Skip to main content

Command Palette

Search for a command to run...

在 Istio 中使用 Opentracing Baggage 进行传播和路由

Updated
1 min read

原文:Istio Routing using OpenTracing Baggage/Distributed Context Propagation

作者:Pavol Loffay

现代服务网格架构提供了很多的新功能,基础设施相关的依赖部分被逐步从代码中移除,极大的降低了编码工作量。除此之外,这一架构的智能路由功能还把金丝雀发布以及类似功能大大的简化了。

接下来的内容会探讨一下,Istio 路由规则是如何使用 Opentracing Baggage 的。

想像一个场景,这个场景中我们需要通过 User-Agent Header 来鉴别 Safari 用户,并把它们重定向到服务的一个特定版本去。这是一个典型的金丝雀场景:新版本发布时,首先开放给一部分用户。然而很明显只有第一个服务能够接收到 User-Agent 头,如果路由规则中涉及到调用关系图中位置较低(靠后)的服务,就不得不把这个 Header 信息传播给所有途中经过的服务。这是一个分布式上下文传播的典型用例,很多跟踪系统都有这个功能。我们接下来会看看 Jaeger 的 OpenTracing 实现。

Baggage 条目是字符串组成的键值对,和 Span/SpanContext 互相关联,在一个 Trace 的范围内,会在所有的下游 Span 中进行传播。

如果你的网格中使用的是 OpenTracing,那么就已经有这个功能了;如果不是,那就有点不幸了:需要通过其他的 跟踪 Header 来传递 User-Agent 值了,这样就需要修途经的所有服务。

Istio 缺省使用的 B3 传播是没有提供 Baggage 头的。但是可以用 Brave(Zipkin 的 Java 客户端)来配置 Baggage 支持。一般会使用 baggage-key:value 的格式。Jaeger 实现了一个 B3 解码器,也用同样的格式来处理 Baggage。可以在这里查看 B3 Baggage 实现的进度。

Demo

可以在当前的活动 Span 中这样设置 Baggage:

tracer.activeSpan().setBaggageItem("user-agent", userAgent);

这必须在第一个服务中完成。最后一个需要完成的任务就是定义一个识别 Baggage Header 的路由。下面的路由定义会查看请求是否包含了带有 user-agent:Safari 条目的 Baggage,如果有,就进行转发:

apiVersion: config.istio.io/v1alpha2
kind: RouteRule
metadata:
  name: recommendation-safari
spec:
  destination:
    namespace: tutorial
    name: recommendation
  precedence: 2
  match:
    request:
      headers:
        baggage-user-agent:
          regex: ".*Safari.*"  
  route:
  - labels:
      version: v2

如果是新版本的 Istio(0.8.0 以后):

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: recommendation-safari
spec:
  hosts:
  - recommendation
  http:
  - match:
    - headers:
        baggage-user-agent:
          regex: ".*Safari.*"
    route:
     - destination:
        host: recommendation
        subset: v2
---
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
  name: recommendation-destination
spec:
  host: recommendation
  subsets:
  - name: v2
    labels:
      version: v2

现在所有的配置都已经完成,Safari 用户会被重定向到推荐的 v2 服务。

下面的视频进行了使用 OpenTracing Baggage 进行路由的演示,参见 Redhat 的 Istio Tutorial

相关链接

More from this blog

龙虾恐慌:AIOps 又要改名了?

ChatGPT 开始,把 AI 拉近到普罗大众的面前,让无数人感受到 AI 的亲民魅力。而龙虾,则把大模型驱动的自动化能力,突然间变得水灵灵、活泼泼地走进千家万户。它不只是“风口上的猪”,而是风口本身。热度高到让 Mac mini 一度断货,不知道这在不在库克的预料之内。 每代人都有每代人的鸡蛋,春节期间,我就领了我的鸡蛋。翻出古老的 MacBook Air M1,充值各种大模型。当然了,这个工具

Mar 9, 20261 min read

再见 2025

我猜不少人以为这个号废了吧?并没有,只是今年变化有点大,一直有种抄起键盘,无从说起的感觉,所以一直偷懒到今天,2025 的最后一天。 今年是我的第四个本命年,去年末一期播客里,大内说本命年不是灾年,是变化年,有危也有机。可是讲真啊,只看到危,没看到机。 各种因缘际会,从鹅厂跳槽到前东家,已经接近四年,第一个合同期已经进入尾声。除了前两年还在云原生领域嗷嗷叫,后两年基本都是些鸡零狗碎的东西了,用老东家的术语说是——偏离主航道,可谓是前景暗淡了。 一旦确定要滚蛋,反倒心思轻松起来,每天骑着我的小红车...

Jan 5, 20261 min read

辅助编程?dora 说:我知道你很急可是请你别急

从 OpenGPT 把大模型的火烧旺了之后,这三年来,相信很多组织或摩拳擦掌、或躬身入局,希望借助聪明能干的大模型,或想偿还技术宅,或想降本增效,或想弯道超车。一时间,沉寂许久的 AIxx 又活过来了,LLM Ops、Vibe Coding、中医大模型、GPT 算命等等,全都老树发新芽,焕发了勃勃生机。那么视角拉回从业者最关注的饭碗相关的领域之一——AI 辅助开发,产生了什么触动,应该如何拥抱呢? DORA 的年度报告中给出了很有意思的结论——强者恒强。 执行摘要部分总结了几个有趣的点: 问题...

Oct 6, 20251 min read

[译]dora:ai 辅助软件开发状态报告

执行摘要 在 2025 年,科技领导者面临的核心问题已不再是“是否要采用 AI”,而是“如何实现其价值”。 DORA 的研究基于超过 100 小时的定性访谈和来自全球近 5,000 名技术专业人士的问卷调查。研究揭示了一个关键事实:AI 在软件开发中的主要角色是“放大器”。它会放大高效能组织的优势,也会凸显组织的缺陷。 关键结论:AI 是放大器 AI 投资的最大回报并非来自工具本身,而是来自组织底层系统的战略性建设: 高质量的内部平台 清晰的工作流 团队的协同能力 缺少这些基础,AI ...

Oct 2, 202514 min read

僭越了,有人在用 Rust 写 Kubernetes

一个新语言问世,最爱做的事情之一,就是重写存量软件了。 云原生喝酒 SIG 重点扶持项目——rk8s(https://github.com/rk8s-dev/rk8s) 也可以归在这个范畴里,只不过这个项目重写的东西比较大,是 Kubernetes。 从 2025 年 1 月第一个 Commit 开始,到现在有了 200 多次 Commit,十几万行代码。当然距离 Kubernetes 的几百万行代码还差得远——老马就是喜欢整这种大无畏项目。 另外该项目也是国内第一个脱离 Cargo 转向使用 ...

Sep 27, 20253 min read

【伪】架构师

342 posts