前言

本次实践主要是介绍 Python 服务通过无侵入的方式接入观测云进行全面的可观测。

环境信息

• 系统环境：主机环境
• 开发语言：Python2.7+
• APM 探针包：ddtrace

接入方案

准备工作

安装 DataKit

主机安装 DataKit

# 需要把token 改成观测云空间的实际token值（可在观测云控制台-->集成-->Datakit 上面获取）
DK_DATAWAY="https://openway.guance.com?token=tkn_xxxxxx" bash -c "$(curl -L https://static.guance.com/datakit/install.sh)" 

开启采集器

开启日志采集器

cp /usr/local/datakit/conf.d/log/logging.conf.sample /usr/local/datakit/conf.d/log/logging.conf
vim /usr/local/datakit/conf.d/log/logging.conf

在 [[inputs.logging]] 采集项目下的 logfiles 添加 python 日志的路径： "/root/guance/dd-test/python_log/*"

开启 ddtrace 采集器

cp /usr/local/datakit/conf.d/ddtrace/ddtrace.conf.sample  /usr/local/datakit/conf.d/ddtrace/ddtrace.conf

重启 Datakit

# 在主机终端输入命令
datakit service -R

准备测试环境

以下实践在 Linux 主机环境下操作

安装 Python 依赖包：

pip install flask
pip install ddtrace

新建文件夹存储日志数据:

mkdir -p /root/guance/dd-test

准备测试代码

服务 A 代码如下：

vim python_demo.py

import logging
from flask import Flask

log = logging.getLogger(__name__)
log.level = logging.INFO
stream_handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(filename)s %(dd.service)s %(dd.trace_id)s %(dd.trace_id)s %(funcName)s:%(lineno)s %(message)s')
stream_handler.setFormatter(formatter)
log.addHandler(stream_handler)

app = Flask(__name__)

@app.route('/a', methods=['GET'])
def index():
    # 打印一条log日志
    log.info('Hello, World!')
    return "abcdefg", 200


if __name__ == '__main__':
    app.run(host="0.0.0.0", port=10001, debug=True)

启动业务服务

# DD_AGENT_HOST、DD_AGENT_PORT  分别为datakit 访问的地址以及端口
DD_SERVICE=python_demo \
DD_TAGS=project:python_demo,env:test,version:v1 \
DD_AGENT_HOST=localhost \
DD_AGENT_PORT=9529 \
ddtrace-run python3 python_demo.py &> /root/guance/dd-test/a.log  

调用链接入

访问服务 A，服务会产生调用链上传至 DataKit。

curl http://localhost:10001/a          # 终端使用curl 访问，浏览器则直接访问url即可

日志接入

DataKit 会定时采集服务产生的日志，通过观测云 Pipeline 提取日志中的 status, service_name, trace_id 等字段，从而实现调用链和日志的串联效果。

# pipeline 的解析规则（链路与日志通过trace_id 关联起来）
grok(_, "%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{LOGLEVEL:status} %{DATA:file_name} %{DATA:service_name} %{DATA:trace_id} %{DATA:span_id} " )

实践效果

• 调用链以及调用链关联日志效果

• 日志采集效果