GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?

简介: 本文将介绍如何在 gRPC 分布式场景中,实现 API 的日志跟踪。

介绍

本文将介绍如何在 gRPC 分布式场景中,实现 API 的日志追踪。

什么是 API 日志追踪?

一个 API 请求会跨多个微服务,我们希望通过一个唯一的 ID 检索到整个链路的日志。

GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?

我们将会使用 rk-boot 来启动 gRPC 服务。

请访问如下地址获取完整教程:

安装

go get github.com/rookie-ninja/rk-boot

快速开始

rk-boot 默认集成了 grpc-gateway,并且会默认启动。

我们会创建 /api/v1/greeter API 进行验证,同时开启 logging, meta 和 tracing 拦截器以达到目的。

1. 创建 api/v1/greeter.proto

syntax = "proto3";

package api.v1;

option go_package = "api/v1/greeter";

service Greeter {
  rpc Greeter (GreeterRequest) returns (GreeterResponse) {}
}

message GreeterRequest {
  string name = 1;
}

message GreeterResponse {
  string message = 1;
}
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2. 创建 api/v1/gw_mapping.yaml

type: google.api.Service
config_version: 3

# Please refer google.api.Http in https://github.com/googleapis/googleapis/blob/master/google/api/http.proto file for details.
http:
  rules:
    - selector: api.v1.Greeter.Greeter
      get: /api/v1/greeter
GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?

3. 创建 buf.yaml

version: v1beta1
name: github.com/rk-dev/rk-demo
build:
  roots:
    - api
GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?

4. 创建 buf.gen.yaml

version: v1beta1
plugins:
  # protoc-gen-go needs to be installed, generate go files based on proto files
  - name: go
    out: api/gen
    opt:
     - paths=source_relative
  # protoc-gen-go-grpc needs to be installed, generate grpc go files based on proto files
  - name: go-grpc
    out: api/gen
    opt:
      - paths=source_relative
      - require_unimplemented_servers=false
  # protoc-gen-grpc-gateway needs to be installed, generate grpc-gateway go files based on proto files
  - name: grpc-gateway
    out: api/gen
    opt:
      - paths=source_relative
      - grpc_api_configuration=api/v1/gw_mapping.yaml
  # protoc-gen-openapiv2 needs to be installed, generate swagger config files based on proto files
  - name: openapiv2
    out: api/gen
    opt:
      - grpc_api_configuration=api/v1/gw_mapping.yaml
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5. 编译 proto file

$ buf generate
GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?
如下的文件会被创建。
$ tree api/gen 
api/gen
└── v1
    ├── greeter.pb.go
    ├── greeter.pb.gw.go
    ├── greeter.swagger.json
    └── greeter_grpc.pb.go
 
1 directory, 4 files
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6. 创建 bootA.yaml & serverA.go

Server-A 监听 1949 端口,并且发送请求给 Server-B。

我们通过 rkgrpcctx.InjectSpanToNewContext() 方法把 Tracing 信息注入到 Context 中,发送给 Server-B。

---
grpc:
  - name: greeter                   # Name of grpc entry
    port: 1949                      # Port of grpc entry
    enabled: true                   # Enable grpc entry
    interceptors:
      loggingZap:
        enabled: true
      meta:
        enabled: true
      tracingTelemetry:
        enabled: true
GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?
package main

import (
    "context"
    "demo/api/gen/v1"
    "fmt"
    "github.com/rookie-ninja/rk-boot"
    "github.com/rookie-ninja/rk-grpc/interceptor/context"
    "google.golang.org/grpc"
)

// Application entrance.
func main() {
    // Create a new boot instance.
    boot := rkboot.NewBoot(rkboot.WithBootConfigPath("bootA.yaml"))

    // Get grpc entry with name
    grpcEntry := boot.GetGrpcEntry("greeter")
    grpcEntry.AddRegFuncGrpc(registerGreeter)
    grpcEntry.AddRegFuncGw(greeter.RegisterGreeterHandlerFromEndpoint)

    // Bootstrap
    boot.Bootstrap(context.Background())

    // Wait for shutdown sig
    boot.WaitForShutdownSig(context.Background())
}

func registerGreeter(server *grpc.Server) {
    greeter.RegisterGreeterServer(server, &GreeterServer{})
}

type GreeterServer struct{}

func (server *GreeterServer) Greeter(ctx context.Context, request *greeter.GreeterRequest) (*greeter.GreeterResponse, error) {
    // Call serverB at 2008 with grpc client
    opts := []grpc.DialOption{
        grpc.WithBlock(),
        grpc.WithInsecure(),
    }
    conn, _ := grpc.Dial("localhost:2008", opts...)
    defer conn.Close()
    client := greeter.NewGreeterClient(conn)

    // Inject current trace information into context
    newCtx := rkgrpcctx.InjectSpanToNewContext(ctx)
    client.Greeter(newCtx, &greeter.GreeterRequest{Name: "A"})

    return &greeter.GreeterResponse{
        Message: fmt.Sprintf("Hello %s!", request.Name),
    }, nil
}
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7. 创建 bootB.yaml & serverB.go

Server-B 监听 2008 端口。

---
grpc:
  - name: greeter                   # Name of grpc entry
    port: 2008                      # Port of grpc entry
    enabled: true                   # Enable grpc entry
    interceptors:
      loggingZap:
        enabled: true
      meta:
        enabled: true
      tracingTelemetry:
        enabled: true
GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?
package main

import (
    "context"
    "demo/api/gen/v1"
    "fmt"
    "github.com/rookie-ninja/rk-boot"
    "google.golang.org/grpc"
)

// Application entrance.
func main() {
    // Create a new boot instance.
    boot := rkboot.NewBoot(rkboot.WithBootConfigPath("bootB.yaml"))

    // Get grpc entry with name
    grpcEntry := boot.GetGrpcEntry("greeter")
    grpcEntry.AddRegFuncGrpc(registerGreeterB)
    grpcEntry.AddRegFuncGw(greeter.RegisterGreeterHandlerFromEndpoint)

    // Bootstrap
    boot.Bootstrap(context.Background())

    // Wait for shutdown sig
    boot.WaitForShutdownSig(context.Background())
}

func registerGreeterB(server *grpc.Server) {
    greeter.RegisterGreeterServer(server, &GreeterServerB{})
}

type GreeterServerB struct{}

func (server *GreeterServerB) Greeter(ctx context.Context, request *greeter.GreeterRequest) (*greeter.GreeterResponse, error) {
    return &greeter.GreeterResponse{
        Message: fmt.Sprintf("Hello %s!", request.Name),
    }, nil
}
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8. 文件夹结构

├── api
│   ├── gen
│   │   └── v1
│   │     ├── greeter.pb.go
│   │     ├── greeter.pb.gw.go
│   │     ├── greeter.swagger.json
│   │     └── greeter_grpc.pb.go
│   └── v1
│       ├── greeter.proto
│       └── gw_mapping.yaml
├── bootA.yaml
├── bootB.yaml
├── buf.gen.yaml
├── buf.yaml
├── go.mod
├── go.sum
├── serverA.go
└── serverB.go
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9. 启动 ServerA & ServerB

$ go run serverA.go
$ go run serverB.go
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10. 往 ServerA 发送请求

¥ curl "localhost:1949/api/v1/greeter?name=rk-dev"
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11. 验证日志

两个服务的日志中,会有同样的 traceId,不同的 requestId。

我们可以通过 grep traceId 来追踪 RPC。

  • ServerA
------------------------------------------------------------------------
endTime=2021-10-20T00:02:21.739688+08:00
...
ids={"eventId":"0d145356-998a-4999-ab62-6f1b805274a0","requestId":"0d145356-998a-4999-ab62-6f1b805274a0","traceId":"c36a45eb076066df39fa407174012369"}
...
operation=/api.v1.Greeter/Greeter
resCode=OK
eventStatus=Ended
EOE
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  • ServerB
------------------------------------------------------------------------
endTime=2021-10-20T00:02:21.739125+08:00
...
ids={"eventId":"8858a6eb-e953-42ad-bdc3-c466bbbd798e","requestId":"8858a6eb-e953-42ad-bdc3-c466bbbd798e","traceId":"c36a45eb076066df39fa407174012369"}
...
operation=/api.v1.Greeter/Greeter
resCode=OK
eventStatus=Ended
EOE
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概念

当我们没有使用例如 jaeger 调用链服务的时候,我们希望通过日志来追踪分布式系统里的 RPC 请求。

rk-boot 的拦截器会通过 openTelemetry 库来向日志写入 traceId 来追踪 RPC。

当启动了日志拦截器,原数据拦截器,调用链拦截器的时候,拦截器会往日志里写入如下三种 ID。

EventId

当启动了日志拦截器,EventId 会自动生成。

---
grpc:
  - name: greeter                   # Name of grpc entry
    port: 1949                      # Port of grpc entry
    enabled: true                   # Enable grpc entry
    interceptors:
      loggingZap:
        enabled: true
GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?
------------------------------------------------------------------------
...
ids={"eventId":"cd617f0c-2d93-45e1-bef0-95c89972530d"}
...
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RequestId

当启动了日志拦截器和原数据拦截器,RequestId 和 EventId 会自动生成,并且这两个 ID 会一致。

---
grpc:
  - name: greeter                   # Name of grpc entry
    port: 1949                      # Port of grpc entry
    enabled: true                   # Enable grpc entry
    interceptors:
      loggingZap:
        enabled: true
      meta:
        enabled: true
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------------------------------------------------------------------------
...
ids={"eventId":"8226ba9b-424e-4e19-ba63-d37ca69028b3","requestId":"8226ba9b-424e-4e19-ba63-d37ca69028b3"}
...
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即使用户覆盖了 RequestId,EventId 也会保持一致。
rkgrpcctx.AddHeaderToClient(ctx, rkgrpcctx.RequestIdKey, "overridden-request-id")
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------------------------------------------------------------------------
...
ids={"eventId":"overridden-request-id","requestId":"overridden-request-id"}
...
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TraceId

当启动了调用链拦截器,traceId 会自动生成。

---
grpc:
  - name: greeter                   # Name of grpc entry
    port: 1949                      # Port of grpc entry
    enabled: true                   # Enable grpc entry
    interceptors:
      loggingZap:
        enabled: true
      meta:
        enabled: true
      tracingTelemetry:
        enabled: true
GRPC: 如何实现分布式日志跟踪?
------------------------------------------------------------------------
...
ids={"eventId":"dd19cf9a-c7be-486c-b29d-7af777a78ebe","requestId":"dd19cf9a-c7be-486c-b29d-7af777a78ebe","traceId":"316a7b475ff500a76bfcd6147036951c"}
...
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