可觀測鏈路OpenTelemetry版為分布式應用的開發者提供了完整的調用鏈路還原、調用請求量統計、鏈路拓撲、應用依賴分析等工具。本文介紹如何通過Headers在ASM實現gRPC鏈路追蹤。
前提條件
已創建ASM實例。具體操作，請參見創建ASM實例。
阿里云賬號已開通可觀測鏈路OpenTelemetry版。關于如何計費，請參見計費規則。
示例工程
gRPC的示例工程請參見hello-servicemesh-grpc，本文檔中提到的目錄都為hello-servicemesh-grpc下的目錄。
GRPC協議Headers編程實踐
服務端獲取Headers
基本方法
使用Java語言通過服務端獲取Headers實現基本方法。
實現攔截器
ServerInterceptor接口的interceptCall(ServerCall<ReqT, RespT> call,final Metadata m,ServerCallHandler<ReqT, RespT> h)方法，通過String v = m.get(k)獲取header信息，get方法入參類型為Metadata.Key<String>。使用Go語言通過服務端獲取Headers實現基本方法。
metadata.FromIncomingContext(ctx)(md MD, ok bool)，MD是一個map[string][]string。使用NodeJS語言通過服務端獲取Headers實現基本方法。
call.metadata.getMap()，返回值類型是[key: string]: MetadataValue，MetadataValue類型定義為string/Buffer。使用Python語言通過服務端獲取Headers實現基本方法。
context.invocation_metadata()，返回值類型為2-tuple數組，2-tuple的形式為('k','v')，使用m.key, m.value獲取鍵值對。
Unary RPC
使用Java語言通過服務端獲取Headers實現Unary RPC。
對Headers無感知。
使用Go語言通過服務端獲取Headers實現Unary RPC。
在方法中直接調用
metadata.FromIncomingContext(ctx)，上下文參數ctx來自Talk的入參。使用NodeJS語言通過服務端獲取Headers實現Unary RPC。
在方法內直接調用
call.metadata.getMap()。使用Python語言通過服務端獲取Headers實現Unary RPC。
在方法內直接調用
context.invocation_metadata()。
Server streaming RPC
使用Java語言通過服務端獲取Headers實現Server streaming RPC。
對Headers無感知。
使用Go語言通過服務端獲取Headers實現Server streaming RPC。
在方法中直接調用
metadata.FromIncomingContext(ctx)，上下文參數ctx從TalkOneAnswerMore的入參stream中獲取stream.Context()。使用NodeJS語言通過服務端獲取Headers實現Server streaming RPC。
在方法內直接調用
call.metadata.getMap()。使用Python語言通過服務端獲取Headers實現Server streaming RPC。
在方法內直接調用
context.invocation_metadata()。
Client streaming RPC
使用Java語言通過服務端獲取Headers實現Client streaming RPC。
對Headers無感知。
使用Go語言通過服務端獲取Headers實現Client streaming RPC。
在方法中直接調用
metadata.FromIncomingContext(ctx)，上下文參數ctx從TalkMoreAnswerOne的入參stream中獲取stream.Context()。使用NodeJS語言通過服務端獲取Headers實現Client streaming RPC。
在方法內直接調用
call.metadata.getMap()。使用Python語言通過服務端獲取Headers實現Client streaming RPC。
在方法內直接調用
context.invocation_metadata()。
Bidirectional streaming RPC
使用Java語言通過服務端獲取Headers實現Bidirectional streaming RPC。
對Headers無感知。
使用Go語言通過服務端獲取Headers實現Bidirectional streaming RPC。
在方法中直接調用
metadata.FromIncomingContext(ctx)，上下文參數ctx從TalkBidirectional的入參stream中獲取stream.Context()。使用NodeJS語言通過服務端獲取Headers實現Bidirectional streaming RPC。
在方法內直接調用
call.metadata.getMap()。使用Python語言通過服務端獲取Headers實現Bidirectional streaming RPC。
在方法內直接調用
context.invocation_metadata()。
客戶端發送Headers
基本方法
使用Java語言通過客戶端發送Headers實現基本方法。
實現攔截器
ClientInterceptor接口的interceptCall(MethodDescriptor<ReqT, RespT> m,CallOptions o, Channel c)方法，實現返回值類型ClientCall<ReqT,RespT>的start((Listener<RespT> l, Metadata h))方法，通過h.put(k, v)填充header信息，put方法入參k的類型為Metadata.Key<String>，v的類型為String。使用Go語言通過客戶端發送Headers實現基本方法。
metadata.AppendToOutgoingContext(ctx,kv ...) context.Context使用NodeJS語言通過客戶端發送Headers實現基本方法。
metadata=call.metadata.getMap()metadata.add(key, headers[key])使用Python語言通過客戶端發送Headers實現基本方法。
metadata_dict = {}變量填充metadata_dict[c.key] = c.value，最終轉為list tuple類型list(metadata_dict.items())。
Unary RPC
使用Java語言通過客戶端發送Headers實現Unary RPC。
對Headers無感知。
使用Go語言通過客戶端發送Headers實現Unary RPC。
在方法中直接調用
metadata.AppendToOutgoingContext(ctx,kv)。使用NodeJS語言通過客戶端發送Headers實現Unary RPC。
在方法內直接使用基本方法。
使用Python語言通過客戶端發送Headers實現Unary RPC。
在方法內直接使用基本方法。
Server streaming RPC
使用Java語言通過客戶端發送Headers實現Server streaming RPC。
對Headers無感知。
使用Go語言通過客戶端發送Headers實現Server streaming RPC。
在方法中直接調用
metadata.AppendToOutgoingContext(ctx,kv)。使用NodeJS語言通過客戶端發送Headers實現Server streaming RPC。
在方法內直接使用基本方法。
使用Python語言通過客戶端發送Headers實現Server streaming RPC。
在方法內直接使用基本方法。
Client streaming RPC
使用Java語言通過客戶端發送Headers實現Client streaming RPC。
對Headers無感知。
使用Go語言通過客戶端發送Headers實現Client streaming RPC。
在方法中直接調用
metadata.AppendToOutgoingContext(ctx,kv)。使用NodeJS語言通過客戶端發送Headers實現Client streaming RPC。
在方法內直接使用基本方法。
使用Python語言通過客戶端發送Headers實現Client streaming RPC。
在方法內直接使用基本方法。
Bidirectional streaming RPC
使用Java語言通過客戶端發送Headers實現Bidirectional streaming RPC。
對Headers無感知。
使用Go語言通過客戶端發送Headers實現Bidirectional streaming RPC。
在方法中直接調用
metadata.AppendToOutgoingContext(ctx,kv)。使用NodeJS語言通過客戶端發送Headers實現Bidirectional streaming RPC。
在方法內直接使用基本方法。
使用Python語言通過客戶端發送Headers實現Bidirectional streaming RPC。
在方法內直接使用基本方法。
propagate Headers
由于鏈路追蹤需要將上游傳遞過來的鏈路元數據透傳給下游，以形成同一條請求鏈路的完整信息，需要將服務端獲取的Headers信息中，和鏈路追蹤相關的Headers透傳給向下游發起請求的客戶端。
除了Java語言的實現，其他語言的通信模型方法都對Headers有感知，因此可以將服務端讀取Headers-傳遞Headers-客戶端發送Headers這三個動作有順序地在4種通信模型方法內部實現。
Java語言讀取和寫入Headers是通過兩個攔截器分別實現的，因此propagate Headers無法在一個順序的流程里實現，且考慮到并發因素，以及只有讀取攔截器知道鏈路追蹤的唯一ID，所以無法通過最直覺的緩存方式搭建兩個攔截器的橋梁。
Java語言的實現提供了一種Metadata-Context Propagation的機制。
在服務器攔截器讀取階段，通過ctx.withValue(key, metadata)將Metadata/Header存入Context，其中Key是Context.Key<String>類型。然后在客戶端攔截器中，通過key.get()將Metadata從Context讀出，get方法默認使用Context.current()上下文，這就保證了一次請求的Headers讀取和寫入使用的是同一個上下文。
有了propagate Headers的實現，基于GRPC的鏈路追蹤就有了機制上的保證。
部署和驗證網格拓撲
實現gRPC鏈路追蹤之前，您需要部署和驗證網格拓撲，確保網格拓撲是可以通信的。
進入示例工程的tracing目錄，該目錄下包含4種編程語言的部署腳本。以下以Go版本為例，部署和驗證網格拓撲。
cd go
# 部署
sh apply.sh
# 驗證
sh test.sh如果沒有出現異常信息，則說明網格拓撲可以正常通信。
部署后的服務網格拓撲如下圖所示。
鏈路追蹤
將鏈路追蹤數據采集到阿里云可觀測鏈路OpenTelemetry版。具體操作，請參見將鏈路追蹤數據采集到阿里云可觀測鏈路OpenTelemetry版。
登錄可觀測鏈路OpenTelemetry版，在左側導航欄，單擊鏈路入口。
在鏈路入口頁面，單擊目標應用的應用拓撲。
可以看到完整的鏈路，包括本地請求端-Ingressgateway-grpc-server-svc1-grpc-server-svc2-grpc-server-svc3。
在全鏈路聚合頁面，單擊全鏈路聚合頁簽，查看全鏈路聚合。
在全鏈路聚合頁簽，單擊Span名稱下的鏈路，查看調用鏈路。
