【百度云原生导读】OpenTelemetry 由著名的 OpenTracing、 OpenCensus 两个产品在 2019 年合并而来，拥有广泛的应用场景和强大的开发团队。2021年，OpenTelemetry 的使用成为新的行业规范，通过在各个数据源之间建立一致性，使得数据收集以及处理更加便捷。那么，如何在服务网格架构中引入 OpenTelemetry 进而获取可观测 trace 能力，实践过程中会遇到哪些问题？本文对相关问题做了总结并给出了解法，最后通过一个 Demo 手把手教你在 Istio 中安装 OpenTelemetry。
1. OpenTelemetry 介绍
OpenTelemetry（简称 OTel）是一系列的工具、APIs 和 SDKs。使用 OpenTelemetry 可以产生、收集、输出一系列遥测数据（telemetry data 如 trace、metrics 和 log）帮助用户分析应用程序的性能和行为。
OpenTelemetry 是厂商无关的，并且作为工业级别标准被大量的厂商支持。另外，OpenCensus（Google）和 OpenTracing（Uber）是其前身。
其架构如下所示：
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主要包含了以下几个部分：
Instrumentation：包含自动方式API 、SDK 方式接入 OpenTelemetry。
OTLP: OpenTelemetry 定义的传输协议。
OpenTelemetry Collector：提供厂商无关的解决方案，用于实现 数据的接收（receive）, 处理（process）和 输出（export）的功能。
2. OpenTelemetry 在 Service Mesh 架构下的实践
目前 Istio 实现可观测 trace 方案 可以总结为：
需要业务透传对应的 header 信息（从入向请求中获取对应的 header 信息、并在出向请求中添加响应 header 信息）。
Sidecar 自动向监控系统发送Span信息。
通过对 Istio 方案可观测 trace 的分析，可以发现几个问题：
对业务代码是有侵入的 Trace 上下文传播（Trace Context propagation），需要业务透传相应的 header 信息。
所有的 Span 数据都由 Sidecar 侧生成，业务内部方法级别监控信息无法采集。
在业界 APM 的技术方案中，JavaAgent（一种字节码技术，对业务无侵入）作为主流的技术方案。同样 OpenTelemetry auto-instrumentation 通过 Java Agent 提供的动态注入字节码的技术实现任意 Java 应用遥测数据的采集，其支持了非常多的广为流行的库和框架。
2.1 无侵入式Trace上下文传播
对于Java应用程序，OpenTelemetry JavaAgent支持的 Trace context propagation 如下：
上述 b3multi/b3（以x-b3开头）恰好是 Istio 中要求透传的 header 信息。
2.2 业务内部方法级别监控
目前 OpenTelemetry JavaAgent 已经支持大量的库、框架以及应用服务器，能够采集业务内部方法级别执行逻辑。
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2.3 trace信息与业务日志关联
通常在业务排查问题中，不仅仅要查看对应的 trace 链路信息，同时也要基于对应的 trace_id、span_id 查看对应的业务日志信息。
OpenTelemetry Java Agent 已经预置了很多关于当前 span 的信息在 log 的 MDC（Mapped Diagnostic Context）中，业务可以方便配置这些信息，业务可以方便在业务日志中打印对应的 trace_id、span_id 信息。如下为SpringBoot 中使用 logback 的配置示例：
logging.pattern.level = trace_id=%mdc{trace_id} span_id=%mdc{span_id} trace_flags=%mdc{trace_flags} %5p
2.4 系统架构
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JavaAgent 将采集的数据发送至 OpenTelemetry Collector 。
Sidecar 将生成的 trace span 信息发送至 OpenTelemetry Collector。
OpenTelemetry Collector 将数据输出至监控系统如 jaeger 或 Kafka 中。
用户可以通过对应的 UI 查看 trace 数据。
2.5 实践
本文主要用于演示，均无高可用部署。
2.5.1 安装istio
下载 istio 安装包（本文以1.13.2 为例）：https://github.com/istio/istio/releases
$ istioctl install -f istio-opentelemtry-iop.yaml
istio-opentelemetry-iop.yaml的内容如下所示：
apiVersion: install.istio.io/v1alpha1kind: IstioOperatorspec: meshConfig: defaultConfig: holdApplicationUntilProxyStarts: true
tracing: sampling: 100 enablePrometheusMerge: false # 定义扩展的providers extensionProviders: - name: otel-trace zipkin: service: otel-collector.istio-system.svc.cluster.local port: 9411 maxTagLength: 56
components: ingressGateways: - name: istio-ingressgateway enabled: true
特别说明：上述extensionProviders 属性中定义了otel-trace，其信息为opentelemetry Collector 的地址（其本身可以接收 zipkin 格式的trace，因此此处定义的是zipkin的信息）
2.5.2 安装OpenTelemetry Collector
按照https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator 安装 OpenTelemetry Collector。假设安装的 K8S Service 为：otel-collector.istio-system.svc.cluster.local:9411，9411为接收 zipkin 数据格式的端口。
opentelemetry-collector-config.yaml的内容如下所示：
# collector的receivers配置receivers: otlp: protocols: grpc: http: zipkin:processors: batch: memory_limiter:# collector的exporters配置，exporters: zipkin: endpoint: "http://zipkin.istio-system.svc.cluster.local:9411/api/v2/spans"service: pipelines: traces: # 对于trace数据，开启otlp、zipkin协议端口提供服务 receivers: [otlp, zipkin] processors: [memory_limiter, batch] # 对于trace数据，最后输出至zipkin中 exporters: [zipkin]
2.5.3 安装 jaeger
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/istio/istio/release-1.14/samples/addons/jaeger.yaml
由于 collector exporters 输出的 trace 数据格式为 zipkin，jaege 兼容 zipkin 格式 trace 数据，因此最终 trace 数据可通过 jaeger 展示。
2.5.4 提交Telemetry CRD
提交 Telemetry CRD，将 envoy 对接的 trace 的信息变更为 otel-trace，即为 Opentelemetry Collector。
$ kubectl apply -f mesh-trace-telemetry.yaml
mesh-trace-telemetry.yaml的内容如下所示：
apiVersion: telemetry.istio.io/v1alpha1kind: Telemetrymetadata: name: mesh-trace-telemtry namespace: istio-systemspec: tracing: - providers: - name: otel-trace randomSamplingPercentage: 100
2.5.5 部署Mesh应用
为对应的命名空间 default 开启自动 Sidecar 注入功能：
$ kubectl label namespace default istio-injection=enabled --overwrite
按照K8S的方式部署微服务应用 consumer-demo 和 provider-demo。应用程序说明：
应用程序启动需要加上对应的参数，如下所示：
# 启动时要指定javaagent# -Dotel.resource.attributes=service.name=provider-demo 在span中的service信息# -Dotel.propagators=b3multi 透传b3multi headerjava -javaagent:/opentelemetry-javaagent.jar -Dotel.resource.attributes=service.name=provider-demo -Dotel.propagators=b3multi -jar provider-demo-1.0-SNAPSHOT.jar
部署时需要在容器的环境中添加对应的配置：
env: - name: OTEL_TRACES_EXPORTER # javaagent输出otlp协议类型数据 value: otlp - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT # collector地址 value: http://otel-collector.istio-system.svc.cluster.local:4317 - name: OTEL_JAVAAGENT_ENABLED # 开启javaagent功能 value: 'true'
2.5.6 观察Mesh监控数据
如下图为本文consumer-demo和provider-demo在业务访问中产生的监控数据（以监控系统Jaeger为例）：
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3.总结
通过在 Service Mesh 架构中引入 OpenTelemetry，可以总结带来的业务收益如下：
通过 OpenTelemtry auto-instrumentation 机制可实现无侵入式 Trace 上下文传播，使得业务无感接入 Service Mesh 可观测性。
通过 OpenTelemtry auto-instrumentation 机制可实现业务内部方法级别的监控数据采集，弥补 Service Mesh 只能在 Sidecar 侧采集监控数据的缺陷。
通过 OpenTelemetry Logger MDC auto-instrumentation 机制能够将监控信息对应的 trace_id、span_id 等信息配置输出在业务日志中，方便业务排查问题。
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