APISIX 介绍
Apache APISIX 是一个动态、实时、高性能的云原生 API 网关。它构建于 NGINX + ngx_lua 的技术基础之上,充分利用了 LuaJIT 所提供的强大性能。
APISIX 主要分为两个部分:
APISIX 在其核心中,提供了路由匹配、负载均衡、服务发现、API 管理等重要功能,以及配置管理等基础性模块。除此之外,APISIX 插件运行时也包含其中,提供原生 Lua 插件的运行框架和多语言插件的运行框架,以及实验性的 Wasm 插件运行时等。APISIX 多语言插件运行时提供多种开发语言的支持,比如 Golang、Java、Python、JS 等。
APISIX 目前也内置了各类插件,覆盖了 API 网关的各种领域,如认证鉴权、安全、可观测性、流量管理、多协议接入等。本文中的可观测性就是基于 APISIX 的插件来实现数据上报。
案例介绍
本 demo 案例采用了 Ruoyi 系统 + APISIX 的最佳实践,采用了 Opentelemetry + DDtrace 多链路协议的方式,以下是具体版本信息:
DataKit Agent:v1.22.1
DataKit Operator:v1.2.1
APISIX:v3.2 (LTS)
Ruoyi:v3.6.3
Vue 前端 SDK:Opentelemetry
Java 后端 SDK:DDtrace
如何接入
APISIX 的可观测性有多种插件和接入方式,我们以下面的几种插件来举例说明:
Tracing
1、RUM 接入改造
前端 npm sdk 版本 保持最新版本即可
RUM 接入时需要修改 traceType
修改为 w3c_traceparent
。
traceType: 'w3c_traceparent'
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开启效果:
开启后,可实现前端 w3c 协议头上报 , 在请求头中可以查看到 w3c 的协议头 Traceparent 请求头至后端,方便客户排障时获取关联的 trace_id 。
2、Opentelemetry 插件开启
官方参考文档: https://apisix.apache.org/docs/apisix/plugins/opentelemetry/
APISIX Dashboard opentelemetry 的配置
{
"additional_attributes": [
"resp_body",
"balancer_ip",
"route_name"
],
"disable": false,
"sampler": {
"name": "always_on"
}
}
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在插件市场配置如下所示:
在 Apisix config.yaml 关于 otel 的配置
plugins:
- opentelemetry
plugin_attr:
opentelemetry:
resource:
service.name: APISIX
tenant.id: business_id
collector:
address: 127.0.0.1:9529/otel
request_timeout: 3
#request_headers:
# foo: bar
batch_span_processor:
drop_on_queue_full: false
max_queue_size: 6
batch_timeout: 2
inactive_timeout: 1
max_export_batch_size: 2
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其中 127.0.0.1:9529/otel
是 datakit 的上报 trace 的地址,datakit 完整的上报地址是 127.0.0.1:9529/otel/v1/trace
。
但是 apisix 上报 trace 的路径是 /v1/traces
,两者路径不一致,需要在 APISIX 上对 datakit 的上报路径做个转发。
3、Datakit 开启 Opentelemetry 采集
1)参考 https://docs.guance.com/datakit/opentelemetry/ ,开启 otel 采集器采集;2)修改 DataKit 默认上报的 Opentelemetry 路径,trace_api
修改为 /otel/v1/traces
,若 key 不存在,添加即可。
[[inputs.opentelemetry]]
## During creating 'trace', 'span' and 'resource', many labels will be added, and these labels will eventually appear in all 'spans'
## When you don't want too many labels to cause unnecessary traffic loss on the network, you can choose to ignore these labels
## with setting up an regular expression list.
## Note: ignore_attribute_keys will be effected on both trace and metrics if setted up.
# ignore_attribute_keys = ["os_*", "process_*"]
## The acceptable http_status_ok values will be 200 or 202.
[inputs.opentelemetry.http]
enable = true
http_status_ok = 200
trace_api = "/otel/v1/traces"
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配置好 opentelemetry.conf 之后,采用 systemctl restart datakit
重启 datakit ,配置生效。
注意:http 协议的路由是不可配置的,请求路径(Trace/Metric)分别为 /otel/v1/trace
和 /otel/v1/metric
。
上报完成之后,可以在观测云上看的采集 APISIX 的 trace 信息。
最终效果:
Loggers
1、日志改造
1.1、日志文件输出方式
file-loggger 插件
实际配置效果
{
"disable": false,
"include_resp_body": true,
"include_resp_body_expr": false,
"path": "/usr/local/apisix/logs/file.log"
}
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在插件市场配置如下所示:
注意:path 的路径需要是绝对路径,不能写成相对的,配置成功之后,查看日志文件是否有日志生成。
1.2、console 输出方式
修改配置文件 conf/config.yaml ,修改访问日志格式 access_logger_format 。
nginx_config:
http:
access_log_format: '{"remote_addr": "$remote_addr", "remote_user": "$remote_user", "time_local": "$time_local", "http_host": "$http_host", "request": "$request", "status": "$status", "body_bytes_sent": "$body_bytes_sent", "request_time": "$request_time", "http_referer": "$http_referer", "http_user_agent": "$http_user_agent", "upstream_addr": "$upstream_addr", "upstream_status": "$upstream_status", "upstream_response_time": "$upstream_response_time", "upstream_url": "$upstream_scheme://$upstream_host$upstream_uri","x-gc-trace-id": "$http_x_gc_trace_id","x-gc-span-id": "$http_x_gc_span_id","traceparent": "$http_traceparent"}'
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其中 traceparent
的值为标准 W3C 128-bit trace_id
2、日志切割
2.1、pipeline 日志切割转换
pipeline 编写参考
if vaild_json(_) { # true
origin = load_json(_)
add_key(remote_addr,origin["remote_addr"])
add_key(remote_user,origin["remote_user"])
add_key(http_host,origin["http_host"])
add_key(request,origin["request"])
add_key(http_referer,origin["http_referer"])
add_key(body_bytes_sent,origin["body_bytes_sent"])
add_key(upstream_url,origin["upstream_url"])
add_key(trace_id,origin["traceparent"])
grok(trace_id, "%{DATA}-%{DATA:trace_id}-%{DATA}")
}
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测试效果如下:
Metric
1、APISIX 开启 Promethues 插件
官方参考链接:https://apisix.apache.org/docs/apisix/plugins/prometheus/
2、Datakit 开启 Promethues 采集
在观测云平台中,点击「集成」中,选择「APISIX」可以通过 promethues 的方式采集 APISIX 数据。
日志和 trace 数据关联
apisix 导出的日志格式如下:
{"client_ip":"127.0.0.1","server":
{"hostname":"localhost.localdomain","version":"2.14.1"},"apisix_latency":0,"upstream":"127.
0.0.1:9529","upstream_latency":1,"request":
{"url":"http:\/\/127.0.0.1:80\/otel\/v1\/traces","size":836,"uri":"\/otel\/v1\/traces","que
rystring":{},"headers":{"content-type":"application\/x-protobuf","user-agent":"lua-resty-
http\/0.16.1 (Lua) ngx_lua\/10021","content-length":"672","traceparent":"00-749cc2e62e47bcf01fb76932c74ec1fe-d0a6101332bca613-01","host":"127.0.0.1"},"method":"POST"},"latency":0.99992752075195,"start_time":1685688047
197,"service_id":"","route_id":"462899766133524220","response":
{"size":493,"status":200,"headers":{"access-control-allow-headers":"Content-Type, Content-
Length, Accept-Encoding, X-CSRF-Token, Authorization, accept, origin, Cache-Control, X-
Requested-With, X-Token, X-Datakit-UUID, X-RP, X-Precision, X-Lua","access-control-allow-
credentials":"true","server":"APISIX\/2.14.1","content-length":"0","access-control-allow-
origin":"*","x-datakit":"1.5.7\/2023-03-20 11:50:32","connection":"close","access-control-
allow-methods":"POST, OPTIONS, GET, PUT","date":"Fri, 02 Jun 2023 06:40:47 GMT"}}}
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通过以上日志,我们可以看到 traceparent 信息:
"traceparent":"00-749cc2e62e47bcf01fb76932c74ec1fe-d0a6101332bca613-01"
这是 opentelemetry 所产生的 trace 数据,其中749cc2e62e47bcf01fb76932c74ec1fe
才是对应的 trace_id 信息,这个时候需要通过观测云的 Pipelines 做下切割,切割的脚本可以参考如下:
json(_, client_ip, client_ip)
json(_, upstream, upstream)
json(_, request.url, url)
json(_, response.status, http_status)
json(_, route_id, route_id)
json(_, request.headers.traceparent, trace_id)
grok(_, "%{DATA}traceparent\":\"%{DATA}-%{DATA:trace_id}-%{DATA}\"")
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trace_id 就被切割出来了,00-749cc2e62e47bcf01fb76932c74ec1fe-d0a6101332bca613-01
切割成749cc2e62e47bcf01fb76932c74ec1fe
。
因为 tracing 的 id 和日志的 id 一致,所以可以通过观测云关联起来,效果如下:
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