1.了解go-micro中的transport
2.OpenTelemetry、Spring Cloud Sleuth、Kafka、Jager实现分布式跟踪
3.Alluxio 客户端源码分析
4.eBPF 实践教程: 通过 socket 或 syscall 追踪 HTTP 等七层协议

了解go-micro中的transport

       è¿™ç¯‡æ–‡ç« ä»‹ç»çš„transport不是我们学习的重点，因为你可能用不到他，但是作为学习go-micro的一部分，还是得提一下。

       transport用于服务间通信，基于socket的send/recv语义。其接口的方法集如下：

typeTransportinterface{ Init(...Option)errorOptions()OptionsDial(addrstring,源码opts...DialOption)(Client,error)Listen(addrstring,opts...ListenOption)(Listener,error)String()string}var(DefaultTransportTransport=NewHTTPTransport()DefaultDialTimeout=time.Second*5)

       ä¸»è¦çš„作用体现在Dial和Listen方法中，

func(h*/asim/go-micro/examples/v3/greeter/srv/proto/hello""github.com/asim/go-micro/v3""github.com/asim/go-micro/v3/util/log""google.golang.org/grpc")typeSaystruct{ }func(s*Say)Hello(ctxcontext.Context,req*hello.Request,rsp*hello.Response)error{ log.Log("ReceivedSay.Hellorequest")rsp.Msg="Hello"+req.Namereturnnil}funcmain(){ gofunc(){ for{ grpc.DialContext(context.TODO(),".0.0.1:")time.Sleep(time.Second)}}()service:=micro.NewService(micro.Name("go.micro.srv.greeter"),)//optionallysetupcommandlineusageservice.Init()//RegisterHandlershello.RegisterSayHandler(service.Server(),new(Say))//Runserveriferr:=service.Run();err!=nil{ log.Fatal(err)}}

       æœ‰å…³æœåŠ¡é—´é€šä¿¡ä½¿ç”¨çš„proto结构体

syntax="proto3";packagego.micro.srv.greeter;serviceSay{ rpcHello(Request)returns(Response){ }}messageRequest{ stringname=1;}messageResponse{ stringmsg=1;}

       å¯åŠ¨æœåŠ¡çš„时候，通过日志输出,可以大致的了解启动过程

--::file=v3@v3.5.2-0.-cbbbc/service.go:level=infoStarting[service]go.micro.srv.greeter--::file=server/rpc_server.go:level=infoTransport[pose 服务。

        跟踪数据概率抽样

        spring.sleuth.otel.config.trace-id-ratio-based属性定义了跟踪数据的采样概率。它根据提供给采样器的分数对一部分迹线进行采样。概率抽样允许 OpenTelemetry 跟踪用户通过使用随机抽样技术降低跨度收集成本。如果该比率小于 1.0，则某些迹线将不会被导出。对于此示例，我们将采样配置为 1.0、%。

        有关其他 OTel Spring Cloud Sleuth 属性，请参阅常见应用程序属性。

        OpenTelemetry 配置文件

        我们需要项目根目录下的 OTel 配置文件otel-config.yaml。内容如下。此配置文件定义了 OTel 接收器、处理器和导出器的行为。正如我们所看到的，我们定义了我们的接收器来监听 gRPC 和 HTTP，处理器使用批处理和导出器作为 jaeger 和日志记录。

        第 3 步：docker-compose 将所有内容串在一起

        让我们看看我们需要启动哪些 docker 容器来运行这三个微服务并观察它们的分布式跟踪，前三个微服务在上面的部分中进行了解释。

        运行docker-compose up -d以调出所有九个容器：

       

        第 4 步：追踪数据在行动

        快乐之路

        现在，让我们启动customer-service-bff流程的入口点，以创建新客户。

       

        启动 Jaeger UI， /?target=pleteFile请求，表示文件已写入完成。源码

       写入失败时，源码取消当前流以及所有使用过的源码输出流，删除所有缓存的源码块和底层存储中的数据，与读取流程不同，源码智慧停车云 源码写入失败后不进行重试。源码

       零拷贝实现用于优化写入和读取流程中WriteRequest和ReadResponse消息体积大的源码问题，通过配置alluxio.user.streaming.zerocopy.enabled开启零拷贝特性。源码Alluxio通过实现了GRPC的源码MethodDescriptor.Marshaller和Drainable接口来实现GRPC零拷贝特性。MethodDescriptor.Marshaller负责对消息序列化和反序列化的源码抽象，用于自定义消息序列化和反序列化行为。源码Drainable扩展java.io.InputStream，源码提供将所有内容转移到OutputStream的源码方法，避免数据拷贝，源码分时帝王指标源码优化内容直接写入OutputStream的过程。

       总结，阅读客户端代码有助于了解Alluxio体系结构，明白读取和写入数据时的数据流向。深入理解Alluxio客户端实现对于后续阅读其他Alluxio代码非常有帮助。

eBPF 实践教程: 通过 socket 或 syscall 追踪 HTTP 等七层协议

       在现代技术环境中，可观测性对确保微服务和云原生应用的查壳工具源码健康、性能和安全至关重要。特别是随着服务组件分布于多容器和服务器，传统的监控手段难以全面掌握系统行为。因此，追踪HTTP、gRPC、MQTT等七层协议变得至关重要，gps平台源码 linux因为它们揭示了应用间的交互细节。

       eBPF技术在此时崭露头角，它允许开发者和运维人员深入内核层面，实时分析系统行为，而无需在应用代码中插入额外的监控代码，实现了无侵入式的可观测性。通过本实践教程，ppp 开源源码我们将探讨如何使用eBPF的socket filter和syscall追踪技术，有效监控七层协议，尤其是在微服务架构中。

       eBPF的socket filter是内核级的数据包过滤工具，适合直接操作套接字数据，而syscall追踪则关注系统调用，提供更全面的交互上下文。这两种方法各有优势，socket filter更直接，而syscall追踪则揭示更广泛的应用行为。

       通过eBPF的socket filter，我们可以编写内核代码来捕获HTTP流量，示例代码展示了如何解析以太网、IP和TCP头部，以识别HTTP请求。尽管存在跨数据包URL处理的挑战，但通过缓存和组装逻辑，可以解决这个问题。

       用户态代码则通过创建raw socket并附加eBPF程序来集成这些功能，例如创建web服务器并使用curl发送请求，eBPF程序会捕获并打印出HTTP请求内容。

       eBPF的syscall追踪则涉及hook系统调用如accept和read，以获取更全面的请求追踪。完整的代码示例和源码可以在GitHub仓库中获取。

       总结来说，本文详细介绍了如何利用eBPF技术来追踪七层协议，包括其在微服务环境中的应用和实践中可能遇到的问题。通过学习和实践，开发者可以提升对网络流量和系统行为的理解，从而优化应用程序性能和安全。访问我们的教程代码或网站获取更多资源。