Kiali——Istio Service Mesh 的可观察性工具-每日运维

Istio 中有个 issue #9066 要求将 Istio 中默认使用的 Service Graph 替换成 Kiali。Kiali 最初是由 Red Hat 开源的，用于解决 Service Mesh 中可观察性即微服务的可视性问题。目前已获得 Istio 社区的官方支持。

关于 Kiali

单体应用使用微服务架构拆分成了许多微服务的组合。服务的数量显著增加，就对需要了解服务之间的通信模式，例如容错（通过超时、重试、断路等）以及分布式跟踪，以便能够看到服务调用的去向。服务网格可以在平台级别上提供这些服务，并使应用程序编写者从以上繁重的通信模式中解放出来。路由决策在网格级别完成。Kiali 与Istio 合作，可视化服务网格拓扑、断路器和请求率等功能。Kiali还包括 Jaeger Tracing，可以提供开箱即用的分布式跟踪功能。

Kiali 提供的功能

Kiali 提供以下功能：

服务拓扑图
分布式跟踪
指标度量收集和图标
配置校验
健康检查和显示
服务发现

下图展示了 kiali 中显示的 Bookinfo 示例的服务拓扑图。

你可以使用 kubernetes-vagrant-centos-cluster 来快速启动一个运行 Kiali 的 Kubernetes 集群。

编译安装与试用

Kilia pod 中运行的进程是 /opt/kiali/kiali -config /kiali-configuration/config.yaml -v 4。

/kiali-configuration/config.yaml 是使用 ConfigMap 挂载进去的，用于配置 Kiali 的 Web 根路径和外部服务地址。

server:
  port: 20001
  web_root: /
external_services:
  jaeger:
    url: "http://172.17.8.101:31888"
  grafana:
    url: "http://grafana.istio-system:3000"

Kiali 中的基本概念

在了解 Kiali 如何提供 Service Mesh 中微服务可观察性之前，我们需要先了解下 Kiali 如何划分监控类别的。

Application：使用运行的工作负载，必须使用 Istio 的将 Label 标记为 app 才算。注意，如果一个应用有多个版本，只要 app 标签的值相同就是属于同一个应用。
Deployment：即 Kubernetes 中的 Deployment。
Label：这个值对于 Istio 很重要，因为 Istio 要用它来标记 metrics。每个 Application 要求包括 app 和 version 两个 label。
Namespace：通常用于区分项目和用户。
Service：即 Kubernetes 中的 Service，不过要求必须有 app label。
Workload：Kubernetes 中的所有常用资源类型如 Deployment、StatefulSet、Job 等都可以检测到，不论这些负载是否加入到 Istio Service Mesh 中。

Application、Workload 与 Service 的关系如下图所示。

Kilia 的详细 API 使用说明请查看 Swagger API 文档，在 Kiali 的根目录下运行下面的命令可以查看 API 文档。

make swagger-serve

Swagger UI 如下图。

架构

Kiali 部署完成后只启动了一个 Pod，前后端都集成在这一个 Pod 中。Kiali 也有一些依赖的组件，例如如果要在 Kiali 的页面中获取到监控 metric 需要使用在 istio-system 中部署 Prometheus。分布式卓总直接下图是 Kiali 的架构，来自 Kiali 官网。

Kiali 使用传统的前后端分离架构：

后端使用 Go 编写：https://github.com/kiali/kiali，为前端提供 API，所有消息使用 JSON 编码，使用 ConfigMap 和 Secret 来存储配置。直接与 Kubernetes 和 Istio 通信来获取数据。
前端使用 Typescript 编写：https://github.com/kiali/kiali-ui，无状态，除了一些证书保存在浏览器中。于查询后端 API，可以跳转访问 Jaeger 分布式追踪和 Grafana 监控页面。

Jaeger 和 Grafana 都是可选组件，使用的都是外部服务，不是由 Kiali 部署的，需要在 kiali-configmap.yaml 中配置 URL。注意该 URL 必须是从你本地浏览器中可以直接访问到的地址。

**注意：**如果服务之间没有任何请求就不会在 Prometheus 中保存数据也就无法显示服务拓扑图，所以大家在部署完 Bookinfo 服务之后向 productpage 服务发送一些请求用于生成服务拓扑图。

服务拓扑图

Kiali 中的服务拓扑图比起 Istio 原来默认部署的 ServiceGraph 的效果更炫也更加直观，具有更多选项。

例如使用 CURL 模拟请求。

$ curl -H "Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJ1c2VybmFtZSI6ImFkbWluIiwiZXhwIjoxNTM5NjczOTYyfQ.6gNz4W6yA9Bih4RkTbcSvqdaiRqsyj8c8o6ictM9iDs" http://172.17.8.101:32439/api/namespaces/all/graph?duration=60s&graphType=versionedApp&injectServiceNodes=false&appenders=dead_node,sidecars_check,istio

会得到如下的返回的 JSON 返回值，为了节省篇幅其中省略了部分结果：

{
  "timestamp": 1539296648,
  "graphType": "versionedApp",
  "elements": {
    "nodes": [
      {
        "data": {
          "id": "6519157be154675342fb76c41edc731c",
          "nodeType": "app",
          "namespace": "default",
          "app": "reviews",
          "isGroup": "version"
        }
      },
        ...
      {
        "data": {
          "id": "6249668dd0a91adb9e62994d36563365",
          "nodeType": "app",
          "namespace": "istio-system",
          "workload": "istio-ingressgateway",
          "app": "istio-ingressgateway",
          "version": "unknown",
          "rateOut": "0.691",
          "isOutside": true,
          "isRoot": true
        }
      }
    ],
    "edges": [
      {
        "data": {
          "id": "d51ca2a95d721427bbe27ed209766ec5",
          "source": "06e488a37fc9aa5b0e0805db4f16ae69",
          "target": "31150e7e5adf85b63f22fbd8255803d7",
          "rate": "0.236",
          "percentRate": "17.089",
          "responseTime": "0.152"
        }
      },
        ...
      {
        "data": {
          "id": "1dda06d9904bcf727d1b6a113be58556",
          "source": "80f71758099020586131c3565075935d",
          "target": "4b64bda48e5a3c7e50ab1c63836c9469",
          "rate": "0.236",
          "responseTime": "0.022"
        }
      }
    ]
  }
}

该值中包含了每个 node 和 edege 的信息，Node 即图中的每个节点，其中包含了节点的配置信息，Edge 即节点间的关系还有流量情况。前端可以根据该信息绘制服务拓扑图，我们下面将查看下 kiali 的后端，看看它是如何生成以上格式的 JSON 信息的。

注：详细的 REST API 使用和字段说明请查看 swagger 生成的 API 文档。

代码解析

下面将带大家了解 Kiali 的后端代码基本结构。

路由配置

服务拓扑图的路由信息保存在 kiali/routing/routes.go 文件中。

{
	"GraphNamespace",
	"GET",
	"/api/namespaces/{namespace}/graph",
	handlers.GraphNamespace,
	true,
},
{
	"GraphAppVersion",
	"GET",
	"/api/namespaces/{namespace}/applications/{app}/versions/{version}/graph",
	handlers.GraphNode,
	true,
},
{
	"GraphApp",
	"GET",
	"/api/namespaces/{namespace}/applications/{app}/graph",
	handlers.GraphNode,
	true,
},
{
	"GraphService",
	"GET",
	"/api/namespaces/{namespace}/services/{service}/graph",
	handlers.GraphNode,
	true,
},
{
	"GraphWorkload",
	"GET",
	"/api/namespaces/{namespace}/workloads/{workload}/graph",
	handlers.GraphNode,
	true,
}

直接查看 Swagger 生成的 API 文档也可以。

PQL 查询语句构建

kiali/handlers/graph.go 中处理 HTTP 请求，服务拓扑图中所有的指标信息都是从 Prometheus 中查询得到的。

Kiali 的服务状态拓扑是根据 namespace 来查询的，例如 default namespace 下的服务指标查询 PQL：

round(sum(rate(istio_requests_total{reporter="source",source_workload_namespace="default",response_code=~"[2345][0-9][0-9]"} [600s])) by (source_workload_namespace,source_workload,source_app,source_version,destination_service_namespace,destination_service_name,destination_workload,destination_app,destination_version,response_code),0.001)

其中的参数都是通过页面选择传入的（构建的 PQL 中的选项在 kiali/graph/options/options.go 中定义）：

reporter="source"：metric 报告来源，源服务（source）是 envoy 代理的下游客户端。在服务网格里，一个源服务通常是一个工作负载，但是入口流量的源服务有可能包含其他客户端，例如浏览器，或者一个移动应用。
source_workload_namespace="default"：选择命名空间。
response_code：返回码区间。
[600s]：查询的数据中的时间间隔。

关于 PQL 的详细使用方式请参考 QUERY EXAMPLES - prometheus.io。

这里面包含了所有 workload 的流量信息，做简单的操作就可以计算出 application/service 的流量状况。

HTTP 处理逻辑

HTTP 请求的处理逻辑入口位于 kiali/handlers/graph.go，路径为：

func graphNamespaces(o options.Options, client *prometheus.Client) graph.TrafficMap {
	switch o.Vendor {
	case "cytoscape":
	default:
		checkError(errors.New(fmt.Sprintf("Vendor [%s] not supported", o.Vendor)))
	}

	log.Debugf("Build [%s] graph for [%v] namespaces [%s]", o.GraphType, len(o.Namespaces), o.Namespaces)

	trafficMap := graph.NewTrafficMap()
	for _, namespace := range o.Namespaces {
		log.Debugf("Build traffic map for namespace [%s]", namespace)
		namespaceTrafficMap := buildNamespaceTrafficMap(namespace, o, client)

		for _, a := range o.Appenders {
			a.AppendGraph(namespaceTrafficMap, namespace) // Appender 用于添加 service graph
		}
		mergeTrafficMaps(trafficMap, namespaceTrafficMap) //将不同的 namespace 下的服务状态合并
	}

	// appender 用于添加/删除/修改 node 信息。操作完成后可以做出如下判断：
	// - 将其标记外来者（即不在请求的 namespace 中的 node）
	// - 将其标记内部流量制造者（即位于 namespace 中只有向外的 edge）
	markOutsiders(trafficMap, o)
	markTrafficGenerators(trafficMap)

	if graph.GraphTypeService == o.GraphType {
		trafficMap = reduceToServiceGraph(trafficMap)
	}

	return trafficMap
}

Appender 是一个接口，在 service graph 中注入详细的信息，它的定义如下：

// Appender 由任何代码提供实现，以附加具有补充信息的 service graph。如果出错，appender应该执行 panic 并将其作为错误响应处理。
type Appender interface {
	// AppendGraph 在提供的 traffic map 上执行 appender 工作。Map 最初可能是空的。允许 appender 添加或删除映射条目。
	AppendGraph(trafficMap graph.TrafficMap, namespace string)
}

Appender 位于 kiali/graph/appender 目录下，目前一共有如下实现：

DeadNodeAppender：用于将不想要 node 从 service graph 中删除。
IstioAppender：获取指定 namespace 下 Istio 的详细信息，当前版本获取指定 namespace 下的 VirtualService 和 DestinationRule 信息。
ResponseTimeAppender：获取响应时间。
SecurityPolicyAppender：在 service graph 中添加安全性策略信息。
SidecarsCheckAppender：检查 Sidecar 的配置信息，例如 Pod 中是否有 App label。
UnusedNodeAppender：未加入 Service Mesh 的 node。

我们再来看下在 kiali/graph/graph.go 中定义的 TrafficMap 结构。

// TrafficMap 是 App 与 Node 之间的映射，每个节点都可选择保存 Edge 数据。Metadata 是用于保存任何期望的 node 或 edge 信息的通用映射。每个 app 节点应具有唯一的 namespace + workload。请注意，在同一 namespace 中有两个具有相同 name + version 的节点是可行的但可能并不常见。
type TrafficMap map[string]*Node

type Node struct {
	ID        string                 // unique identifier for the node
	NodeType  string                 // Node type
	Namespace string                 // Namespace
	Workload  string                 // Workload (deployment) name
	App       string                 // Workload app label value
	Version   string                 // Workload version label value
	Service   string                 // Service name
	Edges     []*Edge                // child nodes
	Metadata  map[string]interface{} // app-specific data
}

type Edge struct {
	Source   *Node
	Dest     *Node
	Metadata map[string]interface{} // app-specific data
}

以上只是对 Kiali 部分代码的解读，更详细的实现大家可以克隆 kiali 的代码自己研究。

参考

Kiali.io
QUERY EXAMPLES - prometheus.io
replace Service Graph with Kiali #9066 - github.com
rootsongjc/kubernetes-vagrant-centos-cluster - github.com

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