Envoy service mesh、Prometheus 和 Grafana 下的微服务监控

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本文为翻译文章，点击查看原文。

如果你刚接触“Service Mesh“和“Envoy”，我这里有一篇文章可以帮你入门。

这是Envoy service mesh 下的可观测性系列的第二篇文章，你可以在这里阅读第一篇关于分布式追踪的文章。

在微服务中谈及监控时，你可不能被蒙在鼓里，至少要知道问题出在哪儿了。

让我们看看 Envoy 是怎样帮助我们了解我们的服务运行状况的。在 service mesh 下，所有的通信都会通过 mesh，这意味着没有任何服务会与其它服务直接通信，服务向 Envoy 发起调用请求，然后 Envoy 将调用请求路由到目标服务，所以 Envoy 将持有传入和传出流量的上下文。Envoy 通常提供关于传入请求、传出请求和Envoy 实例状态的指标。

准备

这是我们将要构建的系统概览。

Statsd

Envoy 支持通过两到三种格式来暴露指标，但本文中我们将使用statsd格式。

所以流程将是这样，首先 Envoy 推送指标到 statsd，然后我们用prometheus（一个时序数据库）从 statsd 拉取指标，最后通过grafana可视化这些指标。

在准备概览图中，我提到了 statsd exporter 而不是 statsd，这是因为我们并不会直接使用 statsd，而是使用一个接收 statsd 格式数据，并将其以 prometheus 格式输出的转换器（服务）。下面让我们来搞定它吧。

Envoy 的指标主要分为两类：

Counter（计数器）：一个只增不减的指标。如：请求总数
Gauge（量表）：一个可增可减的指标，类似于一个瞬时值。如：当前 CPU 使用量

让我们看一个包含 stats sink 的 Envoy 配置

---
admin:
  access_log_path: "/tmp/admin_access.log"
  address: 
    socket_address: 
      address: "127.0.0.1"
      port_value: 9901
stats_sinks:
  -
    name: "envoy.statsd"
    config:
      tcp_cluster_name: "statsd-exporter"
      prefix: front-envoy    
static_resources: 
  listeners:
    - 
      name: "http_listener"
      address: 
        socket_address: 
          address: "0.0.0.0"
          port_value: 80
      filter_chains:
          filters: 
            - 
              name: "envoy.http_connection_manager"
              config:
                use_remote_address: true
                add_user_agent: true
                access_log:
                - name: envoy.file_access_log
                  config:
                    path: /dev/stdout
                    format: "[ACCESS_LOG][%START_TIME%] \"%REQ(:METHOD)% %REQ(X-ENVOY-ORIGINAL-PATH?:PATH)% %PROTOCOL%\" %RESPONSE_CODE% %RESPONSE_FLAGS% %BYTES_RECEIVED% %BYTES_SENT% %DURATION% %RESP(X-ENVOY-UPSTREAM-SERVICE-TIME)% \"%REQ(X-FORWARDED-FOR)%\" \"%REQ(USER-AGENT)%\" \"%REQ(X-REQUEST-ID)%\" \"%REQ(:AUTHORITY)%\" \"%UPSTREAM_HOST%\" \"%DOWNSTREAM_REMOTE_ADDRESS_WITHOUT_PORT%\"\n"
                stat_prefix: "ingress_443"
                codec_type: "AUTO"
                generate_request_id: true
                route_config: 
                  name: "local_route"
                  virtual_hosts: 
                    - 
                      name: "http-route"
                      domains: 
                        - "*"
                      routes: 
                        - 
                          match: 
                            prefix: "/"
                          route:
                            cluster: "service_a"
                http_filters:
                  - 
                    name: "envoy.router"
  clusters:
    -
      name: "statsd"
      connect_timeout: "0.25s"
      type: "strict_dns"
      lb_policy: "ROUND_ROBIN"
      hosts:
        -
          socket_address:
            address: "statsd_exporter"
            port_value: 9125
    - 
      name: "service_a"
      connect_timeout: "0.25s"
      type: "strict_dns"
      lb_policy: "ROUND_ROBIN"
      hosts:
        - 
          socket_address: 
            address: "service_a_envoy"
            port_value: 8786

第 8-13 行告诉 Envoy 我们需要 statsd 格式的指标、我们的统计信息前缀（通常是你的服务名）是什么和 statsd sink 的地址。

第 55-63 行配置了我们的环境中的 statsd sink。

这就是让 Envoy 输出统计信息所需要的所有配置。现在让我们来看看第 2-7 行做了哪些事情：

Envoy 在 9901 端口暴露了一个管理端，你可以通过它动态地改变日志级别，查看当前配置、统计数据等
Envoy 也可以生成与 nginx 类似的访问日志，你可以通过它了解服务间的通信状况。访问日志的格式也是可配置的，如第 29-33 行

你需要将相同的配置添加到系统中的其它 Envoy sidecar 上（是的，每个服务都有自己的 Envoy sidecar）。

这些服务本身是用 go 写的，它们做的事情很简单，仅仅是通过 Envoy 调用其它服务。你可以在这里查看服务和 Envoy 的配置。

现在，虽然我们只有图中的 statsd exporter，但有了它，如果我们运行 docker 容器（docker-compose build & docker-compose up），然后向 Front Envoy（localhost:8080）发送一些流量，Envoy 将把这些流量的指标发送到 statsd exporter，随后 statsd exporter 会把这些指标转换成 prometheus 格式，并将其暴露在 9102 端口。

Statsd exporter 中的统计信息格式如下图所示

这里边将有上百个指标，同时，在上面的截图中我们能看到 Service A 和 Service B 之间的通信延迟指标。上图的指标是遵循 prometheus 格式的

metric_name ["{" label_name "=" `"` label_value `"` { "," label_name "=" `"` label_value `"` } [ "," ] "}"] value [ timestamp ]

你可以在这里了解更多。

Prometheus

我们将使用Prometheus作为时序数据库来保存我们的指标。Prometheus 不仅是一个时序数据库，它本身还是一个监控系统，但本文我们只用它来存储指标数据。需要注意的是，prometheus 是一个通过主动拉取来获取指标的系统，这意味着你必须告诉 prometheus 从何处拉取指标，在我们的例子中是从 statsd exporter 处拉取。

将 Prometheus 添加到系统中非常简单而又直接，我们只需要将拉取目标（statsd exporter）作为配置文件传递给 Prometheus 就可以了。配置看起来是这样的

global:
  scrape_interval:  15s
scrape_configs:
  - job_name: 'statsd'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['statsd_exporter:9102']
        labels:
          group: 'services'

scrape_interval 的值表示 Prometheus 从目标处拉取配置的频率。

现在启动 Prometheus，里面应该有一些数据了。让我们打开 localhost:9090 来看一看

如图所示，可以看到我们的指标。你能做的可不仅仅是选择已有的指标，从这里可以阅读关于 prometheus 查询语言的更多信息。它还可以基于查询结果绘制图表，除此之外还有一个报警系统。

如果我们打开 prometheus 的 targets 页面，将能看到所有的拉取目标和它们的健康状态

Grafana

Grafana 是一个很棒的监控可视化解决方案，它支持 Prometheus，Graphite，InfluxDB，ElasticSearch 等多种后端。

Grafana 有两大主要组件需要我们配置

(1). 数据源（Datasource）：指定 grafana 从哪个后端获取指标。你可以通过配置文件来配置数据源，代码如下所示

apiVersion: 1

datasources:
  - name: prometheus
    type: prometheus
    access: Server
    url: http://prometheus:9090
    editable: true

(2). 仪表盘（Dashboard）：你可以从仪表盘查看来自数据源的指标。Grafana 支持多种可视化元素，如 Graphs，Single Stats，Heatmaps……你可以继承这些元素并使用插件来构造自己的元素。

我在使用 Grafana 时遇到的唯一一个问题是，缺少一种标准的方法来用代码开发那些仪表盘。所幸有一些第三方的库提供了支持，我们将使用来自 weaveworks 的grafanalib。

下面是我们通过 python 代码尝试构建的一个仪表盘


from grafanalib.core import *
import os
dashboard = Dashboard(
    title="Services Dashboard",
    templating=Templating(
        [
            Template(
                name="source",
                dataSource="prometheus",
                query="metrics(.*_cluster_.*_upstream_rq_2xx)",
                regex="/(.*)_cluster_.*_upstream_rq_2xx/",
                default="service_a"
            ),
            Template(
                name="destination",
                dataSource="prometheus",
                query="metrics(.*_cluster_.*_upstream_rq_2xx)",
                regex="/.*_cluster_(.*)_upstream_rq_2xx/",
                default="service_b"
            )
        ]
    ),
    rows=[
        Row(
            panels=[
                Graph(
                    title="2XX",
                    transparent=True,
                    dataSource="prometheus",
                    targets=[
                        Target(
                            expr="[[source]]_cluster_[[destination]]_upstream_rq_2xx - [[source]]_cluster_[[destination]]_upstream_rq_2xx offset $__interval",
                            legendFormat="2xx"
                        )
                    ]
                ),
                Graph(
                    title="5XX",
                    transparent=True,
                    dataSource="prometheus",
                    targets=[
                        Target(
                            expr="[[source]]_cluster_[[destination]]_upstream_rq_5xx - [[source]]_cluster_[[destination]]_upstream_rq_5xx offset $__interval",
                            legendFormat="5xx"
                        ),
                    ]
                ),
                Graph(
                    title="Latency",
                    transparent=True,
                    dataSource="prometheus",
                    targets=[
                        Target(
                            expr="[[source]]_cluster_[[destination]]_upstream_rq_time",
                            legendFormat="{{quantile}}"
                        )
                    ]
                )
            ]
        ),
    ]
).auto_panel_ids()

在这段代码中，我们为 2xx，5xx 和延迟数据构建了图表。其中第 5-22 行很重要，它从我们的设置中提取可用的 service names 作为 grafana 的变量，为我们创建一个动态的仪表盘，这意味着我们能够选择性地查看特定源服务和目标服务的统计数据。如果想了解更多关于变量的内容请参考这里。

你需要通过 grafanalib 命令来从上述 python 文件生成仪表盘

     generate-dashboard -o dashboard.json service-dashboard.py

注意这里生成的 dashboard.json 可不容易阅读。

所以，启动 Grafana 时我们只需要传递仪表盘和数据源就好了。当访问 http:localhost:3000 时，你将看到：

现在你应该能看到 2xx，5xx 和延迟的图表，同时还能看到一个下拉菜单，你可以通过它选择源服务和目标服务。关于 Grafana 还有许多内容我们没有讨论到，包括强大的查询编辑器和告警系统。更重要的是，这一切都是可以通过插件和应用扩展的，可以参考这里的例子。如果你正想可视化常见服务如 redis，rabbitmq 等的指标，grafana 有一个公共仪表盘库，你只需要导入它们就可以使用了。使用 Grafana 还有一个好处，你可以通过配置文件和代码创建和管理所有东西，而不需要过多地通过 UI 来操作。

我建议你试用一下 prometheus 和 grafana 以了解更多信息。感谢阅读，如有建议和意见，请写在评论中。

在这里可以找到所有代码和配置文件。

envoy Prometheus Grafana

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