📚️Reference:
这是关于 Grafana 中可观察性的三个支柱的一系列演讲的配套资源库。
它以一个自我封闭的 Docker 沙盒的形式出现,包括在本地机器上运行和实验所提供的服务所需的所有组件。
Grafana 全栈可观察性产品
具体的可观察性转换图
前提
概述
这个系列的演示是基于这个资源库中的应用程序和代码,其中包括:
- Docker Compose 清单,便于设置。
- 三种服务的应用:
- 一个从 REST API 服务器请求数据的服务。
- 一个接收请求的 REST API 服务器,并利用数据库来存储/检索这些请求的数据。
- 一个用于存储/检索数据的 Postgres 数据库。
- Tempo 实例用于存储 trace 信息。
- Loki 实例,用于存储日志信息。
- 普罗米修斯(Prometheus)实例,用于存储度量 (Metrics) 信息。
- Grafana 实例,用于可视化可观察性信息。
- Grafana Agent 实例,用于接收 trace,并根据这些 trace 产生度量和日志。
- 一个 Node Exporter 实例,用于从本地主机检索资源度量。
运行演示环境
Docker Compose 将下载所需的 Docker 镜像,然后启动演示环境。数据将从微服务应用中发射出来,并存储在 Loki、Tempo 和 Prometheus 中。你可以登录到 Grafana 实例,将这些数据可视化。要执行环境并登录。
-
在你的操作系统中启动一个新的命令行界面并运行:
docker-compose up
-
登录到本地的 Grafana 实例,网址是:http://localhost:3000/ 注意:这是假设 3000 端口还没有被使用。如果这个端口没有空闲,请编辑
docker-compose.yml
文件,并修改这一行- "3000:3000"
到其他一些空闲的主机端口,例如:
- "3123:3000"
-
访问 MLT dashboard. (MLT: Metrics/Logging/Tracing)
-
使用 Grafana Explorer 访问数据源。
🐾 注意:
对于中国区用户,可以在需要
build
的部分加上 proxy, 如下:
mythical-requester: build: context: ./source dockerfile: docker/Dockerfile args: HTTP_PROXY: http://192.168.2.9:7890 HTTPS_PROXY: http://192.168.2.9:7890 SERVICE: mythical-beasts-requester mythical-server: build: context: ./source dockerfile: docker/Dockerfile args: HTTP_PROXY: http://192.168.2.9:7890 HTTPS_PROXY: http://192.168.2.9:7890 SERVICE: mythical-beasts-server prometheus: build: context: ./prometheus args: HTTP_PROXY: http://192.168.2.9:7890 HTTPS_PROXY: http://192.168.2.9:7890
Grafana
Grafana 是一个可视化工具,允许从各种数据源创建仪表盘。更多信息可以在这里 找到。
Grafana 实例在docker-compose.yml
清单的 grafana 部分有描述。
# The Grafana dashboarding server.
grafana:
image: grafana/grafana
volumes:
- "./grafana/definitions:/var/lib/grafana/dashboards"
- "./grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning"
ports:
- "3000:3000"
environment:
- GF_FEATURE_TOGGLES_ENABLE=tempoSearch,tempoServiceGraph
它:
- 挂载两个资源库目录,为数据提供预置的数据源 (
./grafana/provisioning/datasources.yaml
)。 - 预置的仪表盘,用于关联指标、日志和跟踪。(
./grafana/definitions/mlt.yaml
) - 为本地登录提供
3000
端口。 - 启用两个 Tempo 功能,即跨度搜索 (span search) 和服务图支持 (service graph support)。
不使用自定义配置。
📚️ Reference:
- 「它通常用作跟踪管道,从应用程序卸载(offloading )跟踪并将其转发到存储后端。Grafana Agent 跟踪堆栈是使用 OpenTelemetry 构建的。」
- 「Grafana Agent 支持以多种格式接收跟踪:OTLP(OpenTelemetry),Jaeger,Zipkin 和 OpenCensus。」
Prometheus
普罗米修斯是一个后台存储和服务,用于从各种来源刮取(拉取)指标数据。更多信息可以在 这里 找到。此外,Mimir 是 Prometheus 数据的长期保留存储,关于它的信息可以在 这里 找到。
Prometheus 实例在docker-compose.yml
清单的prometheus
部分有描述。
prometheus:
build:
context: ./prometheus
args:
HTTP_PROXY: http://192.168.2.9:7890
HTTPS_PROXY: http://192.168.2.9:7890
ports:
- "9090:9090"
它是由prometheus
目录下的一个修改过的 Dockerfile 构建的。这将配置文件复制到新的镜像中,并通过修改启动时使用的命令字符串来启用一些功能(包括 Exemplar 支持 – "--enable-feature=exemplar-storage"
)。普罗米修斯在 9090 端口暴露其主要接口。
global:
scrape_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
remote_read:
scrape_configs:
# Scrape Prometheus' own metrics.
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
labels:
group: 'prometheus'
# Scrape from the Mythical Server service.
- job_name: 'mythical-server'
scrape_interval: 2s
static_configs:
- targets: ['mythical-server:4000']
labels:
group: 'mythical'
# Scrape from the Mythical Requester service.
- job_name: 'mythical-requester'
scrape_interval: 2s
static_configs:
- targets: ['mythical-requester:4001']
labels:
group: 'mythical'
# Scrape from the Node exporter, giving us resource usage.
- job_name: 'node'
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['nodeexporter:9100']
labels:
group: 'resources'
# Scrape from Grafana Agent, giving us metrics from traces it collects.
- job_name: 'span-metrics'
scrape_interval: 2s
static_configs:
- targets: ['agent:12348']
labels:
group: 'mythical'
# Scrape from Grafana Agent, giving us metrics from traces it collects.
- job_name: 'agent-metrics'
scrape_interval: 2s
static_configs:
- targets: ['agent:12345']
labels:
group: 'mythical'
配置文件(prometheus/prometheus.yml
)定义了几个 scrape 工作,包括。
-
从 Prometheus 实例本身检索指标。(
job_name: 'prometheus'
) -
从微服务应用中获取指标。(
job_name: 'mythical-server'
和job_name: 'mythical-requester'
) -
来自已安装的 Node Exporter 实例的指标。(
job_name: 'node'
) -
来自 Grafana Agent 的指标,由传入的跟踪数据得出。(
job_name: 'span-metrics'
)
📚️References:
Exemplars storage | Prometheus Docs
- 「OpenMetrics 引入了刮取目标的能力,可以将范例 (Exemplars) 添加到特定的度量中。范例是对度量集之外的数据的引用。一个常见的用例是程序跟踪的 id。」
Loki
Loki 是一个用于长期保留日志的后端存储。更多信息可以在 这里 找到。
Loki 实例在docker-compose.yml
清单的loki
部分有描述。
loki:
image: grafana/loki
ports:
- "3100:3100"
这个实例只是可用的latest
loki 镜像,并在3100
端口暴露其接口。
微服务应用程序通过其 REST API 将其日志直接发送到该环境中的 Loki 实例。
Tempo
Tempo 是一个用于长期保留 trace 的后端存储。更多信息可以在 这里 找到。
Tempo 实例在docker-compose.yml
清单的tempo
部分有描述。
Tempo 服务导入了一个配置文件(tempo/tempo.yaml
),该文件用一些合理的默认值初始化服务,并允许接收各种不同格式的跟踪。
tempo:
image: grafana/tempo:1.2.1
ports:
- "3200:3200"
- "4317:4317"
- "55680:55680"
- "55681:55681"
- "14250:14250"
command: [ "-config.file=/etc/tempo.yaml" ]
volumes:
- ./tempo/tempo.yaml:/etc/tempo.yaml
server:
http_listen_port: 3200
distributor:
receivers: # 此配置将监听 tempo 能够监听的所有端口和协议。
jaeger: # 更多的配置信息可以从 OpenTelemetry 收集器中获得
protocols: # 在这里:https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/receiver
thrift_http: #
grpc: # 对于生产部署来说,你应该只启用你需要的接收器!
thrift_binary:
thrift_compact:
otlp:
protocols:
http:
grpc:
ingester:
trace_idle_period: 10s # 在一个追踪没有收到跨度后,认为它已经完成并将其冲走的时间长度。
max_block_bytes: 1_000_000 # 当它达到这个尺寸时,切掉头块或。..
max_block_duration: 5m # 这么长时间
compactor:
compaction:
compaction_window: 1h # 在这个时间窗口中的块将被压缩在一起
max_block_bytes: 100_000_000 # 压实块的最大尺寸
block_retention: 1h
compacted_block_retention: 10m
storage:
trace:
backend: local # 使用的后端配置
block:
bloom_filter_false_positive: .05 # 较低的值会产生较大的过滤器,但会产生较少的假阳性结果。
index_downsample_bytes: 1000 # 每条索引记录的字节数
encoding: zstd # 块编码/压缩。 选项:none, gzip, lz4-64k, lz4-256k, lz4-1M, lz4, snappy, zstd
wal:
path: /tmp/tempo/wal # 在本地存储 wal 的地方
encoding: none # wal 编码/压缩。 选项:none, gzip, lz4-64k, lz4-256k, lz4-1M, lz4, snappy, zstd
local:
path: /tmp/tempo/blocks
pool:
max_workers: 100 # worker 池决定了对对象存储后台的并行请求的数量
queue_depth: 10000
search_enabled: true
Grafana Agent
Grafana Agent 是一个本地安装的代理,充当:
- Prometheus 刮削服务。
- Tempo 后端服务接收器 (backend service receiver) 和跟踪跨度处理器 (trace span processor)。
- 一个 Promtail(Loki 日志接收器)实例。
Grafana Agent 具有远程写入功能,允许它将指标、日志和跟踪数据发送到后端存储(如 Mimir、Loki 和 Tempo)。关于 Grafana Agent 的更多信息可以在 这里 找到。
它在这个环境中的主要作用是接收来自微服务应用的跟踪跨度 (trace span),并处理它们以提取指标和日志信息,然后将它们存储到最终的后端存储。
它的配置文件可以在agent/config.yaml
中找到。
agent:
image: grafana/agent:v0.24.0
ports:
- "12347:12345"
- "12348:12348"
- "6832:6832"
- "55679:55679"
volumes:
- "${PWD}/agent/config.yaml:/etc/agent/agent.yaml"
command: [
"-config.file=/etc/agent/agent.yaml",
"-server.http.address=0.0.0.0:12345",
]
server:
log_level: debug
# 配置一个日志摄取端点,用于自动记录功能。
logs:
configs:
- name: loki
clients:
- url: http://loki:3100/loki/api/v1/push
external_labels:
job: agent
positions_directory: /tmp/positions
# 配置一个 Tempo 实例来接收来自微服务的追踪。
traces:
configs:
- name: latencyEndpoint
# 在 6832 端口接收 Jaeger 格式的追踪信息。
receivers:
jaeger:
protocols:
thrift_binary:
endpoint: "0.0.0.0:6832"
# 向 Tempo 实例发送成批的跟踪数据。
remote_write:
- endpoint: tempo:55680
insecure: true
# 从传入的跟踪跨度生成普罗米修斯指标。
spanmetrics:
# 添加 http.target 和 http.method span 标签作为度量数据的标签。
dimensions:
- name: http.method
- name: http.target
# 在 12348 端口暴露这些指标。
handler_endpoint: 0.0.0.0:12348
# 从传入的跟踪数据中自动生成日志。
automatic_logging:
# 使用在配置文件开始时定义的日志实例。
backend: logs_instance
logs_instance_name: loki
# 每个根跨度记录一行(即每个跟踪记录一行)。
roots: true
processes: false
spans: false
# 在日志行中添加 http.method、http.target 和 http.status_code span 标签。如果有的话。
span_attributes:
- http.method
- http.target
- http.status_code
# 强制将跟踪 ID 设置为`traceId`。
overrides:
trace_id_key: "traceId"
# 启用服务图。
service_graphs:
enabled: true
词汇表
英文 | 中文 | 备注 |
---|---|---|
Exemplars | 范例 | |
Derived fields | 衍生字段 | |
Metrics | 度量 | |
Logging | 日志 | |
Tracing | 跟踪 | |
observability | 可观察性 | |
span search | 跨度搜索 | Tempo 功能 – 需要 Grafana Agent |
service graph | 服务图支持 | Tempo 功能 – 需要 Grafana Agent |
scrape | 刮削 | Prometheus 词汇 |
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三人行, 必有我师; 知识共享, 天下为公. 本文由东风微鸣技术博客 EWhisper.cn 编写.
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