分布式跟踪

在服务图中,您可以使用分布式跟踪视图来:

  • 分析整体服务性能。

  • 可视化选定服务与其相互依赖服务之间的通信流。

  • 确定哪些服务指示错误并排除错误服务的故障

  • 查看所选服务及其每个相互依赖服务之间的事务详细信息。

必备条件

要查看服务的跟踪信息,您必须:

  • 确保应用程序在发送任何东西向流量时维护以下跟踪标头:

    Headers

  • 对于 1.7.23 之前的 CIC 内部版本,请使用 NS_DISTRIBUTED_TRACING 和值 yes 更新 CPX YAML 文件

    CPX YAML

  • 对于 1.7.23 之后的 CIC 内部版本,您必须使用 ConfigMap。

    ConfigMaps 允许您将配置与 Pod 分开,并使工作负载可移植。使用 ConfigMaps,您可以轻松更改和管理工作负载配置,并减少将配置数据硬编码到 pod 规范的需要。

    有了 ConfigMap 的支持,您可以自动更新配置,同时保持 NetScaler Ingress Controller 容器保持运行。更新后不需要重新启动 Pod。有关更多信息,请参阅对 入口控制器的 ConfigMap 支持

    使用 ConfigMap,您可以启用或禁用分布式跟踪、事件、审核日志等。要使用 ConfigMap:

    1. 使用所需的参数创建 YAML 文件。

      以下示例 YAML 文件已启用分布式跟踪并禁用审核日志、事件和事务等其他变量:

      apiVersion: v1
      kind: ConfigMap
      metadata:
        name: cic-configmap
        namespace: default
      data:
        LOGLEVEL: 'debug'
        NS_PROTOCOL: 'http'
        NS_PORT: '80'
        NS_HTTP2_SERVER_SIDE: 'ON'
        NS_ANALYTICS_CONFIG:
          distributed_tracing:
            enable: 'true'
            samplingrate: 100
          endpoint:
            server: <ADM-AgentIP> / <ADM-AppserverIP>
          timeseries:
            port: 5563
            metrics:
              enable: 'true'
              mode: 'avro'
            auditlogs:
              enable: 'false'
            events:
              enable: 'false'
          transactions:
            enable: 'false'
            port: 5557
      <!--NeedCopy-->
      

      注意

      您可以为 Samplingrate 提供介于 0 到 100 之间的值。NetScaler ADM 显示提到的跟踪事务数量。

    2. 使用以下命令部署 ConfigMap:

      kubectl create -f <configmap-yaml>.yaml

    3. 编辑 CPX YAML 文件并使用 envFromargs 以指定以下参数:

      envFrom:
       - configMapRef:
           name: cic-configmap
      <!--NeedCopy-->
      

      或者

      YAML

    4. 如果要更改任何变量的值,请在 ConfigMap 中编辑这些值。在此示例中,所有其他变量都从 false 更改为 true

      apiVersion: v1
      kind: ConfigMap
      metadata:
        name: cic-configmap
        namespace: default
      data:
        LOGLEVEL: 'debug'
        NS_PROTOCOL: 'http'
        NS_PORT: '80'
        NS_HTTP2_SERVER_SIDE: 'ON'
        NS_ANALYTICS_CONFIG:
          distributed_tracing:
            enable: 'true'
            samplingrate: 100
          endpoint:
            server: <ADM-AgentIP> / <ADM-AppserverIP>
          timeseries:
            port: 5563
            metrics:
              enable: 'true'
              mode: 'avro'
            auditlogs:
              enable: 'true'
            events:
              enable: 'true'
          transactions:
            enable: 'true'
            port: 5557
        <!--NeedCopy-->
      
    5. 使用以下命令重新应用 ConfigMap:

      kubectl apply -f <yaml-file>.yaml

查看服务跟踪详细信息

在服务图中,单击服务,然后选择 跟踪信息

追踪信息

将显示所选服务的“跟踪摘要”页面。

追踪摘要

跟踪摘要 显示:

  • 一种高级搜索,使您能够通过搜索包含建议和运算符的事务 (1)。有关详细信息,请参阅 高级搜索

  • 使您可以选择时间持续时间(如 1 小时、12 小时、1 天、1 周、1 个月和自定义时间 (2))的时间持续时间列表。

  • 时间轴详细信息图表允许您拖动并选择显示特定时间段内的结果 (3)。

  • 筛选器面板允许您从每个指标中选择选项 (4)。

  • 所选服务的事务详情 (5)。

查看事务详情

单击事务可向下钻取以获取详细信息。您可以查看所选服务的事务详情,例如:

  • 开始时间

  • 结束时间

  • SSL 指标

  • 与相互依赖的服务的通信(以及每项服务的错误和响应时间)。

以下示例表示来自 catalogue-store-service 的错误。单击“查看跟踪详情”了解更多详情。

追踪详情

屏幕上将显示“跟踪详细信息”页面。

追踪事务

1 — 显示事务的开始时间、响应时间、服务总数和总跨度。

2 — 显示已与其相互依赖关系服务通信的所选服务的详细信息。您可以点击每笔事务查看详情。

3 — 显示每项服务的事务详情。

根据示例图片, catalogue-store-service 表示有错误。点击 catalogue-store-service 的可用事务。

点击事务

product-catalogue-servicecatalogue-store-service 之间的事务详细信息表明 HTTP 响应为 500。有了这些详细信息,作为管理员,您可以分析错误的服务并进行故障排除 product-catalogue-service 作为解决方案。

您还可以通过从“筛选器”面板下的每个指标中选择选项来 筛选 结果。例如,如果您要查看所有 5xx 事务,请单击 响应代码 并选择 500

筛选面板

  • 客户端 RTT:数据包从客户端传输的持续时间。

  • 服务器 RTT:数据包从服务器传输的持续时间。

  • 应用程序响应时间:应用程序的平均响应时间

  • 数据传输时间:数据传输大小和从/向服务传输的速率。

  • 位置:客户位置

  • 浏览器:客户端使用的浏览器类型。例如:Chrome、Firefox。

  • 客户端操作系统:基于浏览器中的用户代理详细信息的客户端操作系统。

  • 设备:基于浏览器中的用户代理详细信息的设备。例如:平板电脑、手机。

  • 请求类型:事务处理请求类型。例如:GET。

  • 响应代码:从服务器接收到的响应代码。例如:501、404、200。

  • 响应内容类型:事务内容类型。如果客户端请求是 text/html,则来自服务器的响应必须是 text/html。

  • SSL 协议:客户端使用的 SSL 协议版本。例如:SSLv3。

  • SSL 密码强度:基于 SSL 证书密钥大小(例如高、中和低)的密码强度。

  • SSL 密钥强度:SSL 密码强度是根据 SSL 证书密钥大小计算得出的。密钥长度定义了 SSL 算法的安全性。例如:2048

  • SSL 前端失败原因:前端 SSL 握手错误消息。例如:SSL CLIENTAUTH FAILURE

分布式跟踪