Tempo

概述

参考：
原文链接：https://cloud.tencent.com/developr/article/1759966

Tempo是 Grafana Labs 在ObservabilityCON 2020大会上新开源的一个用于做分布式式追踪的后端服务。它和 Cortex、Loki 一样，Tempo 也是一个兼备高扩展和低成本效应的系统。

之前小白有提到 Grafana Labs 的云原生 Observability 宇宙只剩下 trace 部分，那么今天就拿 Loki 的分布式追踪来体验下这 Observability 的最后一环吧。正式开始前，先看下小白精心准备的 Tempo 体验视频吧。

关于 Tempo

Tempo 本质上来说还是一个存储系统，它兼容一些开源的 trace 协议（包含 Jaeger、Zipkin 和 OpenCensus 等），将他们存在廉价的 S3 存储中，并利用 TraceID 与其他监控系统（比如 Loki、Prometheus）进行协同工作。

可以看到 Tempo 的架构仍然分为distributor、ingester、querier、tempo-query、compactor这几个架构，熟悉 Loki 和 Cortex 的朋友可能光看名字就知道他们大概是做什么的。不熟悉的同学也没关系，下面简单说下各模块的作用：

distributor

监听多个端口，分别接受来自 Jaeger、Zipkin 和 OpenCensus 协议的数据，按照 TraceID 进行哈希并映射到哈希环上，并交由 ingester 进行存储处理。当前 distributor 支持的 trace 协议如下：

Protocol	Port
OpenTelemetry	55680
Jaeger - Thrift Compact	6831
Jaeger - Thrift Binary	6832
Jaeger - Thrift HTTP	14268
Jaeger - GRPC	14250
Zipkin	9411

ingester

具体负责 trace 数据的块存储（memcache、GCS、S3）、缓存（Memcache）和索引的处理

querier

负责从 ingester 和后端存储里面捞取 trace 数据，并提供 api 给查询者

compactor

负责后端存储块的压缩，减少数据块数量

tempo-query

tempo 的一个可视化界面，用的jaeger query，可以在上面查询 tempo 的 trace 数据。

Loki 链路跟踪

要体验的同学，可以先下载小白在 GitHub 上的 Docker-Compose，推荐配合本篇内容一起实践
https://github.com/CloudXiaobai/loki-cluster-deploy/tree/master/demo/docker-compose-with-tempo

Loki 方面

在做之前我们先看下 Loki 的文档是怎么描述的:

The tracing_config block configures tracing for Jaeger. Currently limited to disable auto-configuration per environment variables only.

可以看到当前 Loki 对于 Trace 的支持集中在 Jaeger，而且配置是默认开启的，并且只能在环境变量里面读取 jaeger 的信息。docker-compose 下的案例如下：

querier-frontend:  image: grafana/loki:1.6.1  runtime: runc  scale: 2  environment:    - JAEGER_AGENT_HOST=tempo    \\tempo的地址    - JAEGER_ENDPOINT=http://tempo:14268/api/traces    - JAEGER_SAMPLER_TYPE=const   \\采样率类型    - JAEGER_SAMPLER_PARAM=100    \\采样率100

API 网关方面

API 网关并不是 Loki 的原生组件，而是在 Loki 分布式部署的情况下，需要有一个统一的入口对 Loki API 进行路由。之前小白用的 Nginx，但是原生的Nginx并不支持OpenTracing。小白根据 nginx1.14 版本做了一个带 jaeger 模块的镜像用于 Loki 入口的 trace 生成和日志采集。

gateway:  image: quay.io/cloudxiaobai/nginx-jaeger:1.14.0  runtime: runc  restart: always  ports:    - 3100:3100  volumes:    - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf    - ./jaeger-config.json:/etc/jaeger-config.json    - 'gateway_trace_log:/var/log/nginx/'

对于支持 OpenTracing 的 Nginx，我们需要修改 nginx.conf 配置文件如下：

...#加载opentracing库load_module modules/ngx_http_opentracing_module.so;http {   #启用opentracing  opentracing on;   #加载jaeger库  opentracing_load_tracer /usr/local/lib/libjaegertracing_plugin.so /etc/jaeger-config.json;   #日志格式，打印traceid  log_format opentracing '"traceID":"$opentracing_context_uber_trace_id"';   server {    listen               3100 default_server;    location = / {      #向upstream转发时带上trace的头信息      opentracing_operation_name $uri;      opentracing_trace_locations off;      opentracing_propagate_context;      proxy_pass      http://querier:3100/ready;    }  }}

以上小白只截取了 Nginx 部分配置，完整的要参考 docker-compose 里的 nginx.conf

此外，nginx 还需要一个 jaeger-config.json，用于将 trace 数据转给 agent 处理。

{  "service_name": "gateway", \\服务名  "diabled": false,  "reporter": {    "logSpans": true,    "localAgentHostPort": "jaeger-agent:6831"  \\jaeger-agent地址  },  "sampler": {    "type": "const",    "param": "100"  \\采样率  }}

为了方便演示，小白配置的采样率均为 100%

最后，我们为 API 网关启用一个 Jaeger-agent 用于收集 trace 信息并转给 Tempo，它的配置如下：

jaeger-agent:  image: jaegertracing/jaeger-agent:1.20  runtime: runc  restart: always  # 转发给tempo  command: ["--reporter.grpc.host-port=tempo:14250"]  ports:    - "5775:5775/udp"    - "6831:6831/udp"    - "6832:6832/udp"    - "5778:5778"

为什么 API 网关不直接发给 Tempo 要经过 Jaeger-agent 转发一下，小白认为用 agent 的方式更加灵活一些。

以上，我们就完成了 Loki 分布式追踪的配置部分，接下来我们用docker-compose up -d将服务都运行起来。

Grafana 方面

当 docker 的所有服务运行正常后，我们访问 grafana 并添加两个数据源

添加 tempo 数据源

添加 Loki 数据源，并解析 API 网关 TraceID

Loki 提取 TraceID 的正则部分是从 API 网关的日志中匹配

体验 Tempo

数据源设置 OK 后，我们进入 Explore 选择 loki 查询 trace.log 就可以得到 API 网关的日志了。

从 Parsed Fields 里面我们就可以看到，Grafana 从 API 网关的日志里面提取了 16 位字符串作为 TraceID 了，而它关联了 Tempo 的数据源，我们点击Tempo按钮就可以直接切到 Trace 的信息如下：

展开 Trace 信息，我们可以看到 Loki 的一次查询的链路会经过下面几个部分

gateway -> query-frontend -> querier -> ingester                                    |-> SeriesStore.GetChunkRefs

并且得出结论，本次查询的耗时主要落在 Ingeter 上，原因是查询的日志还没被 flush 到存储当中，querier 需从 ingester 中取日志的数据。

我们再来看一个 Loki 接收日志的案例：

从 trace 的链路来看，当日志采集端往 Loki Post 日志时，请求的链路会经过如下部分：

gateway -> distributor -> ingester

同时，我们还看到了这次的提交的日志流经过两个 ingester 实例的处理，且处理时间没有明显差异。

总结

关于Logging和Tracing两部分在 Grafana 上的展示还没有达到 ObservabilityCON 2020 上的流畅度，不过根据会上的消息，更精细话的trace <--> log、metrics <--> trace和metrics <--> log这三部分互相协作部分应该很快会发布。届时 Grafana 将是云上可观测性应用系统里的王者级产品（虽然有额外的各种查询语句学习成本）

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最后修改 March 25, 2025: clearup (feb59d93)