概述

注意：在使用阿里云Kubernetes容器服务Istio 1.0的过程中，如果遇到类似CRD版本问题，请参考我们提供的。 我们会持续更新遇到的问题及其解决方法。

本系列前面文章中已经介绍了利用阿里云Kubernetes容器服务，如何快速搭建一套用于连接、管理以及安全化微服务的开放平台Istio，为应用引入和配置多个相关服务。

本文通过一个示例演示了如何在启用了Istio的应用中使用分布式追踪系统Jaeger。

在由单体架构迁移至微服务时，传统的监视工具往往无法提供跨越不同服务的可见性。因此就有必要引入分布式跟踪的工具。

为了解决不同的分布式追踪系统 API 不兼容的问题，诞生了 OpenTracing 规范。OpenTracing 是一个轻量级的标准化层，它位于应用程序/类库和追踪或日志分析程序之间。OpenTracing 已进入 CNCF，正在为全球的分布式追踪，提供统一的概念和数据标准。它通过提供平台无关、厂商无关的 API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。

Jaeger 是 下的一款开源分布式追踪系统，兼容 OpenTracing API。

Istio分布式调用链跟踪

Jaeger收集启用了Istio的应用程序的调用链信息，点击阿里云容器服务页面中左侧服务栏，找到 tracing 服务，如下:

点击 tracing 服务的外部地址，会看到如下一个Jaeger UI页面：

Jaeger UI显示了分布式服务追踪信息的结果，右上角显示的时刻和持续时间散点图用可视化方式呈现了结果，并提供了向下挖掘能力。

用户可以选择用多种不同视图对追踪结果进行可视化，例如追踪时段内的直方图，或服务在追踪过程中的累积时间：

除了使用默认的时序渲染方式，还可以通过其他视图渲染为有向无环图或关键路径图：

实现原理

尽管Istio代理能够自动发送spans，但他们需要一些标识来将整个调用链关系联系起来。应用程序需要传入合适的HTTP header信息，便于代理发送span信息到Jaeger时，span可以准确地把每次调用关联起来。

为此，应用程序需要从传入的请求中收集如下的header信息并将其传入到每个传出请求：

x-request-idx-b3-traceidx-b3-spanidx-b3-parentspanidx-b3-sampledx-b3-flagsx-ot-span-context

示例服务中的productpage应用（Python应用）从HTTP请求中提取所需的header信息：

def getForwardHeaders(request):    headers = {}    user_cookie = request.cookies.get("user")    if user_cookie:        headers['Cookie'] = 'user=' + user_cookie    incoming_headers = [ 'x-request-id',                         'x-b3-traceid',                         'x-b3-spanid',                         'x-b3-parentspanid',                         'x-b3-sampled',                         'x-b3-flags',                         'x-ot-span-context'    ]    for ihdr in incoming_headers:        val = request.headers.get(ihdr)        if val is not None:            headers[ihdr] = val            #print "incoming: "+ihdr+":"+val    return headers

在应用程序中调用其他服务时，这些header信息会被传播下去形成一个调用链。

总结

我们可以利用阿里云Kubernetes容器服务，快速搭建一套用于连接、管理以及安全化微服务的开放平台Istio，为应用引入和配置多个相关服务。本文通过一个示例演示了如何在启用了Istio的应用中使用分布式追踪系统Jaeger。 欢迎大家使用阿里云上的容器服务，快速搭建微服务的开放治理平台Istio，比较简单地集成到自己项目的微服务开发中。