JAVA 应用实现 APM 自动注入（Docker 篇）

简介

虽然 Kubernetes 已经成为行业容器编排的事实标准，但是当组织处于从 Docker 向 Kubernetes 过度的阶段或者不想引入 Kubernetes 带来的复杂性时仍然会有很多使用 Docker 做容器编排的情况，观测云现已支持对 Docker 部署的 Java 应用注入 APM 探针。

安装或者升级 DataKit

Docker 环境下的 Java 探针自动注入由 DataKit 在 1.66.0 版本中引入，在 1.69.0 版本中完善了 JVM 指标的导出机制，启用自动注入需执行 DataKit 安装或者升级操作，然后重新部署 Docker 应用。

全新安装 DataKit

登录观测云控制台，点击「集成」 -「DataKit」 - 「Linux」，复制安装命令。

在命令中增加环境变量 DK_APM_INSTRUMENTATION_ENABLED，如下所示：

DK_APM_INSTRUMENTATION_ENABLED="docker" DK_DATAWAY="https://openway.guance.com?token=tkn_xxx" bash -c "$(curl -L https://static.guance.com/datakit/install.sh)" 

在 Linux 主机中以 root 权限执行以上命令即可完成 DataKit 安装。

升级已有的 DataKit

登录已经安装 DataKit 的 Linux 主机，以 root 权限执行以下命令，注意，即使已经安装了最新版本的 DataKit，仍然需要通过升级的方式打开自动注入。

DK_APM_INSTRUMENTATION_ENABLED="docker" DK_UPGRADE=1 bash -c "$(curl -L https://static.guance.com/datakit/install.sh)"

启用必要插件

安装或升级完成后，如未开启 ddtrace、profile、statsd 插件，需执行以下步骤打开插件，允许 DataKit 收集并处理追踪、剖析和 JVM 指标数据。

# 进入配置文件目录cd /usr/local/datakit/conf.d/statsd/# 打开配置文件cp ddtrace/ddtrace.conf.sample ddtrace/ddtrace.confcp profile/profile.conf.sample profile/profile.confcp statsd/statsd.conf.sample statsd/statsd.conf# 确认文件变更后重启 Datakitdatakit service -R

注意， statsd 插件的配置文件在 1.67.0 版本后存在变更，增加了 statsd 插件的 socket 监听方式，因此升级前的版本小于 1.67.0，且已经打开了 statsd 插件的情况下，需要执行 statsd 插件的配置变更。

# 进入配置文件目录cd /usr/local/datakit/conf.d/statsd/# 复制新的默认配置到临时文件cp statsd.conf.sample statsd.conf.temp# 将已有 statsd.conf 文件中的自定义配置变更至 statsd.conf.temp文件中# 启用新配置cp -i statsd.conf.temp statsd.conf# 确认文件变更后重启 Datakitdatakit service -R

启用自动注入

进入应用的 Docker Compose 目录，执行以下操作重新部署应用。

docker compose up -d

当应用被访问时即可登录观测云控制台，点击「应用性能监测」查看上报的链路追踪数据，对于 SpringBoot 应用， 默认服务名来自 spring.application.name。

如需通过环境和版本区分程序的性能差异，或者通过 Profile 分析慢调用的栈追踪，需要通过环境变量在 docker-compose.yml 中做进一步配置，举例如下：

services:  springboot-demo-openjdk21:    image: xxx:springboot-demo-openjdk21-1.0.0    environment:      # 如需自定义服务名称，请设置 DD_SERVICE      - DD_SERVICE=springboot-demo      # 如需自定义环境名称，请设置 DD_ENV，建议配置      - DD_ENV=test      # 如需自定义版本名称，请设置 DD_VERSION，建议配置      - DD_VERSION=1.0.0      # 如需开启 Profile 采集，请设置 DD_PROFILING_ENABLED      - DD_PROFILING_ENABLED=true      # 如需开启 Profile 采集，且 JDK 版本小于等于 8u131 时，请增加      - DD_PROFILING_DDPROF_ENABLED=true      # 如需自定义采样率，请设置 DD_TRACE_SAMPLE_RATE，取值范围 0-1.0，默认值为 1.0      - DD_TRACE_SAMPLE_RATE=1.0    ports:      - 8080:8080

配置完成后重新部署应用即可，一般来说区分数据的环境和版本是必须的，可以将以上配置集成至 CICD 流水线中，避免手动修改 Compose 文件。

停用自动注入

Docker 容器探针自动注入通过修改 Docker 的默认容器运行时为 dk-runc 实现，此运行时会为容器进程添加环境变量、挂载相关文件，最终以劫持 Bash 命令的方式修改 Java 进程启动参数，从而完成探针自动注入，探针采集的数据发送至 /var/run/datakit/datakit.sock 和 /var/run/datakit/statsd.sock，因此停止自动注入需要完成以下步骤：

1、修改 Datakit 配置文件 /usr/local/datakit/conf.d/datakit.conf 中 instrumentation_enabled 的值为 "no"；

2、执行命令 datakit tool --remove-apm-auto-inject 还原 DataKit 对 /etc/docker/daemon.json 所作的修改；

3、执行命令 datakit service -R 重启 DataKit；

4、执行命令 systemctl daemon-reload；systemctl restart docker 重启 dockerd；

5、进入应用 Docker Compose 目录执行命令 docker compose up -d 重新部署应用；

6、确保应用已正常启动，容器是否自动重启与其重启策略有关。

如需卸载开启自动注入的 DataKit，需完成以下步骤：

1、执行命令 datakit tool --remove-apm-auto-inject 还原 DataKit 对 /etc/docker/daemon.json 所作的修改；

2、执行命令 datakit service -U 卸载 DataKit 服务；

3、执行命令 systemctl daemon-reload; systemctl restart docker 重启 dockerd；

4、进入应用 Docker Compose 目录执行命令 docker compose up -d 重新部署应用；

5、确保应用已正常启动，容器是否自动重启与其重启策略有关。

一般来说卸载 DataKit 无需移除 /usr/local/datakit 目录，如果未按照以上步骤执行操作直接移除了此目录，可能导致容器启动报错，例如：

[+] Running 0/1⠙ Container compose-springboot-demo-openjdk21-1  Starting 0.2s Error response from daemon: failed to create task for container: failed to create shim task: OCI runtime create failed: unable to retrieve OCI runtime error (open /run/containerd/io.containerd.runtime.v2.task/moby/4e5898b3617736e2d0f43cc7f8555f5a3e47138fd9665473a5fedcfefd5ad3c1/log.json: no such file or directory): fork/exec /usr/local/datakit/apm_inject/inject/dkrunc: no such file or directory: unknown

此时，需确认 Docker 配置文件 /etc/docker/daemon.json 是否已经恢复、dockerd 是否已重启，以及应用是否已重新部署，预期情况下通过 docker inspect <container name> | grep Runtime 查询到的容器运行时应该为 runc。无法执行 datakit tool --remove-apm-auto-inject 命令时，可手动恢复 Docker 配置文件，举例如下：

{  "default-runtime": "dk-runc",                              # 移除此行  "runtimes": {    "dk-runc": {                                             # 移除此行      "path": "/usr/local/datakit/apm_inject/inject/dkrunc"  # 移除此行    }                                                        # 移除此行  }}

问题排查

如果探针自动注入失败，请按照以下步骤进行问题排查：

1、执行命令件 docker inspect <container name> | grep Runtime，检查当前容器的运行时是否为 dk-runc，如果仍然为 runc 请检查是否正确开启自动注入；

2、找到容器的 PID，假设 PID 为 xxx，执行命令 cat /proc/xxx/environ，检查是否包含以下环境变量：

DD_TRACE_AGENT_URL=unix:///var/run/datakit/datakit.sockDD_JMXFETCH_STATSD_HOST=/var/run/datakit/statsd.sockDD_JMXFETCH_STATSD_PORT=0ENV_DATAKIT_SOCKET_ADDR=/var/run/datakit/datakit.sockLD_PRELOAD=/usr/local/datakit/apm_inject/inject/apm_launcher.so

3、如果不包含 LD_PRELOAD 和 ENV_DATAKIT_SOCKET_ADDR，说明 dk-runc 注入环境变量失败，执行命令 mkdir -p /usr/local/datakit/apm_inject/log/ 开启 dk-runc 日志，重新执行 docker compose up -d，即可在此路径下查看环境变量注入与文件挂载相关的日志；

4、如果包含 LD_PRELOAD 和 ENV_DATAKIT_SOCKET_ADDR，不包含DD_TRACE_AGENT_URL 等，则可能是容器进程启动命令拦截失败导致相关环境变量注入异常，请通过观测云反馈渠道报告。

总结

使用 Docker 容器部署 Java 应用时，采用探针自动注入能够减少可观测数据采集所需的配置量，不过，需要确保在应用的开发、测试、生产环境注入相同版本的探针，把探针作为代码的一部分集成，而不是仅在生产环境注入。其实，在现代的 CICD 管道中集成探针是一种更好的自动化方案，有利于构建一个透明的系统。