Grafana 系列文章（一）：基于 Grafana 的全栈可观察性 Demo

📚️Reference:

https://github.com/grafana/intro-to-mlt

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

• Docker
• Docker Compose

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。

1. 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
   

2. 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"
   

3. 访问 MLT dashboard. (MLT: Metrics/Logging/Tracing)

4. 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:

格拉法纳代理|格拉法纳实验室 (grafana.com)

• 「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。」

从跨度生成指标 |格拉法纳实验室 (grafana.com)

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

Grafana 系列文章

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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.