Dapr 可观测性之指标与日志

作者：k8s技术圈 2022-09-27 21:32:14

云计算

云原生 Dapr 使用 Prometheus 作为指标标准，Dapr 和系统服务在端口 9090 上暴露指标数据。Prometheus scraper 以预定义的时间间隔调用该接口收集指标数据，scraper 将指标值发送到监控后端。

本文我们将来介绍下指标和日志这方面的支持。

指标

指标可让你深入了解应用性能和资源消耗情况，在后台，Dapr 发出各种系统和运行时指标的集合。Dapr 使用 Prometheus 作为指标标准，Dapr 和系统服务在端口 9090 上暴露指标数据。Prometheus scraper 以预定义的时间间隔调用该接口收集指标数据，scraper 将指标值发送到监控后端，如下所示：

抓取 Prometheus 指标

你可能想知道指标抓取器如何知道在何处收集指标，Prometheus 可与内置在目标部署环境中的发现机制集成。例如在 Kubernetes 中运行时，Prometheus 可与 Kubernetes API 集成，以查找环境中运行的所有可用 Kubernetes 资源。

Dapr 为 Dapr 系统服务及其运行时生成了大量指标，如下表格所示：

Dapr 指标

在运行时，可以通过在 Dapr 命令中包含 –enable-metrics=false 的参数来禁用指标收集，也可使用 –metrics-port 9090 参数更改指标端点的默认端口。

你还可以通过为应用程序部署设置 dapr.io/enable-metrics: “false” 注解来禁用特定应用程序的指标导出器，禁用指标导出器后，daprd 将不会打开指标监听端口。以下示例显示使用指定为 9090 的端口显式启用指标。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nodeapp
spec:
selector:
matchLabels:
app: node
template:
metadata:
labels:
app: node
annotations:
dapr.io/enabled: "true"
dapr.io/app-id: "nodeapp"
dapr.io/app-port: "3000"
dapr.io/enable-metrics: "true"
dapr.io/metrics-port: "9090"
spec:
containers:
-name: node
image: dapriosamples/hello-k8s-node:latest
ports:
-containerPort: 3000
imagePullPolicy: Always

你也可以使用 Dapr 配置文件的方式启用或禁用运行时指标收集：

apiVersion: dapr.io/v1alpha1
kind: Configuration
metadata:
name: dapr-config
spec:
tracing:
samplingRate: "1"
metric:
enabled: false

Prometheus 抓取器收集指标并将其发布到监视后端后，此时我们就可以使用 Grafana 来创建仪表盘，包括监控 Dapr 系统服务和 sidecar，我们可以直接导入 Dapr 提供的仪表盘模板来监控 Dapr，地址 https://github.com/dapr/dapr/tree/master/grafana，其中包含 3 个仪表盘。

Dapr 系统服务状态 – dapr-operator、dapr-sidecar-injector、dapr-sentry 和 dapr-placement
Dapr 边车仪表板 – 显示 Dapr sidecar 状态，包括 sidecar 运行状况/资源、HTTP 和 gRPC 的吞吐量/延迟、Actor、mTLS 等。
Dapr Actor 仪表板 – 显示 Dapr sidecar 状态，包括 actor 调用吞吐量/延迟、计时器/提醒触发器和基于轮次的并发。

所以首先需要安装 Prometheus 和 Grafana，并且要配置 Prometheus 基于 Kubernetes 的自动发现（基于 Endpoints 和 Pods 都需要配置），将 Prometheus 配置为 Grafana 的数据源，我们这里已经部署了这两个应用：

$kubectlgetsvc-nkube-mon
NAMETYPECLUSTER-IPEXTERNAL-IPPORT(S)          AGE
grafanaNodePort10.99.209.245<none>3000:30403/TCP39d
prometheusNodePort10.100.236.253<none>9090:31561/TCP81d
$kubectlgetpods-nkube-mon
NAMEREADYSTATUSRESTARTSAGE
grafana-d877667d6-4vgnd1/1Running25 (60mago)   39d
node-exporter-49l4f1/1Running48 (60mago)   81d
node-exporter-khqls1/1Running46 (60mago)   81d
node-exporter-wjwtb1/1Running47 (60mago)   81d
prometheus-649968556c-szb9c1/1Running11 (60mago)   14d

由于 Prometheus 配置了自动发现，所以正常默认情况下会自动抓取到 Dapr 应用的指标，可以在 Prometheus 的 Targets 列表中查找：

Prometheus Targets

然后我们可以在 Grafana 中分别导入 https://github.com/dapr/dapr/tree/master/grafana 提供的 3 个 Dashboard。

导入 Dashboard

不过直接导入后的 Dashboard 可能不会直接显示，需要做一些修改，将数据源修改为实际配置的数据源。

修改模板

按照自己的系统配置后正常就可以看到仪表盘数据了。以下是显示 Dapr 系统服务指标的仪表板示例：

仪表盘

日志

日志可让你深入了解服务在运行时发生的情况，运行应用程序时，Dapr 将自动从 Dapr sidecar 和 Dapr 系统服务发出日志数据，但是，在应用程序代码中检测到的日志不会自动包含在内。若要从应用程序代码发出日志记录，可以导入特定的 SDK，例如 OpenTelemetry SDK。

Dapr 会发出结构化日志，每个日志条目采用以下格式：

dapr 日志格式

在排查问题的时候，其中的 time 和 level 字段非常有用，time 字段将对日志条目进行排序，这样就可以准确查找特定的时间段。在进行故障排除时，debug 级别的日志条目会提供有关代码行为的详细信息。

此外默认情况下，Dapr 以纯文本格式发出结构化日志数据。每个日志条目都被格式化为包含键/值对的字符串，下面是纯文本格式的日志记录示例：

time="2020-03-11T17:08:48.303776-07:00"level=infomsg="starting Dapr Runtime -- version 0.5.0-rc.3 -- commit v0.3.0-rc.0-155-g5dfcf2e"instance=dapr-pod-xxxxscope=dapr.runtimetype=logver=0.5.0-rc.3
time="2020-03-11T17:08:48.303913-07:00"level=infomsg="log level set to: info"instance=dapr-pod-xxxxscope=dapr.runtimetype=logver=0.5.0-rc.3

虽然这种格式很简单，但很难解析，如果我们使用日志收集工具的话，使用 JSON 格式的日志则更容易解析。使用 JSON 条目时，日志工具可以索引和查询各个字段。下面是 JSON 格式的相同日志条目：

{"instance":"dapr-pod-xxxx","level":"info","msg":"starting Dapr Runtime -- version 0.5.0-rc.3 -- commit v0.3.0-rc.0-155-g5dfcf2e","scope":"dapr.runtime","time":"2020-03-11T17:09:45.788005Z","type":"log","ver":"0.5.0-rc.3"}
{"instance":"dapr-pod-xxxx","level":"info","msg":"log level set to: info","scope":"dapr.runtime","time":"2020-03-11T17:09:45.788075Z","type":"log","ver":"0.5.0-rc.3"}

若要启用 JSON 格式，需要配置每个 Dapr sidecar，在自托管模式下，可以在命令行上指定标志 –log-as-json：

daprrun--app-idnodeapp--log-levelinfo--log-as-jsonnodeapp.js

在 Kubernetes 中，可以为应用程序的每个部署添加一个 dapr.io/log-as-json 注解，如下所示：

annotations:
dapr.io/enabled: "true"
dapr.io/app-id: "calculator-front-end"
dapr.io/app-port: "80"
dapr.io/config: "dapr-config"
dapr.io/log-as-json: "true"

当使用 Helm 在 Kubernetes 群集中安装 Dapr 时，可以为所有 Dapr 系统服务启用 JSON 格式的日志记录：

helmrepoadddaprhttps://dapr.github.io/helm-charts/
helmrepoupdate
kubectlcreatenamespacedapr-system
helminstalldaprdapr/dapr--namespacedapr-system--setglobal.logAsJson=true

由 Dapr 发出的日志可以输入到监控后端，以供分析。日志收集器是一个组件，用于从系统收集日志并将其发送到监控后端，常用的日志收集器是 Fluentd，前面课程中我们已经介绍过如何在 Kubernetes 中设置 Fluentd、Elastic search 和 Kibana 来收集日志，也可以直接参考官方文档 https://docs.dapr.io/operations/monitoring/logging/fluentd/ 再次进行了解。

运行状况

服务的运行状态提供对其可用性的见解，每个 Dapr sidecar 都会暴露一个运行状况的 API，宿主环境可以使用该 API 来确定 sidecar 的运行状况。

GEThttp://localhost:3501/v1.0/healthz

该操作返回两个 HTTP 状态代码：

204：sidecar 运行正常时。
500：sidecar 运行状况不正常。

在自拓管模式下运行时，不会自动调用运行状况 API，不过，可以通过应用程序代码或运行状态监视工具调用 API。

在 Kubernetes 中运行时，Dapr sidecar-injector 会自动将 Kubernetes 配置为使用运行状况 API 来执行存活性探针和就绪探针。

Kubernetes 使用存活性探针来确定容器是否已启动并正在运行，如果存活性探针返回失败代码，Kubernetes 将假定容器状态为“死亡”并自动重启该容器，此功能可提高应用程序的整体可用性。

Kubernetes 使用就绪探针来确定容器是否已准备好开始接受流量，当某个 Pod 的所有容器都准备就绪时，就视为它已经准备就绪了，就绪情况决定 Kubernetes 服务是否可以在负载均衡场景中将流量路由到 Pod，未就绪的 Pod 将自动从负载均衡器中删除。

存活性探针和就绪探针具有多个可配置参数，两者都是在 Pod 清单文件的容器规范部分配置的。对于每个 sidecar 容器，Dapr 默认使用以下配置：

livenessProbe:
httpGet:
path: v1.0/healthz
port: 3501
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
timeoutSeconds: 5
failureThreshold: 3
readinessProbe:
httpGet:
path: v1.0/healthz
port: 3501
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
timeoutSeconds: 5
failureThreshold: 3

以下参数可用于探针：

path 指定 Dapr 运行状况 API 端点。
port 指定 Dapr 运行状况 API 端口。
initialDelaySeconds 指定 Kubernetes 在首次开始探针容器之前需等待的秒数。
periodSeconds 指定 Kubernetes 在两次探针之间等待的秒数。
timeoutSeconds 指定 Kubernetes 在超时前等待 API 响应所需的秒数。超时将被解释为失败。
failureThreshold 指定在考虑容器处于不活动状态或未就绪之前，Kubernetes 将接受的失败状态代码的数量。

对于在生产环境中运行分布式系统，详细的可观测性至关重要。Dapr 提供不同类型的遥测，包括分布式追踪、日志、指标和运行状况。

需要注意的是 Dapr 仅生成 Dapr 系统服务和 sidecar 的遥测数据，应用程序代码中的遥测不会自动包括在内。不过我们可以使用特定的 SDK 从应用程序代码中发出遥测数据。

Dapr 遥测是以基于开放标准的格式生成的，因此可以由大量可用的监视工具引入。包括 Zipkin、Azure Application Insights、ELK Stack、New Relic 和 Grafana 等。此外 Dapr 还可以配置为发出结构化日志记录，建议使用 JSON 格式的结构化日志数据，因为后端监控工具可以对其进行索引，用户通过索引日志可在搜索日志记录时执行丰富的查询。同时 Dapr 也提供显示 Dapr 服务和配置相关信息的仪表板。

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