值,用于跟踪Span-Id的分配情况。

接下来我们来看appdash server。appdash server = collector +store +ui。

//appdash.go
var c Server

func init() {
    c = Server{
        CollectorAddr: ":3001",
        HTTPAddr:      ":3000",
    }
}

type Server struct {
    CollectorAddr string
    HTTPAddr      string
}

func main() {
    var (
        memStore = appdash.NewMemoryStore()
        Store    = appdash.Store(memStore)
        Queryer  = memStore
    )

    app := traceapp.New(nil)
    app.Store = Store
    app.Queryer = Queryer

    var h http.Handler = app
    var l net.Listener
    var proto string
    var err error
    l, err = net.Listen("tcp", c.CollectorAddr)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    proto = "plaintext TCP (no security)"
    log.Printf("appdash collector listening on %s (%s)",
                c.CollectorAddr, proto)
    cs := appdash.NewServer(l, appdash.NewLocalCollector(Store))
    go cs.Start()

    log.Printf("appdash HTTP server listening on %s", c.HTTPAddr)
    err = http.ListenAndServe(c.HTTPAddr, h)
    if err != nil {
        fmt.Println("listenandserver listen err:", err)
    }
}

appdash中的Store是用来存储收集到的跟踪结果的,Store是Collector接口的超集,这个例子中,直接利用memstore(实现了 Collector接口)作为local collector,利用store的Collect方法收集trace数据。UI侧则从store中读取结果展示给用户。

最后我们说说:frontservice。frontservice是Trace的触发起点。当用户访问8080端口时,frontservice调用两个backend service:

//frontservice.go
func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    var result string
    span := appdash.NewRootSpanID()
    fmt.Println("span is ", span)
    collector := appdash.NewRemoteCollector(":3001")

    httpClient := &http.Client{
        Transport: &httptrace.Transport{
            Recorder: appdash.NewRecorder(span, collector),
            SetName:  true,
        },
    }

    //Service A
    resp, err := httpClient.Get("http://localhost:6601")
    if err != nil {
        log.Println("access serviceA err:", err)
    } else {
        log.Println("access serviceA ok")
        resp.Body.Close()
        result += "access serviceA ok\n"
    }

    //Service B
    resp, err = httpClient.Get("http://localhost:6602")
    if err != nil {
        log.Println("access serviceB err:", err)
        return
    } else {
        log.Println("access serviceB ok")
        resp.Body.Close()
        result += "access serviceB ok\n"
    }
    w.Write([]byte(result))
}

func main() {
    http.HandleFunc("/", handleRequest)
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

从代码看,处理每个请求时都会分配一个root span,同时traceid也随之分配出来。例子中没有直接使用Recorder埋点发送event,而是利用了appdash封装好的 httptrace.Transport,在初始化httpClient时,将transport实例与span和一个remoteCollector想 关联。后续每次调用httpClient进行Get/Post操作时,底层代码会自动调用httptrace.Transport的RoundTrip方 法,后者在Request header上添加"Span-Id"参数,并调用Recorder的Event方法将跟踪信息发给RemoteCollector:

//appdash/httptrace/client.go
func (t *Transport) RoundTrip(req *http.Request) (*http.Response, error) {
    var transport http.RoundTripper
    if t.Transport != nil {
        transport = t.Transport
    } else {
        transport = http.DefaultTransport
    }

    … …
    req = cloneRequest(req)

    child := t.Recorder.Child()
    if t.SetName {
        child.Name(req.URL.Host)
    }
    SetSpanIDHeader(req.Header, child.SpanID)

    e := NewClientEvent(req)
    e.ClientSend = time.Now()

    // Make the HTTP request.
    resp, err := transport.RoundTrip(req)

    e.ClientRecv = time.Now()
    if err == nil {
        e.Response = responseInfo(resp)
    } else {
        e.Response.StatusCode = -1
    }
    child.Event(e)

    return resp, err
}

这种方法在一定程度上实现了trace对应用的透明性。

你也可以显式的在代码中调用Recorder的Event的方法将trace信息发送给Collector,下面是一个fake SQLEvent的跟踪发送:

 // SQL event
    traceRec := appdash.NewRecorder(span, collector)
    traceRec.Name("sqlevent example")

    // A random length for the trace.
    length := time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond
    startTime := time.Now().Add(-time.Duration(rand.Intn(100)) * time.Minute)
    traceRec.Event(&sqltrace.SQLEvent{
        ClientSend: startTime,
        ClientRecv: startTime.Add(length),
        SQL:        "SELECT * FROM table_name;",
        Tag:        fmt.Sprintf("fakeTag%d", rand.Intn(10)),
    })

不过这种显式埋点需要程序配合做一些改造。

四、小结

目前Appdash的资料甚少,似乎只是其东家sourcegraph在production环境有应用。在github.com上受到的关注度也不算高。

appdash是参考google dapper实现的,但目前来看appdash只是实现了“形”,也许称为神器有些言过其实^_^。

首先,dapper强调对应用透明,并使用了Thread LocalStorage。appdash实现了底层的recorder+event机制,上层通过httptrace、sqltrace做了封装,以降 低对应用代码的侵入性。但从上面的应用来看,透明性还有很大提高空间。

其次,appdash的性能数据、扩展方案sourcegraph并没有给出明确说明。

不过作为用go实现的第一个分布式系统跟踪工具,appdash还是值得肯定的。在小规模分布式系统中应用对于系统行为的优化还是会有很大帮助的。   

BTW,上述例子的完整源码在这里可以下载到。

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