Grafana 系列文章（一）：基于 Grafana 的全栈可观察性 Demo@慕课网原创_慕课网

📚️Reference:

https://github.com/grafana/intro-to-mlt

这是关于 Grafana 中可观察性的三个支柱的一系列演讲的配套资源库。

它以一个自我封闭的 Docker 沙盒的形式出现，包括在本地机器上运行和实验所提供的服务所需的所有组件。

Grafana 全栈可观察性产品

具体的可观察性转换图

前提

概述

这个系列的演示是基于这个资源库中的应用程序和代码，其中包括：

Docker Compose 清单，便于设置。
三种服务的应用：
- 一个从 REST API 服务器请求数据的服务。
- 一个接收请求的 REST API 服务器，并利用数据库来存储/检索这些请求的数据。
- 一个用于存储/检索数据的 Postgres 数据库。
Tempo 实例用于存储 trace 信息。
Loki 实例，用于存储日志信息。
普罗米修斯（Prometheus）实例，用于存储度量 (Metrics) 信息。
Grafana 实例，用于可视化可观察性信息。
Grafana Agent 实例，用于接收 trace，并根据这些 trace 产生度量和日志。
一个 Node Exporter 实例，用于从本地主机检索资源度量。

运行演示环境

Docker Compose 将下载所需的 Docker 镜像，然后启动演示环境。数据将从微服务应用中发射出来，并存储在 Loki、Tempo 和 Prometheus 中。你可以登录到 Grafana 实例，将这些数据可视化。要执行环境并登录。

在你的操作系统中启动一个新的命令行界面并运行：
```
docker-compose up
```
登录到本地的 Grafana 实例，网址是：http://localhost:3000/ 注意：这是假设 3000 端口还没有被使用。如果这个端口没有空闲，请编辑docker-compose.yml文件，并修改这一行
```
- "3000:3000"
```
到其他一些空闲的主机端口，例如：
```
- "3123:3000"
```
访问 MLT dashboard. (MLT: Metrics/Logging/Tracing)
使用 Grafana Explorer 访问数据源。

🐾 注意：

对于中国区用户，可以在需要 build 的部分加上 proxy, 如下：

  mythical-requester:
    build:
      context: ./source
      dockerfile: docker/Dockerfile
      args:
        HTTP_PROXY: http://192.168.2.9:7890
        HTTPS_PROXY: http://192.168.2.9:7890
        SERVICE: mythical-beasts-requester

  mythical-server:
    build:
      context: ./source
      dockerfile: docker/Dockerfile
      args:
        HTTP_PROXY: http://192.168.2.9:7890
        HTTPS_PROXY: http://192.168.2.9:7890              
        SERVICE: mythical-beasts-server

  prometheus:
    build: 
      context: ./prometheus
      args:
        HTTP_PROXY: http://192.168.2.9:7890
        HTTPS_PROXY: http://192.168.2.9:7890

Grafana

Grafana 是一个可视化工具，允许从各种数据源创建仪表盘。更多信息可以在这里找到。

Grafana 实例在docker-compose.yml清单的 grafana 部分有描述。

  # The Grafana dashboarding server.
  grafana:
    image: grafana/grafana
    volumes:
      - "./grafana/definitions:/var/lib/grafana/dashboards"
      - "./grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning"
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_FEATURE_TOGGLES_ENABLE=tempoSearch,tempoServiceGraph

它：

挂载两个资源库目录，为数据提供预置的数据源 (./grafana/provisioning/datasources.yaml)。
预置的仪表盘，用于关联指标、日志和跟踪。(./grafana/definitions/mlt.yaml)
为本地登录提供3000端口。
启用两个 Tempo 功能，即跨度搜索 (span search) 和服务图支持 (service graph support)。

不使用自定义配置。

📚️ Reference:

格拉法纳代理|格拉法纳实验室 (grafana.com)

「它通常用作跟踪管道，从应用程序卸载（offloading ）跟踪并将其转发到存储后端。Grafana Agent 跟踪堆栈是使用 OpenTelemetry 构建的。」

「Grafana Agent 支持以多种格式接收跟踪：OTLP（OpenTelemetry），Jaeger，Zipkin 和 OpenCensus。」

从跨度生成指标 |格拉法纳实验室 (grafana.com)

Prometheus

普罗米修斯是一个后台存储和服务，用于从各种来源刮取（拉取）指标数据。更多信息可以在这里找到。此外，Mimir 是 Prometheus 数据的长期保留存储，关于它的信息可以在这里找到。

Prometheus 实例在docker-compose.yml清单的prometheus部分有描述。

  prometheus:
    build: 
      context: ./prometheus
      args:
        HTTP_PROXY: http://192.168.2.9:7890
        HTTPS_PROXY: http://192.168.2.9:7890    
    ports:
      - "9090:9090"

它是由prometheus目录下的一个修改过的 Dockerfile 构建的。这将配置文件复制到新的镜像中，并通过修改启动时使用的命令字符串来启用一些功能（包括 Exemplar 支持 - "--enable-feature=exemplar-storage"）。普罗米修斯在 9090 端口暴露其主要接口。

global:
  scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.

remote_read:
scrape_configs:
  # Scrape Prometheus' own metrics.
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
        labels:
          group: 'prometheus'

  # Scrape from the Mythical Server service.
  - job_name: 'mythical-server'
    scrape_interval: 2s
    static_configs:
      - targets: ['mythical-server:4000']
        labels:
          group: 'mythical'

  # Scrape from the Mythical Requester service.
  - job_name: 'mythical-requester'
    scrape_interval: 2s
    static_configs:
      - targets: ['mythical-requester:4001']
        labels:
          group: 'mythical'

  # Scrape from the Node exporter, giving us resource usage.
  - job_name: 'node'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['nodeexporter:9100']
        labels:
          group: 'resources'

  # Scrape from Grafana Agent, giving us metrics from traces it collects.
  - job_name: 'span-metrics'
    scrape_interval: 2s
    static_configs:
      - targets: ['agent:12348']
        labels:
          group: 'mythical'

  # Scrape from Grafana Agent, giving us metrics from traces it collects.
  - job_name: 'agent-metrics'
    scrape_interval: 2s
    static_configs:
      - targets: ['agent:12345']
        labels:
          group: 'mythical'

配置文件（prometheus/prometheus.yml）定义了几个 scrape 工作，包括。

从 Prometheus 实例本身检索指标。(job_name: 'prometheus')
从微服务应用中获取指标。(job_name: 'mythical-server' 和 job_name: 'mythical-requester')
来自已安装的 Node Exporter 实例的指标。(job_name: 'node')
来自 Grafana Agent 的指标，由传入的跟踪数据得出。(job_name: 'span-metrics')

📚️References:

Exemplars storage | Prometheus Docs

「OpenMetrics 引入了刮取目标的能力，可以将范例 (Exemplars) 添加到特定的度量中。范例是对度量集之外的数据的引用。一个常见的用例是程序跟踪的 id。」

Loki

Loki 是一个用于长期保留日志的后端存储。更多信息可以在这里找到。

Loki 实例在docker-compose.yml清单的loki部分有描述。

  loki:
    image: grafana/loki
    ports:
      - "3100:3100"

这个实例只是可用的latest loki 镜像，并在3100端口暴露其接口。

微服务应用程序通过其 REST API 将其日志直接发送到该环境中的 Loki 实例。

Tempo

Tempo 是一个用于长期保留 trace 的后端存储。更多信息可以在这里找到。

Tempo 实例在docker-compose.yml清单的tempo部分有描述。

Tempo 服务导入了一个配置文件（tempo/tempo.yaml），该文件用一些合理的默认值初始化服务，并允许接收各种不同格式的跟踪。

  tempo:
    image: grafana/tempo:1.2.1
    ports:
      - "3200:3200"
      - "4317:4317"
      - "55680:55680"
      - "55681:55681"
      - "14250:14250"
    command: [ "-config.file=/etc/tempo.yaml" ]
    volumes:
      - ./tempo/tempo.yaml:/etc/tempo.yaml

server:
  http_listen_port: 3200

distributor:
  receivers:                           # 此配置将监听 tempo 能够监听的所有端口和协议。
    jaeger:                            # 更多的配置信息可以从 OpenTelemetry 收集器中获得
      protocols:                       # 在这里：https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/tree/main/receiver
        thrift_http:                   #
        grpc:                          # 对于生产部署来说，你应该只启用你需要的接收器！
        thrift_binary:
        thrift_compact:
    otlp:
      protocols:
        http:
        grpc:

ingester:
  trace_idle_period: 10s               # 在一个追踪没有收到跨度后，认为它已经完成并将其冲走的时间长度。
  max_block_bytes: 1_000_000           # 当它达到这个尺寸时，切掉头块或。..
  max_block_duration: 5m               #   这么长时间

compactor:
  compaction:
    compaction_window: 1h              # 在这个时间窗口中的块将被压缩在一起
    max_block_bytes: 100_000_000       # 压实块的最大尺寸
    block_retention: 1h
    compacted_block_retention: 10m

storage:
  trace:
    backend: local                     # 使用的后端配置
    block:
      bloom_filter_false_positive: .05 # 较低的值会产生较大的过滤器，但会产生较少的假阳性结果。
      index_downsample_bytes: 1000     # 每条索引记录的字节数
      encoding: zstd                   # 块编码/压缩。 选项：none, gzip, lz4-64k, lz4-256k, lz4-1M, lz4, snappy, zstd
    wal:
      path: /tmp/tempo/wal             # 在本地存储 wal 的地方
      encoding: none                   # wal 编码/压缩。 选项：none, gzip, lz4-64k, lz4-256k, lz4-1M, lz4, snappy, zstd
    local:
      path: /tmp/tempo/blocks
    pool:
      max_workers: 100                 # worker 池决定了对对象存储后台的并行请求的数量
      queue_depth: 10000

search_enabled: true

Grafana Agent

Grafana Agent 是一个本地安装的代理，充当：

Prometheus 刮削服务。
Tempo 后端服务接收器 (backend service receiver) 和跟踪跨度处理器 (trace span processor)。
一个 Promtail（Loki 日志接收器）实例。

Grafana Agent 具有远程写入功能，允许它将指标、日志和跟踪数据发送到后端存储（如 Mimir、Loki 和 Tempo）。关于 Grafana Agent 的更多信息可以在这里找到。

它在这个环境中的主要作用是接收来自微服务应用的跟踪跨度 (trace span)，并处理它们以提取指标和日志信息，然后将它们存储到最终的后端存储。

它的配置文件可以在agent/config.yaml中找到。

  agent:
    image: grafana/agent:v0.24.0
    ports:
      - "12347:12345"
      - "12348:12348"
      - "6832:6832"
      - "55679:55679"
    volumes:
      - "${PWD}/agent/config.yaml:/etc/agent/agent.yaml"
    command: [
      "-config.file=/etc/agent/agent.yaml",
      "-server.http.address=0.0.0.0:12345",
    ]

server:
  log_level: debug

# 配置一个日志摄取端点，用于自动记录功能。
logs:
    configs:
    - name: loki
      clients:
        - url: http://loki:3100/loki/api/v1/push
          external_labels:
            job: agent
    positions_directory: /tmp/positions

# 配置一个 Tempo 实例来接收来自微服务的追踪。
traces:
  configs:
  - name: latencyEndpoint
    # 在 6832 端口接收 Jaeger 格式的追踪信息。
    receivers:
      jaeger:
        protocols:
          thrift_binary:
            endpoint: "0.0.0.0:6832"
    # 向 Tempo 实例发送成批的跟踪数据。
    remote_write:
      - endpoint: tempo:55680
        insecure: true
    # 从传入的跟踪跨度生成普罗米修斯指标。
    spanmetrics:
      # 添加 http.target 和 http.method span 标签作为度量数据的标签。
      dimensions:
        - name: http.method
        - name: http.target
      # 在 12348 端口暴露这些指标。
      handler_endpoint: 0.0.0.0:12348
    # 从传入的跟踪数据中自动生成日志。
    automatic_logging:
      # 使用在配置文件开始时定义的日志实例。
      backend: logs_instance
      logs_instance_name: loki
      # 每个根跨度记录一行（即每个跟踪记录一行）。
      roots: true
      processes: false
      spans: false
      # 在日志行中添加 http.method、http.target 和 http.status_code span 标签。如果有的话。
      span_attributes:
        - http.method
        - http.target
        - http.status_code
      # 强制将跟踪 ID 设置为`traceId`。
      overrides:
        trace_id_key: "traceId"
    # 启用服务图。
    service_graphs:
      enabled: true

词汇表

英文	中文	备注
Exemplars	范例
Derived fields	衍生字段
Metrics	度量
Logging	日志
Tracing	跟踪
observability	可观察性
span search	跨度搜索	Tempo 功能 - 需要 Grafana Agent
service graph	服务图支持	Tempo 功能 - 需要 Grafana Agent
scrape	刮削	Prometheus 词汇

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三人行, 必有我师; 知识共享, 天下为公. 本文由东风微鸣技术博客 EWhisper.cn 编写.