本文最初发表于RedHat开发者博客，经原作者 Juraci Paixão Kröhling 和 RedHat 授权由 InfoQ 中文站翻译分享。
在生产环境中部署Jaeger时，持续观察 Jaeger 实例，保证它的行为符合预期是非常重要的。毕竟，Jaeger 停机将会意味着跟踪数据的丢失，这样的话，我们很难理解生产环境的应用中究竟出现了什么问题。
本文将会介绍如何为 Jaeger 安装环境构建监控基础设施。首先，我们会为那些急切想监控 Jaeger 的读者提供现成资源的链接。
在第二部分中，我们会深入了解如何在Kubernetes集群中安装所有的工具，包括Prometheus、Grafana和 Jaeger 本身，同时还会学习如何安装所需的工具，从而基于 Jaeger 官方的监控 mixin 自定义告警规则和 dashboard。
提示：如果你已经具有 Grafana、Prometheus 和 Jaeger 组成的可运行环境的话，那么你可能只关心基础 dashboard 和告警定义在什么地方，它们的地址如下：
如果你已经熟悉 mixin 的话，Jaeger 的官方监控 mixin 就可以在主资源仓库获取。
预备条件
本指南假设你具备 Kubernetes 的 admin 访问权限。如果以测试为目的的话，有一种了解 Kubernetes 集群的简便方式，那就是在本地运行Minikube。
本指南还需要用到jsonnet和jb (jsonnet-bundler)。它们可以借助 go get，在本地机器通过如下命令安装：
1. $ go get github.com/google/go-jsonnet/cmd/jsonnet2. $ go get github.com/jsonnet-bundler/jsonnet-bundler/cmd/jb
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安装 Prometheus、Alertmanager 和 Grafana
在 Kubernetes 之上安装 Prometheus 可以通过多种方式来实现。其中一种方式是使用kube-prometheus项目，但是也可以直接使用Prometheus Operator，还可以使用Prometheus Operator的社区Helm chart。在本指南中，我们会使用 kube-prometheus 来获取 Prometheus、Alertmanager 和 Grafana 实例。
首先，我们使用 jb 生成一个基础 jsonnet 文件，该文件描述了我们的安装需求，将 kube-prometheus 作为依赖添加进来：
1. $ jb init2. $ jb install \3. github.com/jaegertracing/jaeger/monitoring/jaeger-mixin@master \4. github.com/grafana/jsonnet-libs/grafana-builder@master \5. github.com/coreos/kube-prometheus/jsonnet/kube-prometheus@master
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完成之后，我们需要有一个名为 jsonnetfile.json 的 manifest 文件，它大致如下所示：
1. {2. "dependencies": [3. {4. "name": "mixin",5. "source": {6. "git": {7. "remote": "https://github.com/jpkrohling/jaeger",8. "subdir": "monitoring/mixin"9. }10. },11. "version": "1668-Move-Jaeger-mixing-to-main-repo"12. },13. {14. "name": "grafana-builder",15. "source": {16. "git": {17. "remote": "https://github.com/grafana/jsonnet-libs",18. "subdir": "grafana-builder"19. }20. },21. "version": "master"22. },23. {24. "name": "kube-prometheus",25. "source": {26. "git": {27. "remote": "https://github.com/coreos/kube-prometheus",28. "subdir": "jsonnet/kube-prometheus"29. }30. },31. "version": "master"32. }33. ]34. }
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install 命令应该还会创建一个名为 vendor 的目录，其中包含了所有的 jsonnet 依赖。现在，我们所需要就是一个 deployment 描述符：创建一个名为 monitoring-setup.jsonnet 的文件，内容如下：
1. local kp =2. (import 'kube-prometheus/kube-prometheus.libsonnet') +3. {4. _config+:: {5. namespace: 'monitoring',6. },7. };8. 9. { ['00namespace-' + name + '.json']: kp.kubePrometheus[name] for name in std.objectFields(kp.kubePrometheus) } +10. { ['0prometheus-operator-' + name + '.json']: kp.prometheusOperator[name] for name in std.objectFields(kp.prometheusOperator) } +11. { ['node-exporter-' + name + '.json']: kp.nodeExporter[name] for name in std.objectFields(kp.nodeExporter) } +12. { ['kube-state-metrics-' + name + '.json']: kp.kubeStateMetrics[name] for name in std.objectFields(kp.kubeStateMetrics) } +13. { ['alertmanager-' + name + '.json']: kp.alertmanager[name] for name in std.objectFields(kp.alertmanager) } +14. { ['prometheus-' + name + '.json']: kp.prometheus[name] for name in std.objectFields(kp.prometheus) } +15. { ['prometheus-adapter-' + name + '.json']: kp.prometheusAdapter[name] for name in std.objectFields(kp.prometheusAdapter) } +16. { ['grafana-' + name + '.json']: kp.grafana[name] for name in std.objectFields(kp.grafana) }
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这样，我们就能生成所需的 deployment manifest，并应用它们：
1. $ jsonnet -J vendor -cm manifests/ monitoring-setup.jsonnet2. $ kubectl apply -f manifests/
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第一次使用的时候，自定义资源定义（Custom Resource Definition，CRD）可能尚未就绪，这会导致如下的信息：
1. no matches for kind "ServiceMonitor" in version "monitoring.coreos.com/v1"
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如果出现这种情况的话，只需要再次应用一下这些 manifest 即可，因为它们是幂等的。
几分钟之后，我们应该就会有几个可用的_Deployment_和_Statefulset_资源了：
1. $ kubectl get deployments -n monitoring 2. NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE3. grafana 1/1 1 1 56s4. kube-state-metrics 1/1 1 1 56s5. prometheus-adapter 1/1 1 1 56s6. prometheus-operator 1/1 1 1 57s7. 8. $ kubectl get statefulsets -n monitoring9. NAME READY AGE10. alertmanager-main 3/3 60s11. prometheus-k8s 2/2 50s
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我们可以直接连接服务的端口，检查一下 Prometheus 是否已经启动：
1. $ kubectl port-forward -n monitoring service/prometheus-k8s 9090:90902. $ firefox http://localhost:9090
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对 Grafana 执行相同的检查，默认凭证的用户名和密码都是_admin_：
1. $ kubectl port-forward -n monitoring service/grafana 3000:3000`2. `$ firefox http://localhost:3000`
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安装 Jaeger
Jaeger Operator 默认会安装到“observability”命名空间中。在本指南中，我们会将它放到“monitoring”命名空间中，与 Prometheus 和 Grafana 放到一起。为了实现这一点，我们需要通过 curl 获取 manifest，并将“observability”替换为“monitoring”，然后将输出提供给 kubectl：
1. $ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/jaegertracing/jaeger-operator/v1.13.1/deploy/crds/jaegertracing_v1_jaeger_crd.yaml2. $ curl -s https://raw.githubusercontent.com/jaegertracing/jaeger-operator/v1.13.1/deploy/service_account.yaml | sed 's/observability/monitoring/gi' | kubectl apply -f -3. $ curl -s https://raw.githubusercontent.com/jaegertracing/jaeger-operator/v1.13.1/deploy/role.yaml | sed 's/observability/monitoring/gi' | kubectl apply -f -4. $ curl -s https://raw.githubusercontent.com/jaegertracing/jaeger-operator/v1.13.1/deploy/role_binding.yaml | sed 's/observability/monitoring/gi' | kubectl apply -f -5. $ curl -s https://raw.githubusercontent.com/jaegertracing/jaeger-operator/v1.13.1/deploy/operator.yaml | sed 's/observability/monitoring/gi' | kubectl apply -f -
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在撰写本文的时候，最新版本为 v1.13.1，所以你可以修改上述 URL 以匹配所需的版本。几分钟之后，Jaeger Operator 就能启动并运行了：
1. $ kubectl get deployment/jaeger-operator -n monitoring2. NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE3. jaeger-operator 1/1 1 1 23s
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Jaeger Operator 准备就绪之后，我们就可以创建名为 tracing 的 Jaeger 实例了：
1. kubectl apply -f - <<eof2. apiVersion: jaegertracing.io/v13. kind: Jaeger4. metadata:5. name: tracing6. namespace: monitoring7. EOF</eof
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稍等片刻，Jaeger 实例就会准备就绪：
1. $ kubectl get deployment/tracing -n monitoring 2. NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE3. tracing 1/1 1 1 17s4. 5. $ kubectl get ingress -n monitoring 6. NAME HOSTS ADDRESS PORTS AGE7. tracing-query \* 192.168.122.181 80 26s
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我们可以在 Web 浏览器中通过给定的 IP 地址访问 Jaeger UI。在本例中，也就是http://192.168.122.181/，但是你的 IP 可能会有所不同。
现在，所有的内容都运行起来了，接下来我们安装业务应用，并通过 instrument 操作让它为接收到的每个请求都创建 span：
1. $ kubectl apply -n default -f https://raw.githubusercontent.com/jaegertracing/jaeger-operator/v1.13.1/deploy/examples/business-application-injected-sidecar.yaml
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部署完成之后，我们可以直接打开一个到 Pod 的连接并向其发送请求：
1. $ kubectl get -n default deployment/myapp 2. NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE3. myapp 1/1 1 1 26s4. 5. $ kubectl port-forward deployment/myapp 8080:80806. $ watch -n 0.5 curl localhost:8080
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这样每秒钟会生成两个 HTTP 请求，在 Jaeger UI 中，我们应该会看到每个 HTTP 请求都会有一个 trace。
创建 PodMonitor
现在，我们已经有了一组功能齐全的监控服务：Prometheus、Grafana、Alertmanager 和 Jaeger。但是，Jaeger deployment 所生成的指标并没有被 Prometheus 所捕获：我们需要创建一个 ServiceMonitor 或 PodMonitor，以便于告诉 Prometheus 到哪里获取数据。
根据组件的不同，指标会由不同的端口来提供：
| 组件 | 端口 |
|---|
| Agent | 14271 |
| Collector | 14269 |
| Query | 16687 |
| All in one | 14269 |
我们所创建的 Jaeger 实例并没有指定strategy，所以将会使用默认的 strategy，即 allInOne。我们的 PodMonitor 要告诉 Prometheus 从 14269 端口获取指标：
1. $ kubectl apply -f - <<eof2. apiVersion: monitoring.coreos.com/v13. kind: PodMonitor4. metadata:5. name: tracing6. namespace: monitoring7. spec:8. podMetricsEndpoints:9. - interval: 5s10. targetPort: 1426911. selector:12. matchLabels:13. app: jaeger14. EOF</eof
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Prometheus 可能需要花费几分钟的时间才能找到这个新的 target。进入 Targets 页面，查找 monitoring/tracing/0 这个 target。Prometheus 捕获到 Jaeger 的指标端点之后，我们就可以在 Prometheus Graph 视图中看到 Jaeger 的指标了。例如，进入 jaeger_collector_traces_saved_by_svc_total 并点击 Execute。图中显示的 trace 数量应该随着时间的推移而增加，它反映了前面步骤中针对业务应用程序运行的 HTTP 请求的数量。
适配 mixin
现在，我们已经在 Prometheus 中获得了来自 Jaeger 实例的指标数据，但是应该在 dashboard 上显示哪些指标，在什么情况下应该生成哪些告警呢？
很难找到一个通用的、适合所有情况的答案来回答这些问题，但是我们在 Grafana 实验室的朋友们为 Jaeger 设计了一个 mixin，它可以作为你自己的 dashboard 和告警的一个起点。此后，该 mixin 贡献了给 Jaeger 项目，并且可以在主存储库下访问。
让我们回到最初的 monitoring-setup.jsonnet，并添加 Jaeger 特定的 dashboard 和告警规则：
1. local jaegerAlerts = (import 'jaeger-mixin/alerts.libsonnet').prometheusAlerts;2. local jaegerDashboard = (import 'jaeger-mixin/mixin.libsonnet').grafanaDashboards;3. 4. local kp =5. (import 'kube-prometheus/kube-prometheus.libsonnet') +6. {7. _config+:: {8. namespace: 'monitoring',9. },10. grafanaDashboards+:: {11. 'jaeger.json': jaegerDashboard['jaeger.json'],12. },13. prometheusAlerts+:: jaegerAlerts,14. };15. 16. { ['00namespace-' + name + '.json']: kp.kubePrometheus[name] for name in std.objectFields(kp.kubePrometheus) } +17. { ['0prometheus-operator-' + name + '.json']: kp.prometheusOperator[name] for name in std.objectFields(kp.prometheusOperator) } +18. { ['node-exporter-' + name + '.json']: kp.nodeExporter[name] for name in std.objectFields(kp.nodeExporter) } +19. { ['kube-state-metrics-' + name + '.json']: kp.kubeStateMetrics[name] for name in std.objectFields(kp.kubeStateMetrics) } +20. { ['alertmanager-' + name + '.json']: kp.alertmanager[name] for name in std.objectFields(kp.alertmanager) } +21. { ['prometheus-' + name + '.json']: kp.prometheus[name] for name in std.objectFields(kp.prometheus) } +22. { ['prometheus-adapter-' + name + '.json']: kp.prometheusAdapter[name] for name in std.objectFields(kp.prometheusAdapter) } +23. { ['grafana-' + name + '.json']: kp.grafana[name] for name in std.objectFields(kp.grafana) }
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接下来，生成新的 manifest：
$ jsonnet -J vendor -cm manifests/ monitoring-setup.jsonnet
这里只会改变几个 manifest，但是我们可以安全地再次应用所有的 manifest：
1. $ kubectl apply -f manifests/
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稍等片刻之后，将会有一个新的 Grafana pod 替代之前的：
1. $ kubectl get pods -n monitoring -l app=grafana2. NAME READY STATUS RESTARTS AGE3. grafana-558647b59-fkmr4 1/1 Running 0 11m4. grafana-7bcb7f5b9b-6rv2w 0/1 Pending 0 8s
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注意：当使用 Minikube 时，新 pod 可能会由于 Insufficient cpu 而处于 Pending 状态。我们可以通过运行 kubectl describe -n monitoring pod POD_NAME 来检查原因，并使用 kubectl delete -n monitoring pod POD_NAME 手动删除旧的 pod，或者使用标记–cpus 以更高的值来启动 minikube。
新的 Grafana pod 启动并运行之后，我们应该会看到 Grafana 有一个新的 Jaeger 仪表板，显示 Prometheus 提供的数据。类似地，Prometheus 中也会有一个新的告警规则：查找名称中带有“Jaeger”的规则，比如 JaegerCollectorQueueNotDraining：
总结
在云原生微服务领域中，部署可观察性工具为业务应用程序提供洞察能力是必备的，另外，监视这些工具本身的行为也是必要的。本文展示了在 Kubernetes 中搭建完整技术栈并运行起来的一种方法，最终目标是使用 Jaeger 自己的内部指标来监视 Jaeger。相同的方式可以扩展至让 Prometheus 获取业务应用的指标，并以 Grafana 作为 dashboard 工具来对数据进行可视化。
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