Verteiltes Tracing instrumentieren

OpenTelemetry-Distributed-Tracing implementieren, um Anfragen ueber Microservices zu verfolgen und Performance-Engpaesse zu identifizieren.

Wann verwenden

• Latenzprobleme in verteilten Systemen mit mehreren Services debuggen
• Request-Fluss und Abhaengigkeiten zwischen Microservices verstehen
• Langsame Datenbankabfragen oder externe API-Aufrufe innerhalb einer Transaktion identifizieren
• Traces mit Logs und Metriken fuer eine Ursachenanalyse korrelieren
• End-to-End-Latenz von der Benutzeranfrage bis zur Antwort messen
• Von Legacy-Tracing-Systemen (Zipkin, Jaeger) zu OpenTelemetry migrieren
• SLO-Compliance durch detailliertes Latenz-Perzentil-Tracking sicherstellen

Eingaben

• Pflichtfeld: Liste der zu instrumentierenden Services (Sprachen und Frameworks)
• Pflichtfeld: Auswahl des Tracing-Backends (Jaeger, Tempo, Zipkin oder Vendor-SaaS)
• Optional: Vorhandene Instrumentierungsbibliotheken (OpenTracing, Zipkin)
• Optional: Sampling-Strategie-Anforderungen (Prozentuell, Rate-Limiting)
• Optional: Benutzerdefinierte Span-Attribute fuer geschaeftsspezifische Metadaten

Vorgehensweise

Unter Extended Examples sind vollstaendige Konfigurationsdateien und Templates verfuegbar.

Schritt 1: Tracing-Backend einrichten

Jaeger oder Grafana Tempo zum Empfangen und Speichern von Traces bereitstellen.

Option A: Jaeger all-in-one (Entwicklung/Tests):

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  jaeger:
    image: jaegertracing/all-in-one:1.51
    ports:
      - "5775:5775/udp"   # Zipkin compact thrift
      - "6831:6831/udp"   # Jaeger compact thrift
      - "6832:6832/udp"   # Jaeger binary thrift
      - "5778:5778"       # Serve configs
      - "16686:16686"     # Jaeger UI
      - "14268:14268"     # Jaeger HTTP thrift
      - "14250:14250"     # Jaeger GRPC
      - "9411:9411"       # Zipkin compatible endpoint
    environment:
      - COLLECTOR_ZIPKIN_HOST_PORT=:9411
      - COLLECTOR_OTLP_ENABLED=true
    restart: unless-stopped

Option B: Grafana Tempo (Produktion, skalierbar):

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  tempo:
    image: grafana/tempo:2.3.0
    command: ["-config.file=/etc/tempo.yaml"]
    volumes:
      - ./tempo.yaml:/etc/tempo.yaml
      - tempo-data:/tmp/tempo
    ports:
      - "3200:3200"   # Tempo HTTP
      - "4317:4317"   # OTLP gRPC
      - "4318:4318"   # OTLP HTTP
      - "9411:9411"   # Zipkin
    restart: unless-stopped

volumes:
  tempo-data:

Tempo-Konfiguration (

tempo.yaml

):

server:
  http_listen_port: 3200

distributor:
  receivers:
    jaeger:
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Fuer Produktion mit S3-Speicher:

storage:
  trace:
    backend: s3
    s3:
      bucket: tempo-traces
      endpoint: s3.amazonaws.com
      region: us-east-1
    wal:
      path: /tmp/tempo/wal
    pool:
      max_workers: 100
      queue_depth: 10000

Erwartet: Tracing-Backend ist zugaenglich, bereit, Traces ueber OTLP zu empfangen, Jaeger-UI oder Grafana zeigt initial "keine Traces" an.

Bei Fehler:

• Pruefen, ob Ports bereits belegt sind:

  netstat -tulpn | grep -E '(4317|16686|3200)'

• Container-Logs pruefen:

  docker logs jaeger

  oder

  docker logs tempo

• OTLP-Endpunkt testen:

  curl http://localhost:4318/v1/traces -v

• Fuer Tempo: Konfigurationssyntax validieren mit

  tempo -config.file=/etc/tempo.yaml -verify-config

Schritt 2: Anwendungen instrumentieren (Auto-Instrumentierung)

OpenTelemetry-Auto-Instrumentierung fuer gaengige Frameworks verwenden, um Code-Aenderungen zu minimieren.

Python mit Flask:

pip install opentelemetry-distro opentelemetry-exporter-otlp
opentelemetry-bootstrap -a install

# app.py
from flask import Flask
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Go mit Gin-Framework:

go get go.opentelemetry.io/otel
go get go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracegrpc
go get go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace
go get go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/github.com/gin-gonic/gin/otelgin

package main

import (
    "context"
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "go.opentelemetry.io/otel"
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Node.js mit Express:

npm install @opentelemetry/api \
            @opentelemetry/sdk-node \
            @opentelemetry/auto-instrumentations-node \
            @opentelemetry/exporter-trace-otlp-grpc

// tracing.js
const { NodeSDK } = require('@opentelemetry/sdk-node');
const { OTLPTraceExporter } = require('@opentelemetry/exporter-trace-otlp-grpc');
const { getNodeAutoInstrumentations } = require('@opentelemetry/auto-instrumentations-node');
const { Resource } = require('@opentelemetry/resources');
const { SemanticResourceAttributes } = require('@opentelemetry/semantic-conventions');
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Erwartet: Traces von instrumentierten Services erscheinen in der Jaeger-UI oder in Grafana, HTTP-Anfragen erstellen automatisch Spans.

Bei Fehler:

• Pruefen, ob der Exporter-Endpunkt von der Anwendung erreichbar ist
• Umgebungsvariablen pruefen:

  OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://tempo:4317

• Debug-Logging aktivieren:

  OTEL_LOG_LEVEL=debug

  (Python),

  OTEL_LOG_LEVEL=DEBUG

  (Node.js)
• Mit einem einfachen Span testen: manuell einen Span erstellen, um die Export-Pipeline zu pruefen
• Auf Versionskonflikte zwischen OpenTelemetry-Paketen pruefen

Schritt 3: Manuelle Instrumentierung hinzufuegen

Benutzerdefinierte Spans fuer Geschaeftslogik, Datenbankabfragen und externe Aufrufe erstellen.

Python manuelle Spans:

from opentelemetry import trace

tracer = trace.get_tracer(__name__)

def process_order(order_id):
    # Create a span for the entire operation
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Go manuelle Spans:

import (
    "context"
    "go.opentelemetry.io/otel"
    "go.opentelemetry.io/otel/attribute"
    "go.opentelemetry.io/otel/codes"
    "go.opentelemetry.io/otel/trace"
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Best Practices fuer Span-Attribute:

• Semantische Konventionen verwenden:

  http.method

  ,

  http.status_code

  ,

  db.system

  ,

  db.statement

• Geschaeftskontext hinzufuegen:

  user.id

  ,

  order.id

  ,

  product.category

• Ressourcenbezeichner einschliessen:

  instance.id

  ,

  region

  ,

  availability_zone

• Fehler aufzeichnen:

  span.RecordError(err)

  und

  span.SetStatus(codes.Error, message)

• Ereignisse fuer wichtige Meilensteine hinzufuegen:

  span.AddEvent("cache_miss")

Erwartet: Benutzerdefinierte Spans erscheinen in der Trace-Ansicht, Eltern-Kind-Beziehungen korrekt, Attribute in Span-Details sichtbar, Fehler hervorgehoben.

Bei Fehler:

• Kontextpropagierung pruefen: uebergeordneter Span-Kontext wird an untergeordneten weitergegeben
• Sicherstellen, dass Span-Namen beschreibend sind und Namenskonventionen folgen
• Spans muessen beendet werden (

  defer span.End()

  in Go,

  with

  -Bloecke in Python)
• Attributtypen pruefen: nur Strings, Integer, Boolesche Werte, Floats
• Semantische Konventionen validieren: Standard-Attributnamen verwenden, wo anwendbar

Schritt 4: Kontextpropagierung implementieren

Sicherstellen, dass der Trace-Kontext ueber Service-Grenzen und asynchrone Operationen hinweg fliesst.

HTTP-Header-Propagierung (W3C Trace Context):

# Client side (Python with requests)
import requests
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.propagate import inject

tracer = trace.get_tracer(__name__)
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

// Server side (Go with Gin)
import (
    "go.opentelemetry.io/otel"
    "go.opentelemetry.io/otel/propagation"
)

# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Nachrichtenwarteschlangen-Propagierung (Kafka):

# Producer
from opentelemetry.propagate import inject
from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['kafka:9092'])

# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

# Consumer
from opentelemetry.propagate import extract

def process_message(msg):
    # Extract trace context from Kafka headers
    headers = {k: v.decode('utf-8') for k, v in msg.headers}
    ctx = extract(headers)

    # Continue the trace
    with tracer.start_as_current_span("process_order_event", context=ctx):
        order_id = json.loads(msg.value)['order_id']
        handle_order(order_id)

Asynchrone Operationen (Python asyncio):

import asyncio
from opentelemetry import trace, context

async def async_operation():
    # Capture current context
    token = context.attach(context.get_current())
    try:
        with tracer.start_as_current_span("async_database_query"):
            await asyncio.sleep(0.1)  # Simulated async work
            return "result"
    finally:
        context.detach(token)

Erwartet: Traces erstrecken sich ueber mehrere Services, Trace-IDs sind ueber Service-Grenzen hinweg konsistent, Eltern-Kind-Beziehungen bleiben erhalten.

Bei Fehler:

• W3C-Trace-Context-Propagator-Konfiguration pruefen:

  otel.propagation.set_global_textmap(TraceContextTextMapPropagator())

• Sicherstellen, dass Header in HTTP-Anfragen weitergegeben werden
• Fuer Kafka: Pruefen, ob Header von der Broker-Version unterstuetzt werden (v0.11+)
• Mit Header-Inspektion debuggen:

  traceparent

  -Headerwert protokollieren
• Trace-Visualisierung verwenden, um unterbrochene Trace-Links zu identifizieren

Schritt 5: Sampling-Strategien konfigurieren

Sampling implementieren, um das Trace-Volumen und die Kosten zu reduzieren und gleichzeitig die Sichtbarkeit zu erhalten.

Sampling-Strategien:

from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.sampling import (
    ParentBased,
    TraceIdRatioBased,
    StaticSampler,
    Decision
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Tail-basiertes Sampling mit Tempo:

In

tempo.yaml

konfigurieren:

overrides:
  defaults:
    metrics_generator:
      processors: [service-graphs, span-metrics]
      storage:
        path: /tmp/tempo/generator/wal
        remote_write:
          - url: http://prometheus:9090/api/v1/write
            send_exemplars: true

    # Tail sampling (requires tempo-query)
    ingestion_rate_limit_bytes: 5000000
    ingestion_burst_size_bytes: 10000000

Grafana Tempo's TraceQL fuer dynamisches Sampling verwenden:

# Sample traces with errors
{ status = error }

# Sample slow traces (>1s)
{ duration > 1s }

# Sample specific services
{ resource.service.name = "checkout-service" }

Erwartet: Trace-Volumen auf Zielprozentsatz reduziert, Fehler-Traces werden immer gesampelt, Sampling-Entscheidung in Trace-Metadaten sichtbar.

Bei Fehler:

• Pruefen, ob der Sampler vor der Initialisierung des Tracer-Providers angewendet wird
• Sampling-Entscheidungsattribut in exportierten Spans pruefen
• Fuer Tail-Sampling: ausreichend Puffer sicherstellen (

  ingestion_burst_size_bytes

  )
• Verworfene Traces ueberwachen:

  otel_traces_dropped_total

  -Metrik
• Mit synthetischem Hochvolumen-Traffic testen, um die Sampling-Rate zu validieren

Schritt 6: Traces mit Metriken und Logs korrelieren

Traces mit Metriken und Logs fuer einheitliche Observability verknuepfen.

Trace-IDs zu Logs hinzufuegen (Python):

import logging
from opentelemetry import trace

# Custom log formatter with trace context
class TraceFormatter(logging.Formatter):
    def format(self, record):
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Metriken aus Traces generieren (Tempo):

# tempo.yaml
metrics_generator:
  registry:
    external_labels:
      cluster: production
  storage:
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Dadurch werden Prometheus-Metriken generiert:

• traces_service_graph_request_total

  - Anzahl der Anfragen zwischen Services

• traces_span_metrics_duration_seconds

  - Span-Dauer-Histogramm

• traces_spanmetrics_calls_total

  - Span-Aufrufzaehler

Traces aus Metriken abfragen (Grafana):

Exemplar-Unterstuetzung fuer Prometheus-Datenquelle in Grafana hinzufuegen:

datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    url: http://prometheus:9090
    jsonData:
      exemplarTraceIdDestinations:
        - name: trace_id
          datasourceName: Tempo

In Grafana-Dashboard Exemplare aktivieren:

{
  "fieldConfig": {
    "defaults": {
      "custom": {
        "showExemplars": true
      }
    }
  }
}

Erwartet: Das Klicken auf Metrik-Exemplare oeffnet den Trace, Logs zeigen Trace-IDs, Traces verlinken zu Logs, einheitliches Debugging ueber alle Signale hinweg.

Bei Fehler:

• Exemplar-Unterstuetzung in Prometheus pruefen (erfordert v2.26+)
• Trace-ID-Format pruefen (32-stellige Hexadezimalzahl)
• Sicherstellen, dass der Metrik-Generator in der Tempo-Konfiguration aktiviert ist
• Remote-Write-Endpunkt auf Zugaenglichkeit von Tempo aus pruefen
• Exemplar-Abfragen testen:

  histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) and on() exemplar

Validierung

• Tracing-Backend empfaengt Spans von allen instrumentierten Services
• Traces zeigen korrekte Eltern-Kind-Beziehungen ueber Services hinweg
• Span-Attribute enthalten semantische Konventionen und Geschaeftskontext
• Kontext propagiert korrekt ueber HTTP-Aufrufe und Nachrichtenwarteschlangen
• Sampling-Strategie reduziert Trace-Volumen auf Zielprozentsatz
• Fehler-Traces werden immer gesampelt (bei Verwendung von fehlerbewahrtem Sampling)
• Trace-IDs erscheinen in Anwendungslogs mit korrektem Format
• Grafana zeigt Traces, die ueber Exemplare mit Metriken verknuepft sind
• Log-Panels haben Datenlinks zum Trace-Viewer
• Trace-Aufbewahrung entspricht der konfigurierten Speicherrichtlinie

Haeufige Stolperfallen

• Kontext nicht propagiert: Das Vergessen, den

  context

  an nachgelagerte Aufrufe weiterzugeben, unterbricht Traces. Kontext immer explizit weitergeben.
• Spans nie beendet: Fehlendes

  defer span.End()

  (Go) oder

  with

  -Bloecke (Python) fuehrt dazu, dass Spans offen bleiben und Speicherlecks entstehen.
• Ueberinstrumentierung: Das Erstellen von Spans fuer jede Funktion verursacht Trace-Ueberfluss. Auf Service-Grenzen, Datenbankaufrufe und externe APIs konzentrieren.
• Fehlende Fehleraufzeichnung: Das Nicht-Aufrufen von

  span.RecordError()

  verliert wertvolle Debug-Informationen. Fehler in Spans immer aufzeichnen.
• Attribute mit hoher Kardinalitaet: Unbegrenzte Werte (Benutzer-IDs, Request-Bodies) als Span-Attribute verwenden, verursacht Speicherprobleme. Sampling oder aggregierte Labels verwenden.
• Falscher Span-Typ: Falschen Span-Typ verwenden (CLIENT vs SERVER vs INTERNAL) beeinflusst die Service-Graph-Generierung. Semantische Konventionen befolgen.
• Sampling vor Kontext: Sampling-Entscheidungen muessen den uebergeordneten Trace-Kontext respektieren.

  ParentBased

  -Sampler verwenden, um Upstream-Sampling zu beruecksichtigen.

Verwandte Skills

• correlate-observability-signals

  - Einheitliches Debugging mit Metriken, Logs und Traces, die durch Trace-IDs verknuepft sind

• setup-prometheus-monitoring

  - Metriken aus Traces mit dem Tempo-Metrik-Generator generieren

• configure-log-aggregation

  - Trace-IDs zu Logs hinzufuegen zur Korrelation mit verteilten Traces

• build-grafana-dashboards

  - Trace-abgeleitete Metriken und Exemplar-Links in Dashboards visualisieren