grafana tempo 分布式追踪框架学习试用

环境基于了官方的docker-compose demo

环境准备（基于docker-compose 运行）

• docker-compose 文件

version: "3"

services:

  tempo:

    image: grafana/tempo:latest

    command: 

      - "-storage.trace.backend=local"                  # tell tempo where to permanently put traces

      - "-storage.trace.local.path=/tmp/tempo/traces"   

      - "-storage.trace.wal.path=/tmp/tempo/wal"        # tell tempo where to store the wal

      - "-auth.enabled=false"                           # disables the requirement for the X-Scope-OrgID header

      - "-server.http-listen-port=3100" 

    volumes:

      - ./example-data/tempo:/tmp/tempo

    ports:

      - "14268"  # jaeger ingest

    logging:

      driver: loki

      options:

        loki-url: 'http://localhost:3100/api/prom/push'

​

  tempo-query:

    image: grafana/tempo-query:latest

    command: ["--grpc-storage-plugin.configuration-file=/etc/tempo-query.yaml"]

    volumes:

      - ./etc/tempo-query.yaml:/etc/tempo-query.yaml

    ports:

      - "16686:16686"  # jaeger-ui

    logging:

      driver: loki

      options:

        loki-url: 'http://localhost:3100/api/prom/push'

  minio:

    image: minio/minio

    environment:

      - MINIO_ACCESS_KEY=tempo

      - MINIO_SECRET_KEY=supersecret

    command:  minio server /data

    ports:

      - "9000:9000"

  prometheus:

    image: prom/prometheus:latest

    volumes:

      - ./etc/prometheus.yaml:/etc/prometheus.yaml

    entrypoint:

      - /bin/prometheus

      - --config.file=/etc/prometheus.yaml

    ports:

      - "9090:9090"

    logging:

      driver: loki

      options:

        loki-url: 'http://localhost:3100/api/prom/push'

  synthetic-load-generator:

    image: omnition/synthetic-load-generator:1.0.25

    volumes:

      - ./etc/load-generator.json:/etc/load-generator.json

    environment:

      - TOPOLOGY_FILE=/etc/load-generator.json

      - JAEGER_COLLECTOR_URL=http://tempo:14268

  grafana:

    image: grafana/grafana:7.3.6

    volumes:

      - ./example-data/datasources:/etc/grafana/provisioning/datasources

      - ./example-data/dashboards-provisioning:/etc/grafana/provisioning/dashboard

    ports:

      - "3000:3000"

    logging:

      driver: loki

      options:

        loki-url: 'http://localhost:3100/api/prom/push'

  loki:

    image: grafana/loki:2.1.0

    command: -config.file=/etc/loki/local-config.yaml

    ports:

      - "3100:3100"                                

    environment:

      - JAEGER_AGENT_HOST=tempo

      - JAEGER_ENDPOINT=http://tempo:14268/api/traces # send traces to Tempo

      - JAEGER_SAMPLER_TYPE=const

      - JAEGER_SAMPLER_PARAM=1

    logging:

      driver: loki

      options:

        loki-url: 'http://localhost:3100/api/prom/push'

• 依赖的组件说明
  依赖了loki，grafana，prometheus，synthetic-load-generator（生成metrics）
  tempo 包含的组件（engine，以及query），容器的日志基于了loki plugin,相关prometheus
  以及grafana datasource 还有dashboard 配置，参考github 配置

运行

• 首先安装docker loki log plugin

 

docker plugin install grafana/loki-docker-driver:latest --alias loki --grant-all-permissions

• 运行

docker-compose up -

效果

注意需要输入一个traceid，可以同loki 查找

 

 

 

 

说明

grafana 的tempo 是一个很不错的工具，至少目前来看比使用jaeger的技术原生方案至少会简化好多，当然tempo 也是在巨人的肩
膀上成长的,grafana 的agent 也是一个很不错的工具，集成了log，metrics，trace，好处是保证了各种元数据的一致

参考资料

https://github.com/rongfengliang/grafana-tempo-learning
https://github.com/grafana/tempo/tree/master/example/docker-compose