使用无代理 gRPC 应用实现可观测性
本文档介绍了如何将 gRPC 的可观测性功能与使用 Traffic Director 的服务搭配使用。借助这些功能，您将能够访问监控和跟踪记录指标，以帮助您解决部署存在的问题。
此外还介绍了如何将信息导出到 Cloud Trace 和 Cloud Monitoring。
前提条件
若要创建本文档中的示例，请执行以下操作：
- 使用 Compute Engine 虚拟机和无代理 gRPC 服务设置 Traffic Director。
- 按照使用无代理 gRPC 服务配置高级流量管理中的说明部署 gRPC Wallet 应用。
某些可观测性功能需要 gRPC 应用的附加命令行参数；本文档介绍了这些参数。本文档中介绍的特性和功能均属于 gRPC 库。您无需进一步配置 Traffic Director。
指标和跟踪记录
gRPC 客户端和服务器与 OpenCensus 集成，以将指标和跟踪记录导出到各种后端，包括 Trace 和 Monitoring。本文档提供了采用以下 gRPC 语言的示例：
- C++
- Go
- Java
采用其他语言的 OpenCensus 实现可能支持本文档中介绍的部分功能，但我们无法保证这些功能将正常运行。 如需了解详情，请参阅 OpenCensus 文档。
启用指标和跟踪记录后，gRPC 客户端和服务器会导出视图，这些视图是针对给定指标的聚合，在 OpenCensus gRPC 指标规范中指定：
grpc.io/{client,server}/sent_bytes_per_rpcgrpc.io/{client,server}/received_bytes_per_rpcgrpc.io/{client,server}/sent_messages_per_rpcgrpc.io/{client,server}/received_messages_per_rpcgrpc.io/{client,server}/started_rpcsgrpc.io/client/roundtrip_latencygrpc.io/server/server_latency
启用 Cloud Monitoring 和 Cloud Trace API
gRPC 的 OpenCensus 集成支持多种后端以导出指标和跟踪记录。以下示例演示了如何将此信息导出到 Monitoring 和 Trace。在本文档其他位置的依赖项中，这些统称为 stackdriver。
若要使这些示例工作并让您在项目的 Google Cloud 控制台上直观呈现指标和跟踪记录，请按照说明启用 Monitoring API 和 Cloud Trace API。
对 gRPC 应用进行插桩处理
gRPC Wallet 示例代码已针对指标和跟踪进行插桩处理。如需启用指标和跟踪，请使用以下命令行 flag 运行 gRPC 客户端和服务器：
--gcp_client_project=PROJECT_ID
将 PROJECT_ID 替换为项目的 ID。如果您使用 gRPC Wallet 示例代码库中的 create_service.sh script（如使用无代理 gRPC 配置高级流量管理中所述），请添加此标志作为提供给 Shell 脚本的最后一个参数。
例如：
./create_service.sh go stats 50052 stats \
--account_server="xds:///account.grpcwallet.io" \
--gcp_client_project=PROJECT_ID'
将插桩添加到现有 gRPC 应用所需的代码更改如下所示。作为您自己的应用中的最佳做法，我们建议通过命令行标志或环境变量对插桩代码进行门控，以允许无代理 gRPC 部署动态选择启用或停用指标和跟踪记录，而无需进行额外的代码更改。
以下示例代码演示了如何同时配置指标和跟踪记录。您还可以单独进行配置，也可使用其中一个但不使用另一个。以下代码展示了如何同时配置它们，因为两者的步骤类似。
C++
OpenCensus gRPC C++ 插件需要使用 Bazel 进行构建。您必须修改两个构建文件以包含 OpenCensus 依赖项。
请将以下内容添加到
WORKSPACE文件：load("@com_google_googleapis//:repository_rules.bzl", "switched_rules_by_language") http_archive( name = "com_google_googleapis", sha256 = "150be57ff83646e5652e03683c949f0830d9a0e73ef787786864210e45537fe0", strip_prefix = "googleapis-6e3b55e26bf5a9f7874b6ba1411a0cc50cb87a48", urls = ["https://github.com/googleapis/googleapis/archive/6e3b55e26bf5a9f7874b6ba1411a0cc50cb87a48.zip"], ) switched_rules_by_language( name = "com_google_googleapis_imports", cc = True, grpc = True, )将以下依赖项添加到
BUILD文件中的构建目标：cc_binary( name = "client", srcs = ["client.cc"], defines = ["BAZEL_BUILD"], deps = [ # New dependencies: "@com_github_grpc_grpc//:grpc_opencensus_plugin", "@io_opencensus_cpp//opencensus/trace:trace", "@io_opencensus_cpp//opencensus/stats:stats", "@io_opencensus_cpp//opencensus/exporters/trace/stackdriver:stackdriver_exporter", "@io_opencensus_cpp//opencensus/exporters/stats/stackdriver:stackdriver_exporter", ], )对 C++ 应用进行插桩处理。客户端和服务器均在进程内进行全局插桩处理，如下所示：
#include <grpcpp/opencensus.h> #include "opencensus/exporters/stats/stackdriver/stackdriver_exporter.h" #include "opencensus/exporters/trace/stackdriver/stackdriver_exporter.h" ABSL_FLAG(std::string, gcp_client_project, "", "Google Cloud project for metric/trace uploads"); int main(int argc, char** argv) { // Optionally configure OpenCensus before using gRPC if (!absl::GetFlag(FLAGS_gcp_client_project).empty()) { grpc::RegisterOpenCensusPlugin(); grpc::RegisterOpenCensusViewsForExport(); // For demo purposes, always sample (probability=1.0) opencensus::trace::TraceConfig::SetCurrentTraceParams( {128, 128, 128, 128, opencensus::trace::ProbabilitySampler(1.0)}); opencensus::exporters::trace::StackdriverOptions trace_opts; trace_opts.project_id = absl::GetFlag(FLAGS_gcp_client_project); opencensus::exporters::trace::StackdriverExporter::Register(std::move(trace_opts)); opencensus::exporters::stats::StackdriverOptions stats_opts; stats_opts.project_id = absl::GetFlag(FLAGS_gcp_client_project); // This must be unique among all processes exporting to Stackdriver stats_opts.opencensus_task = "wallet-server-" + std::to_string(getpid()); opencensus::exporters::stats::StackdriverExporter::Register(std::move(stats_opts)); } // Now use gRPC as usual. }
Go
对于 Go，请按以下步骤操作。
使用
ClientHandler对客户端进行插桩：import ( "go.opencensus.io/plugin/ocgrpc" "go.opencensus.io/stats/view" "go.opencensus.io/trace" "contrib.go.opencensus.io/exporter/stackdriver" ) if gcpClientProject != "" { view.Register(ocgrpc.DefaultClientViews...) sd, err := stackdriver.NewExporter(stackdriver.Options{ ProjectID: gcpClientProject, }) defer sd.Flush() trace.RegisterExporter(sd) sd.StartMetricsExporter() defer sd.StopMetricsExporter() trace.ApplyConfig(trace.Config{DefaultSampler: trace.AlwaysSample()}) channel, err := grpc.Dial(serverAddr, grpc.WithInsecure(), grpc.WithStatsHandler(new(ocgrpc.ClientHandler))) }使用
ServerHandler对服务器进行插桩：import ( "go.opencensus.io/plugin/ocgrpc" "go.opencensus.io/stats/view" "go.opencensus.io/trace" "contrib.go.opencensus.io/exporter/stackdriver" ) if gcpClientProject != "" { view.Register(ocgrpc.DefaultServerViews...) sd, err := stackdriver.NewExporter(stackdriver.Options{ ProjectID: gcpClientProject, }) defer sd.Flush() trace.RegisterExporter(sd) sd.StartMetricsExporter() defer sd.StopMetricsExporter() trace.ApplyConfig(trace.Config{DefaultSampler: trace.AlwaysSample()}) srv := grpc.NewServer(grpc.StatsHandler(&ocgrpc.ServerHandler{})) }
Java
对于 Java，将以下依赖项添加到 build.gradle 文件中：
def opencensusVersion = "0.28.0"
def grpcVersion = "1.35.0"
dependencies {
// New dependencies:
compile "io.grpc:grpc-census:{$grpcVersion}",
"io.opencensus:opencensus-api:${opencensusVersion}",
"io.opencensus:opencensus-contrib-grpc-metrics:${opencensusVersion}",
"io.opencensus:opencensus-exporter-stats-stackdriver:${opencensusVersion}",
"io.opencensus:opencensus-exporter-trace-stackdriver:${opencensusVersion}"
runtime "io.opencensus:opencensus-impl:${opencensusVersion}"
}
对于 Java 客户端和服务器，添加 io.grpc:grpc-census 的依赖项会自动将指标和跟踪记录插桩添加到 RPC 中。但是，您需要指定一个 OpenCensus 导出器以获取数据：
import io.opencensus.contrib.grpc.metrics.RpcViews;
import io.opencensus.exporter.stats.stackdriver.StackdriverStatsConfiguration;
import io.opencensus.exporter.stats.stackdriver.StackdriverStatsExporter;
import io.opencensus.exporter.trace.stackdriver.StackdriverTraceConfiguration;
import io.opencensus.exporter.trace.stackdriver.StackdriverTraceExporter;
import io.opencensus.trace.Tracing;
import io.opencensus.trace.config.TraceConfig;
import io.opencensus.trace.samplers.Samplers;
if (gcpClientProject != "") {
// Configure export to Monitoring and Trace
RpcViews.registerAllViews();
TraceConfig traceConfig = Tracing.getTraceConfig();
traceConfig.updateActiveTraceParams(
traceConfig.getActiveTraceParams().toBuilder()
.setSampler(Samplers.alwaysSample())
.build());
StackdriverStatsExporter.createAndRegister(
StackdriverStatsConfiguration.builder().setProjectId(gcpClientProject).build());
StackdriverTraceExporter.createAndRegister(
StackdriverTraceConfiguration.builder().setProjectId(gcpClientProject).build());
}
在 Monitoring 信息中心中查看指标
对应用进行插桩后，gRPC 指标会导出到 Monitoring，并可在 Google Cloud 控制台的 Metrics Explorer 中查看。
控制台
要查看指标，请执行以下操作：
在 Google Cloud Console 中，转到 Monitoring 页面。
在左侧的导航栏中，点击 Metrics Explorer。
在构建您的查询 (Build Your Query) 下，选择虚拟机实例或 GKE 容器作为资源类型。
在指标字段中，选择指标和跟踪记录中列出的任何指标名称，例如
OpenCensus/grpc.io/client/roundtrip_latency。在聚合器 (Aggregator) 下拉列表中，选择平均值作为类型。您会看到类似于下面这样的图表：
Metrics Explorer（点击可放大） 除了标准 Monitoring 详细视图（例如，过滤以仅查看特定实例组的统计信息）之外，您还可以按
grpc_client_method或grpc_server_method细分统计信息，因为由 OpenCensus 发送的每个指标均使用相应的 gRPC 方法名称进行注解。
通过 Trace 查看跟踪记录
完成设置过程后，经过插桩的 gRPC 客户端和服务器会将跟踪记录发送到 Trace。Google Cloud 控制台中的跟踪记录概览页面会显示最近的跟踪记录列表。您可以选择一条跟踪记录来查看流量明细，它会显示类似于以下部分中描述的内容。
Trace 与 Envoy 代理的兼容性
如使用 Envoy 实现可观测性中所述，通过 Traffic Director 和 Envoy 代理将跟踪记录导出到 Trace 会使用 Envoy 的 OpenCensus 跟踪器配置，这使得从无代理 gRPC 应用和 Envoy 代理导出的跟踪记录能够在服务网格中完全兼容。为了与无代理 gRPC 兼容，Envoy 引导需要配置跟踪记录上下文，以在其 OpenCensusConfig 中添加 GRPC_TRACE_BIN 跟踪记录格式。例如：
tracing:
http:
name: envoy.tracers.opencensus
typed_config:
"@type": type.googleapis.com/envoy.config.trace.v2.OpenCensusConfig
stackdriver_exporter_enabled: "true"
stackdriver_project_id: "PROJECT_ID"
incoming_trace_context: ["CLOUD_TRACE_CONTEXT", "GRPC_TRACE_BIN"]
outgoing_trace_context: ["CLOUD_TRACE_CONTEXT", "GRPC_TRACE_BIN"]
公开管理接口
有时，指标和跟踪记录数据不足以解决问题。您可能需要查看应用中 gRPC 库的配置或运行时状态。此类信息包括解析器信息、与对等端连接的状态、通道上的 RPC 统计信息，以及从 Traffic Director 收到的配置。
如需获取此类信息，gRPC 应用可以在特定端口上公开管理接口。然后，您可以查询应用以了解服务的配置方式和运行方式。在本部分中，您可以了解如何为采用各种受支持语言编写的应用配置管理接口。
我们建议您在应用中构建一个单独的 gRPC 服务器，以侦听为此用途而预留的端口。这样一来，即使数据端口因配置错误或网络问题而无法访问，您仍可以访问 gRPC 应用。我们建议您仅在 localhost 或 Unix 网域套接字上公开管理界面。
以下代码段展示了如何创建管理界面。
C++
在 C++ 中，使用以下代码创建管理界面：
#include <grpcpp/ext/admin_services.h>
grpc::ServerBuilder builder;
grpc::AddAdminServices(&builder);
builder.AddListeningPort(":50051", grpc::ServerCredentials(...));
std::unique_ptr<grpc::Server> server(builder.BuildAndStart());
Go
在 Go 中，使用以下代码创建管理接口：
import "google.golang.org/grpc/admin"
lis, err := net.Listen("tcp", ":50051")
if err != nil {
log.Fatalf("failed to listen: %v", err)
}
defer lis.Close()
grpcServer := grpc.NewServer(...opts)
cleanup, err := admin.Register(grpcServer)
if err != nil {
log.Fatalf("failed to register admin services: %v", err)
}
defer cleanup()
if err := grpcServer.Serve(lis); err != nil {
log.Fatalf("failed to serve: %v", err)
}
Java
在 Java 中，使用以下代码创建管理接口：
import io.grpc.services.AdminInterface;
server = ServerBuilder.forPort(50051)
.useTransportSecurity(certChainFile, privateKeyFile)
.addServices(AdminInterface.getStandardServices())
.build()
.start();
server.awaitTermination();
Python
在 Python 中，使用以下代码创建管理界面：
import grpc_admin
server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor())
grpc_admin.add_admin_servicers(server)
server.add_insecure_port('[::]:50051')
server.start()
server.wait_for_termination()
使用 SSH 连接到虚拟机
gRPC Wallet 示例已启用管理界面。您可以通过提供以下标志来更改管理界面端口：
--admin-port=PORT
默认管理端口为 localhost:28881。
如需调试您的 gRPC 应用，您可以使用 SSH 连接到其中一个传送 wallet-service 的虚拟机。这样您就可以使用 localhost 了。
# List the Wallet VMs $ gcloud compute instances list --filter="zone:(us-central1-a)" --filter="name~'grpcwallet-wallet-v2'" NAME ZONE MACHINE_TYPE PREEMPTIBLE INTERNAL_IP EXTERNAL_IP STATUS grpcwallet-wallet-v2-mig-us-central1-ccl1 us-central1-a n1-standard-1 10.240.0.38 35.223.42.98 RUNNING grpcwallet-wallet-v2-mig-us-central1-k623 us-central1-a n1-standard-1 10.240.0.112 35.188.133.75 RUNNING # Pick one of the Wallet VMs to debug $ gcloud compute ssh grpcwallet-wallet-v2-mig-us-central1-ccl1 --zone=us-central1-a
安装 grpcdebug 工具
如需访问管理接口，您需要一个可与 gRPC 应用中的管理服务通信的 gRPC 客户端。在以下示例中，您将使用名为 grpcdebug 的工具，您可以在运行 gRPC 应用的虚拟机或 pod 上下载并安装该工具。grpcdebug 的代码库位于 grpc-ecosystem/grpcdebug。
支持的最低 Golang 版本为 1.12。官方 Golang 安装指南位于 Golang 网站上。如果您按照该指南为 wallet-service 创建 Linux 虚拟机，则可以使用以下命令安装 Golang 1.16：
sudo apt update && sudo apt install -y wget wget https://golang.org/dl/go1.16.3.linux-amd64.tar.gz sudo rm -rf /usr/local/go sudo tar -C /usr/local -xzf go1.16.3.linux-amd64.tar.gz export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin sudo ln -sf /usr/local/go/bin/go /usr/bin/go go version # go version go1.16.3 linux/amd64
使用以下命令安装 grpcdebug 工具：
go install -v github.com/grpc-ecosystem/grpcdebug@latest export PATH=$PATH:$(go env GOPATH)/bin
您现在可以访问 grpcdebug 命令行界面了。帮助输出包含有关受支持命令的信息：
$ grpcdebug -h
grpcdebug is a gRPC service admin command-line interface
Usage:
grpcdebug <target address> [flags] <command>
Available Commands:
channelz Display gRPC states in human readable way.
health Check health status of the target service (default "").
help Help about any command
xds Fetch xDS related information.
Flags:
--credential_file string Sets the path of the credential file; used in [tls] mode
-h, --help Help for grpcdebug
--security string Defines the type of credentials to use [tls, google-default, insecure] (default "insecure")
--server_name_override string Overrides the peer server name if non empty; used in [tls] mode
-t, --timestamp Print timestamp as RFC 3339 instead of human readable strings
-v, --verbose Print verbose information for debugging
如需获取有关特定命令的更多信息，请使用以下方法：
grpcdebug <target address> [command] --help
使用 grpcdebug 工具调试应用
您可以使用 grpcdebug 工具调试应用。grpcdebug 工具提供类似于 ssh_config 的配置，支持别名、主机名重写和连接安全设置（不安全/TLS）。如需详细了解此高级功能，请参阅 grpcdebug/Connect&Security。
以下部分介绍管理接口公开的服务以及如何访问这些服务。
使用 Channelz
Channelz 服务可提供应用的 gRPC 库中不同级别的连接相关运行时信息的权限。您可以使用此服务实时分析可能存在配置或网络相关问题的应用。以下示例假设您按照使用无代理 gRPC 服务配置高级流量管理中的说明部署了 gRPC Wallet 示例，并且提供了以下标志：
--admin-port=PORT
按照验证配置中所述从测试客户端发送一些 RPC 后，可以使用以下命令访问 gRPC 服务的 Channelz 数据：
- 使用 SSH 连接到运行
wallet-service的虚拟机。 - 设置
grpcdebug以连接到正在运行的 gRPC 应用。
grpcdebug 的默认输出采用适合控制台的表格格式。如果提供 --json 标志，则输出编码为 JSON。
grpcdebug channelz 命令用于从 Channelz 服务提取和显示调试信息。该命令同时适用于 gRPC 客户端和 gRPC 服务器。
对于 gRPC 客户端，命令 grpcdebug channelz channels 会提供现有渠道列表和一些基本信息：
$ grpcdebug localhost:28881 channelz channels Channel ID Target State Calls(Started/Succeeded/Failed) Created Time 1 xds:///account.grpcwallet.io:10080 READY 0/0/0 59 seconds ago 2 trafficdirector.googleapis.com:443 READY 2/0/0 59 seconds ago 4 xds:///stats.grpcwallet.io:10080 READY 0/0/0 59 seconds ago
如果您需要详细了解特定渠道，可以使用 grpcdebug channelz channel [CHANNEL_ID] 来检查该渠道的详细信息。如果只有一个目标地址，则渠道标识符可以是渠道 ID 或目标地址。gRPC 渠道可以包含多个子渠道，而后者是基于 TCP 连接的 gRPC 抽象。
$ grpcdebug localhost:28881 channelz channel 2
Channel ID: 2
Target: trafficdirector.googleapis.com:443
State: READY
Calls Started: 2
Calls Succeeded: 0
Calls Failed: 0
Created Time: 10 minutes ago
---
Subchannel ID Target State Calls(Started/Succeeded/Failed) CreatedTime
3 trafficdirector.googleapis.com:443 READY 2/0/0 10 minutes ago
---
Severity Time Child Ref Description
CT_INFO 10 minutes ago Channel Created
CT_INFO 10 minutes ago parsed scheme: ""
CT_INFO 10 minutes ago scheme "" not registered, fallback to default scheme
CT_INFO 10 minutes ago ccResolverWrapper: sending update to cc: {[{trafficdirector.googleapis.com:443 <nil> 0 <nil>}] <nil> <nil>}
CT_INFO 10 minutes ago Resolver state updated: {Addresses:[{Addr:trafficdirector.googleapis.com:443 ServerName: Attributes:<nil> Type:0 Metadata:<nil>}] ServiceConfig:<nil> Attributes:<nil>} (resolver returned new addresses)
CT_INFO 10 minutes ago ClientConn switching balancer to "pick_first"
CT_INFO 10 minutes ago Channel switches to new LB policy "pick_first"
CT_INFO 10 minutes ago subchannel(subchannel_id:3 ) Subchannel(id:3) created
CT_INFO 10 minutes ago Channel Connectivity change to CONNECTING
CT_INFO 10 minutes ago Channel Connectivity change to READY
您还可以检查子渠道的详细信息：
$ grpcdebug localhost:28881 channelz subchannel 3 Subchannel ID: 3 Target: trafficdirector.googleapis.com:443 State: READY Calls Started: 2 Calls Succeeded: 0 Calls Failed: 0 Created Time: 12 minutes ago --- Socket ID Local->Remote Streams(Started/Succeeded/Failed) Messages(Sent/Received) 9 10.240.0.38:60338->142.250.125.95:443 2/0/0 214/132
您可以检索有关 TCP 套接字的信息：
$ grpcdebug localhost:28881 channelz socket 9
Socket ID: 9
Address: 10.240.0.38:60338->142.250.125.95:443
Streams Started: 2
Streams Succeeded: 0
Streams Failed: 0
Messages Sent: 226
Messages Received: 141
Keep Alives Sent: 0
Last Local Stream Created: 12 minutes ago
Last Remote Stream Created: a long while ago
Last Message Sent Created: 8 seconds ago
Last Message Received Created: 8 seconds ago
Local Flow Control Window: 65535
Remote Flow Control Window: 966515
---
Socket Options Name Value
SO_LINGER [type.googleapis.com/grpc.channelz.v1.SocketOptionLinger]:{duration:{}}
SO_RCVTIMEO [type.googleapis.com/grpc.channelz.v1.SocketOptionTimeout]:{duration:{}}
SO_SNDTIMEO [type.googleapis.com/grpc.channelz.v1.SocketOptionTimeout]:{duration:{}}
TCP_INFO [type.googleapis.com/grpc.channelz.v1.SocketOptionTcpInfo]:{tcpi_state:1 tcpi_options:7 tcpi_rto:204000 tcpi_ato:40000 tcpi_snd_mss:1408 tcpi_rcv_mss:1408 tcpi_last_data_sent:8212 tcpi_last_data_recv:8212 tcpi_last_ack_recv:8212 tcpi_pmtu:1460 tcpi_rcv_ssthresh:88288 tcpi_rtt:2400 tcpi_rttvar:3012 tcpi_snd_ssthresh:2147483647 tcpi_snd_cwnd:10 tcpi_advmss:1408 tcpi_reordering:3}
---
Security Model: TLS
Standard Name: TLS_AES_128_GCM_SHA256
在服务器端，您可以使用 Channelz 检查服务器应用的状态。例如，您可以使用 grpcdebug
channelz servers 命令获取服务器列表：
$ grpcdebug localhost:28881 channelz servers Server ID Listen Addresses Calls(Started/Succeeded/Failed) Last Call Started 5 [127.0.0.1:28881] 9/8/0 now 6 [[::]:50051] 159/159/0 4 seconds ago
如需获取特定服务器的详细信息，请使用 grpcdebug channelz
server 命令。您可以按照检查客户端套接字的方式检查服务器套接字。
$ grpcdebug localhost:28881 channelz server 6 Server Id: 6 Listen Addresses: [[::]:50051] Calls Started: 174 Calls Succeeded: 174 Calls Failed: 0 Last Call Started: now --- Socket ID Local->Remote Streams(Started/Succeeded/Failed) Messages(Sent/Received) 25 10.240.0.38:50051->130.211.1.39:44904 68/68/0 68/68 26 10.240.0.38:50051->130.211.0.167:32768 54/54/0 54/54 27 10.240.0.38:50051->130.211.0.22:32768 52/52/0 52/52
使用客户端状态发现服务
客户端状态发现服务 (CSDS) API 是 xDS API 的一部分。在 gRPC 应用中，CSDS 服务可提供其从 Traffic Director 接收的配置（也称为 xDS 配置）的访问权限。这样，您就可以识别和解决网格中与配置相关的问题。
以下示例假设您按照使用无代理 gRPC 服务配置高级流量管理中的说明部署了 gRPC Wallet 示例。
要使用 CSDS 检查配置，请执行以下操作：
- 使用 SSH 连接到运行
wallet-service的虚拟机。 按照使用 SSH 连接到虚拟机中的说明执行操作。 - 运行
grpcdebug客户端。
如需获取配置状态的大致情况，请运行以下命令：
grpcdebug localhost:28881 xds status
您会看到如下所示的结果：
Name Status Version Type LastUpdated account.grpcwallet.io:10080 ACKED 1618529574783547920 type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener 3 seconds ago stats.grpcwallet.io:10080 ACKED 1618529574783547920 type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener 3 seconds ago URL_MAP/830293263384_grpcwallet-url-map_0_account.grpcwallet.io:10080 ACKED 1618529574783547920 type.googleapis.com/envoy.config.route.v3.RouteConfiguration 3 seconds ago URL_MAP/830293263384_grpcwallet-url-map_1_stats.grpcwallet.io:10080 ACKED 1618529574783547920 type.googleapis.com/envoy.config.route.v3.RouteConfiguration 3 seconds ago cloud-internal-istio:cloud_mp_830293263384_3566964729007423588 ACKED 1618529574783547920 type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster 3 seconds ago cloud-internal-istio:cloud_mp_830293263384_7383783194368524341 ACKED 1618529574783547920 type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster 3 seconds ago cloud-internal-istio:cloud_mp_830293263384_3363366193797120473 ACKED 1618529574783547920 type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster 3 seconds ago cloud-internal-istio:cloud_mp_830293263384_3566964729007423588 ACKED 86 type.googleapis.com/envoy.config.endpoint.v3.ClusterLoadAssignment 2 seconds ago cloud-internal-istio:cloud_mp_830293263384_3363366193797120473 ACKED 86 type.googleapis.com/envoy.config.endpoint.v3.ClusterLoadAssignment 2 seconds ago cloud-internal-istio:cloud_mp_830293263384_7383783194368524341 ACKED 86 type.googleapis.com/envoy.config.endpoint.v3.ClusterLoadAssignment 2 seconds ago
您可以在 Envoy 代理的文档中找到配置状态的定义。简要来说，xDS 资源的状态为 REQUESTED、DOES_NOT_EXIST、ACKED 或 NACKED 之一。
如需获取原始 xDS 配置转储，请运行以下命令：
grpcdebug localhost:28881 xds config
您会看到 PerXdsConfig 对象的 JSON 列表：
{
"config": [
{
"node": {
"id": "projects/830293263384/networks/default/nodes/6e98b038-6d75-4a4c-8d35-b0c7a8c9cdde",
"cluster": "cluster",
"metadata": {
"INSTANCE_IP": "10.240.0.38",
"TRAFFICDIRECTOR_GCP_PROJECT_NUMBER": "830293263384",
"TRAFFICDIRECTOR_NETWORK_NAME": "default"
},
"locality": {
"zone": "us-central1-a"
},
"userAgentName": "gRPC Go",
"userAgentVersion": "1.37.0",
"clientFeatures": [
"envoy.lb.does_not_support_overprovisioning"
]
},
"xdsConfig": [
{
"listenerConfig": {
"versionInfo": "1618529930989701137",
"dynamicListeners": [
{
...
如果原始配置输出过于冗长，grpcdebug 可让您根据特定的 xDS 类型进行过滤。例如：
$ grpcdebug localhost:28881 xds config --type=cds
{
"versionInfo": "1618530076226619310",
"dynamicActiveClusters": [
{
"versionInfo": "1618530076226619310",
"cluster": {
"@type": "type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster",
"name": "cloud-internal-istio:cloud_mp_830293263384_7383783194368524341",
"altStatName": "/projects/830293263384/global/backendServices/grpcwallet-stats-service",
"type": "EDS",
"edsClusterConfig": {
"edsConfig": {
"ads": {},
"initialFetchTimeout": "15s",
...
您还可以同时转储几种 xDS 类型的配置：
$ grpcdebug localhost:28881 xds config --type=lds,eds
{
"versionInfo": "1618530076226619310",
"dynamicListeners": [...]
}
{
"dynamicEndpointConfigs": [...]
}
后续步骤
- 如需查找相关信息，请参阅使用 Envoy 实现可观测性。
- 如需解决在部署无代理 gRPC 服务时遇到的配置问题，请参阅排查使用无代理 gRPC 的部署的问题。