9.3. 设置分布式追踪

1. 在 spec.template 属性中配置 tracer 服务。

   • 使用 追踪环境变量 作为模板配置属性。
   • 对于 OpenTelemetry，将 spec.tracing.type 属性设置为 opentelemetry。
   • 对于 OpenTracing，将 spec.tracing.type 属性设置为 jaeger。

   使用 OpenTelemetry 的 Kafka Connect 的追踪配置示例

   apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
   kind: KafkaConnect
   metadata:
     name: my-connect-cluster
   spec:
     #...
     template:
       connectContainer:
         env:
           - name: OTEL_SERVICE_NAME
             value: my-otel-service
           - name: OTEL_EXPORTER_JAEGER_ENDPOINT
             value: "http://jaeger-host:14250"
     tracing:
       type: opentelemetry
     #...

   使用 OpenTelemetry 的 MirrorMaker 的追踪配置示例

   apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
   kind: KafkaMirrorMaker
   metadata:
     name: my-mirror-maker
   spec:
     #...
     template:
       mirrorMakerContainer:
         env:
           - name: OTEL_SERVICE_NAME
             value: my-otel-service
           - name: OTEL_EXPORTER_JAEGER_ENDPOINT
             value: "http://jaeger-host:14250"
     tracing:
       type: opentelemetry
   #...

   使用 OpenTelemetry 的 MirrorMaker 2.0 的追踪配置示例

   apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
   kind: KafkaMirrorMaker2
   metadata:
     name: my-mm2-cluster
   spec:
     #...
     template:
       connectContainer:
         env:
           - name: OTEL_SERVICE_NAME
             value: my-otel-service
           - name: OTEL_EXPORTER_JAEGER_ENDPOINT
             value: "http://jaeger-host:14250"
     tracing:
       type: opentelemetry
   #...

   使用 OpenTelemetry 的 Kafka Bridge 的追踪配置示例

   apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
   kind: KafkaBridge
   metadata:
     name: my-bridge
   spec:
     #...
     template:
       bridgeContainer:
         env:
           - name: OTEL_SERVICE_NAME
             value: my-otel-service
           - name: OTEL_EXPORTER_JAEGER_ENDPOINT
             value: "http://jaeger-host:14250"
     tracing:
       type: opentelemetry
   #...

   使用 OpenTracing 进行 Kafka Connect 的追踪配置示例

   apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
   kind: KafkaConnect
   metadata:
     name: my-connect-cluster
   spec:
     #...
     template:
       connectContainer:
         env:
           - name: JAEGER_SERVICE_NAME
             value: my-jaeger-service
           - name: JAEGER_AGENT_HOST
             value: jaeger-agent-name
           - name: JAEGER_AGENT_PORT
             value: "6831"
     tracing:
       type: jaeger
     #...

   使用 OpenTracing 的 MirrorMaker 的追踪配置示例

   apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
   kind: KafkaMirrorMaker
   metadata:
     name: my-mirror-maker
   spec:
     #...
     template:
       mirrorMakerContainer:
         env:
           - name: JAEGER_SERVICE_NAME
             value: my-jaeger-service
           - name: JAEGER_AGENT_HOST
             value: jaeger-agent-name
           - name: JAEGER_AGENT_PORT
             value: "6831"
     tracing:
       type: jaeger
   #...

   使用 OpenTracing 的 MirrorMaker 2.0 的追踪配置示例

   apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
   kind: KafkaMirrorMaker2
   metadata:
     name: my-mm2-cluster
   spec:
     #...
     template:
       connectContainer:
         env:
           - name: JAEGER_SERVICE_NAME
             value: my-jaeger-service
           - name: JAEGER_AGENT_HOST
             value: jaeger-agent-name
           - name: JAEGER_AGENT_PORT
             value: "6831"
     tracing:
       type: jaeger
   #...

   使用 OpenTracing 的 Kafka 网桥的追踪配置示例

   apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
   kind: KafkaBridge
   metadata:
     name: my-bridge
   spec:
     #...
     template:
       bridgeContainer:
         env:
           - name: JAEGER_SERVICE_NAME
             value: my-jaeger-service
           - name: JAEGER_AGENT_HOST
             value: jaeger-agent-name
           - name: JAEGER_AGENT_PORT
             value: "6831"
     tracing:
       type: jaeger
   #...

2. 创建或更新资源：

   oc apply -f <resource_configuration_file>

1. 将 Maven 依赖项添加到客户端应用程序的 pom.xml 文件中：

   OpenTelemetry 的依赖项

   <dependency>
       <groupId>io.opentelemetry</groupId>
       <artifactId>opentelemetry-sdk-extension-autoconfigure</artifactId>
       <version>1.18.0-alpha</version>
   </dependency>
   <dependency>
     <groupId>io.opentelemetry.instrumentation</groupId>
     <artifactId>opentelemetry-kafka-clients-{OpenTelemetryKafkaClient}</artifactId>
     <version>1.18.0-alpha</version>
   </dependency>
   <dependency>
     <groupId>io.opentelemetry</groupId>
     <artifactId>opentelemetry-exporter-jaeger</artifactId>
     <version>1.18.0</version>
   </dependency>

   OpenTracing 的依赖项

   <dependency>
       <groupId>io.jaegertracing</groupId>
       <artifactId>jaeger-client</artifactId>
       <version>1.3.2</version>
   </dependency>
   <dependency>
     <groupId>io.opentracing.contrib</groupId>
     <artifactId>opentracing-kafka-client</artifactId>
     <version>0.1.15</version>
   </dependency>

2. 使用追踪环境变量定义 tracer 的配置。

3. 创建一个 tracer，它使用环境变量初始化：

   为 OpenTelemetry 创建 tracer

   OpenTelemetry ot = GlobalOpenTelemetry.get();

   为 OpenTracing 创建追踪器

   Tracer tracer = Configuration.fromEnv().getTracer();

4. 将 tracer 注册为全局 tracer：

   GlobalTracer.register(tracer);

5. 检测您的客户端：

   • 第 9.3.4 节 “提取制作者和消费者以进行追踪”
   • 第 9.3.5 节 “用于追踪的 Kafka Streams 应用程序”

流程

1. 将追踪工件添加到 AMQ Streams Kafka 镜像的 /opt/kafka/libs/ 目录中。

   您可以使用 红帽生态系统目录 上的 Kafka 容器镜像作为创建新自定义镜像的基础镜像。

   Zipkin 的 OpenTelemetry 构件

   io.opentelemetry:opentelemetry-exporter-zipkin

2. 为新的追踪实施设置追踪器和端点。

   Zikpin tracer 配置示例

   apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
   kind: KafkaMirrorMaker2
   metadata:
     name: my-mm2-cluster
   spec:
     #...
     template:
       connectContainer:
         env:
           - name: OTEL_SERVICE_NAME
             value: my-zipkin-service
           - name: OTEL_EXPORTER_ZIPKIN_ENDPOINT
             value: http://zipkin-exporter-host-name:9411/api/v2/spans 

   1

   
           - name: OTEL_TRACES_EXPORTER
             value: zipkin 

   2

   
     tracing:
       type: opentelemetry
   #...

   1

   指定要连接的 Zipkin 端点。

   2

   Zipkin exporter。