Golang XORM搭配OpenTracing+Jaeger链路监控让SQL执行一览无遗(附源码)
系统环境
go version go1.14.3 windows/amd64
一、Docker运行JaegerTracing-All-In-One镜像
Docker命令
docker run -d --name jaeger -e COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 -p 5775:5775/udp -p 6831:6831/udp -p 6832:6832/udp -p 5778:5778 -p 16686:16686 -p 14268:14268 -p 14250:14250 -p 9411:9411 jaegertracing/all-in-one:1.18
浏览器访问localhost:16686
,可以看到JaegerUI
界面,如下所示:
至此,以内存
作为数据寄存方式的OpenTracing+Jaeger
服务成功运行。
二、GoModule安装Xorm、OpenTracing和Jaeger
Xorm - 需要 1.0
版本及以上才能支持传递Context上下文
go get xorm.io/xorm
OpenTracing和Jaeger - 只需要安装Jaeger-Client
就会依赖Opentracing
go get github.com/uber/jaeger-client-go
三、初始化Opentracing和Jaeger
func initJaeger() (closer io.Closer, err error) {
// 根据配置初始化Tracer 返回Closer
tracer, closer, err := (&config.Configuration{
ServiceName: "xormWithTracing",
Disabled: false,
Sampler: &config.SamplerConfig{
Type: jaeger.SamplerTypeConst,
// param的值在0到1之间,设置为1则将所有的Operation输出到Reporter
Param: 1,
},
Reporter: &config.ReporterConfig{
LogSpans: true,
LocalAgentHostPort: "localhost:6831",
},
}).NewTracer()
if err != nil {
return
}
// 设置全局Tracer - 如果不设置将会导致上下文无法生成正确的Span
opentracing.SetGlobalTracer(tracer)
return
}
单元测试结果
四、通过日志模块将链路监控侵入到XORM执行逻辑中
XORM
通过其中Log包里面的ContextLogger
接口定义了它需要的日志实例是怎么样的,我们可以在外部实现该接口就可以将链路监控
的逻辑侵入到XORM
的执行过程
// xorm.io\\xorm@v1.0.2\\log
// ContextLogger represents a logger interface with context
type ContextLogger interface {
SQLLogger
Debugf(format string, v ...interface{})
Errorf(format string, v ...interface{})
Infof(format string, v ...interface{})
Warnf(format string, v ...interface{})
Level() LogLevel
SetLevel(l LogLevel)
ShowSQL(show ...bool)
IsShowSQL() bool
}
- 实现接口的代码比较长,这里只截取重要部分,如果有需要可以到源码中查看
// ---\> 请注意import
// 因为我们需要多个名为Log的包
// 所以我们需要手动重命名
import (
"fmt"
\_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
"github.com/opentracing/opentracing-go"
tracerLog "github.com/opentracing/opentracing-go/log"
"github.com/uber/jaeger-client-go"
"github.com/uber/jaeger-client-go/config"
"github.com/uber/jaeger-client-go/log/zap"
zap2 "go.uber.org/zap"
"io"
"xorm.io/xorm"
xormLog "xorm.io/xorm/log"
)
type CustomCtxLogger struct {
logger \*zap.Logger
level xormLog.LogLevel
showSQL bool
// ---\> 这里span是从上下文中创建的
// 我们不能将创建的span写回到上下文
// 所以只能在Logger中维护一个span
span opentracing.Span
}
// BeforeSQL implements ContextLogger
func (l \*CustomCtxLogger) BeforeSQL(ctx xormLog.LogContext) {
// ----\> 重头戏在这里,需要从Context上下文中创建一个新的Span来对SQL执行进行链路监控
l.span, \_ = opentracing.StartSpanFromContext(ctx.Ctx, "XORM SQL Execute")
}
// AfterSQL implements ContextLogger
func (l \*CustomCtxLogger) AfterSQL(ctx xormLog.LogContext) {
// defer结束掉span
defer l.span.Finish()
// 原本的SimpleLogger里面会获取一次SessionId
var sessionPart string
v := ctx.Ctx.Value("\_\_xorm\_session\_id")
if key, ok := v.(string); ok {
sessionPart = fmt.Sprintf(" [%s]", key)
l.span.LogFields(tracerLog.String("session\_id", sessionPart))
}
// 将Ctx中全部的信息写入到Span中
l.span.LogFields(tracerLog.String("SQL", ctx.SQL))
l.span.LogFields(tracerLog.Object("args", ctx.Args))
l.span.SetTag("execute\_time", ctx.ExecuteTime)
if ctx.ExecuteTime \> 0 {
l.logger.Infof("[SQL]%s %s %v - %v", sessionPart, ctx.SQL, ctx.Args, ctx.ExecuteTime)
} else {
l.logger.Infof("[SQL]%s %s %v", sessionPart, ctx.SQL, ctx.Args)
}
}
// 下面还有一些比较简单的接口实现,有兴趣的可以看源码
- 重写XORM引擎创建方法
func NewEngine() (engine \*xorm.Engine, err error) {
// XORM创建引擎
engine, err = xorm.NewEngine("mysql", "test:test@/test?charset=utf8mb4")
if err != nil {
return
}
// 创建自定义的日志实例
_l, err := zap2.NewDevelopment()
if err != nil {
return
}
// 将日志实例设置到XORM的引擎中
engine.SetLogger(&CustomCtxLogger{
logger: zap.NewLogger(_l),
level: xormLog.LOG_DEBUG,
showSQL: true,
span: nil,
})
return
}