十個簡單但很有用的Python裝飾器
裝飾器（Decorators）是Python中一種強大而靈活的功能，用于修改或增強函數或類的行為。裝飾器本質上是一個函數，它接受另一個函數或類作為參數，并返回一個新的函數或類。它們通常用
最近公司將我們之前使用的鏈路工具切換為了 OpenTelemetry。
我們的技術棧是：
OTLP Client──────────?Collect────────?StartRocks(Agent) ▲ │ │ Jaeger其中客戶端使用 OpenTelemetry 提供的 Java Agent 進行埋點收集數據，再由 Agent 通過 OTLP(OpenTelemetry Protocol) 協議將數據發往 Collector，在 Collector 中我們可以自行任意處理數據，并決定將這些數據如何存儲（這點在以往的 SkyWalking 體系中是很難自定義的）
這里我們將數據寫入 StartRocks 中，供之后的 UI 層進行查看。
OpenTelemetry 是可觀測系統的新標準，基于它可以兼容以前使用的 Prometheus、 victoriametrics、skywalking 等系統，同時還可以靈活擴展，不用與任何但一生態或技術棧進行綁定。更多關于 OTel 的內容會在今后介紹。
其中有一個關鍵問題就是：如何在線上進行無縫切換。
雖然我們內部的發布系統已經支持重新發布后就會切換到新的鏈路，也可以讓業務自行發布然后逐步的切換到新的系統，這樣也是最保險的方式。
但這樣會有幾個問題：
所以最好的方式還是由我們在后臺統一發布，對外沒有任何感知就可以一鍵全部切換為 OpenTelemetry。
仔細一看貌似也沒什么難的，無非就是模擬用戶點擊發布按鈕而已。
但這事由我們自動來做就不一樣了，用戶點擊發布的時候會選擇他們認為可以發布的分支進行發布，我們不能自作主張的比如選擇 main 分支，有可能只是合并了但還不具備發布條件。
所以保險的方式還是得用當前項目上一次發布時所使用的 git hash 值重新打包發布。
但這也有幾個問題：
所以思來想去最保險的方法還是將業務鏡像拉取下來，然后手動刪除鏡像中的 skywalking 包以及 JVM 參數，全部替換為 OpenTelemetry 的包和 JVM 參數。
整體的方案如下：
因為需要涉及到操作 kubernetes，所以整體就使用 Golang 實現了。
func ProcessDeployment(ctx context.Context, finish []string, deployment v1.Deployment, clientSet kubernetes.Interface) error { deploymentName := deployment.Name for _, s := range finish { if s == deploymentName { klog.Infof("Skip finish deployment:%s", deploymentName) return nil } } // Write finish deployment name to a file defer writeDeploymentName2File(deploymentName, fmt.Sprintf("finish-%s.log", deployment.Namespace)) appName := deployment.GetObjectMeta().GetLabels()["appName"] klog.Infof("Begin to process deployment:%s, appName:%s", deploymentName, appName) upgrade, err := checkContainIstio(ctx, deployment, clientSet) if err != nil { return err } if upgrade == false { klog.Infof("Don't have istio, No need to upgrade deployment:%s appName:%s", deploymentName, appName) return nil } for i, container := range deployment.Spec.Template.Spec.Containers { if strings.HasPrefix(deploymentName, container.Name) { // Check if container has sw jvm for _, envVar := range container.Env { if envVar.Name == "CATALINA_OPTS" { if !strings.Contains(envVar.Value, "skywalking") { klog.Infof("Skip upgrade don't have sw jvm deployment:%s container:%s", deploymentName, container.Name) return nil } } } upgrade(container) // Check newDeployment status go checkNewDeploymentStatus(ctx, clientSet, newDeployment) // delete from image deleteImage(container.Image) } } return nil}這個函數需要傳入一個 deployment ，同時還有一個已經完成了的列表進來。
已完成列表用于多次運行的時候可以快速跳過已經執行的 deployment。
checkContainIstio() 函數很簡單，判斷是否包含了 Istio 容器，如果沒有包含說明不是后端應用（可能是前端、大數據之類的任務），就可以直接跳過了。
而判斷是否需要替換的前提這事判斷環境變量 CATALINA_OPTS 中是否包含了 skywalking 的內容，如果包含則說明需要進行替換。
func upgrade(container Container){ klog.Infof("Begin to upgrade deployment:%s container:%s", deploymentName, container.Name) newImageName := fmt.Sprintf("%s-otel-%s", container.Image, generateRandomString(4)) err := BuildNewOtelImage(container.Image, newImageName) if err != nil { return err } // Update deployment jvm ENV for e, envVar := range container.Env { if envVar.Name == "CATALINA_OPTS" { otelJVM := replaceSWAgent2OTel(envVar.Value, appName) deployment.Spec.Template.Spec.Containers[i].Env[e].Value = otelJVM } } // Update deployment image deployment.Spec.Template.Spec.Containers[i].Image = newImageName newDeployment, err := clientSet.AppsV1().Deployments(deployment.Namespace).Update(ctx, &deployment, metav1.UpdateOptions{}) if err != nil { return err } klog.Infof("Finish upgrade deployment:%s container:%s", deploymentName, container.Name)}這里一共分為以下幾部：
dockerfile = fmt.Sprintf(`FROM %sCOPY %s /home/admin/%sCOPY otel.tar.gz /home/admin/otel.tar.gzRUN tar -zxvf /home/admin/otel.tar.gz -C /home/adminRUN rm -rf /home/admin/skywalking-agentENTRYPOINT ["/bin/sh", "/home/admin/start.sh"]`, fromImage, script, script) idx := strings.LastIndex(newImageName, "/") + 1 dockerFileName := newImageName[idx:] create, err := os.Create(fmt.Sprintf("Dockerfile-%s", dockerFileName)) if err != nil { return err } defer func() { create.Close() os.Remove(create.Name()) }() _, err = create.WriteString(dockerfile) if err != nil { return err } cmd := exec.Command("docker", "build", ".", "-f", create.Name(), "-t", newImageName) cmd.Stdin = strings.NewReader(dockerfile) if err := cmd.Run(); err != nil { return err }其實這里的重點就是構建這個新鏡像，從這個 dockerfile 中也能看出具體的邏輯，也就是上文提到的刪除原有的 skywalking 資源同時將新的 OpenTelemetry 資源打包進去。
最后再將這個鏡像上傳到私服。
其中的替換 JVM 參數也比較簡單，直接刪除 skywalking 的內容，然后再追加上 OpenTelemetry 需要的參數即可。
func checkNewDeploymentStatus(ctx context.Context, clientSet kubernetes.Interface, newDeployment *v1.Deployment) error { ready := true tick := time.Tick(10 * time.Second) for i := 0; i < 30; i++ { <-tick originPodList, err := clientSet.CoreV1().Pods(newDeployment.Namespace).List(ctx, metav1.ListOptions{ LabelSelector: metav1.FormatLabelSelector(&metav1.LabelSelector{ MatchLabels: newDeployment.Spec.Selector.MatchLabels, }), }) if err != nil { return err } // Check if there are any Pods if len(originPodList.Items) == 0 { klog.Infof("No Pod in deployment:%s, Skip", newDeployment.Name) } for _, item := range originPodList.Items { // Check Pod running for _, status := range item.Status.ContainerStatuses { if status.RestartCount > 0 { ready = false break } } } klog.Infof("Check deployment:%s namespace:%s status:%t", newDeployment.Name, newDeployment.Namespace, ready) if ready == false { break } } if ready == false { // rollback klog.Infof("=======Rollback deployment:%s namespace:%s", newDeployment.Name, newDeployment.Namespace) writeDeploymentName2File(newDeployment.Name, fmt.Sprintf("rollback-%s.log", newDeployment.Namespace)) } return nil}這里會啟動一個 10s 執行一次的定時任務，每次都會檢測是否有容器發生了重啟（正常情況下是不會出現重啟的）
如果檢測了 30 次都沒有重啟的容器，那就說明本次替換成功了，不然就記錄一個日志文件，然后人工處理。
這種通常是原有的鏡像與 OpenTelemetry 不兼容，比如里面寫死了一些 skywalking 的 API，導致啟動失敗。
所以替換任務跑完之后我還會檢測這個 rollback-$namespace 的日志文件，人工處理這些失敗的應用。
最后講講如何單個調用剛才的 ProcessDeployment() 函數。
考慮到不能對 kubernetes 產生影響，所以我們需要限制并發處理 deployment 的數量（我這里的限制是 10 個）。
所以就得分批進行替換，每次替換 10 個，而且其中有一個執行失敗就得暫停后續任務，由人工檢測失敗原因再決定是否繼續處理。
畢竟處理的是線上應用，需要小心謹慎。
所以觸發的代碼如下：
func ProcessDeploymentList(ctx context.Context, data []v1.Deployment, clientSet kubernetes.Interface) error { file, err := os.ReadFile(fmt.Sprintf("finish-%s.log", data[0].Namespace)) if err != nil { return err } split := strings.Split(string(file), "/n") batchSize := 10 start := 0 for start < len(data) { end := start + batchSize if end > len(data) { end = len(data) } batch := data[start:end] //等待goroutine結束 var wg sync.WaitGroup klog.Infof("Start process batch size %d", len(batch)) errs := make(chan error, len(batch)) wg.Add(len(batch)) for _, item := range batch { d := item go func() { defer wg.Done() if err := ProcessDeployment(ctx, split, d, clientSet); err != nil { klog.Errorf("!!!Process deployment name:%s error: %v", d.Name, err) errs <- err return } }() } go func() { wg.Wait() close(errs) }() //任何一個失敗就返回 for err := range errs { if err != nil { return err } } start = end klog.Infof("Deal next batch") } return nil}使用 WaitGroup 來控制一組任務，使用一個 chan 來傳遞異常；這類分批處理的代碼在一些批處理框架中還蠻常見的。
最后只需要查詢某個 namespace 下的所有 deployment 列表傳入這個批處理函數即可。
不過整個過程中還是有幾個點需要注意：
其實這個功能依然有提升空間，考慮到后續會升級 OpenTelemetry agent 的版本，甚至也需要增減一些 JVM 參數。
所以最后有一個統一的工具，可以直接升級 Agent，而不是每次我都需要修改這里的代碼。
后來在網上看到了得物的相關分享，他們可以遠程加載配置來解決這個問題。
這也是一種解決方案，直到我們看到了 OpenTelemetry 社區提供了 Operator，其中也包含了注入 agent 的功能。
apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1 kind: Instrumentation metadata: name: my-instrumentation spec: exporter: endpoint: http://otel-collector:4317 propagators: - tracecontext - baggage - b3 sampler: type: parentbased_traceidratio argument: "0.25" java: image: private/autoinstrumentation-java:1.32.0-1我們可以使用他提供的 CRD 來配置我們 agent，只要維護好自己的鏡像就好了。
使用起來也很簡單，只要安裝好了 OpenTelemetry-operator ，然后再需要注入 Java Agent 的 Pod 中使用注解：
instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true"operator 就會自動從剛才我們配置的鏡像中讀取 agent，然后復制到我們的業務容器。
再配置上環境變量 $JAVA_TOOL_OPTIONS=/otel/javaagent.java, 這是一個 Java 內置的環境變量，應用啟動的時候會自動識別，這樣就可以自動注入 agent 了。
envJavaToolsOptions = "JAVA_TOOL_OPTIONS"http:// set env valueidx := getIndexOfEnv(container.Env, envJavaToolsOptions) if idx == -1 { container.Env = append(container.Env, corev1.EnvVar{ Name: envJavaToolsOptions, Value: javaJVMArgument, })} else { container.Env[idx].Value = container.Env[idx].Value + javaJVMArgument }// copy javaagent.jarpod.Spec.InitContainers = append(pod.Spec.InitContainers, corev1.Container{ Name: javaInitContainerName, Image: javaSpec.Image, Command: []string{"cp", "/javaagent.jar", javaInstrMountPath + "/javaagent.jar"}, Resources: javaSpec.Resources, VolumeMounts: []corev1.VolumeMount{{ Name: javaVolumeName, MountPath: javaInstrMountPath, }},})大致的運行原理是當有 Pod 的事件發生了變化（重啟、重新部署等），operator 就會檢測到變化，此時會判斷是否開啟了剛才的注解：
instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true"接著會寫入環境變量 JAVA_TOOL_OPTIONS，同時將 jar 包從 InitContainers 中復制到業務容器中。
這里使用到了 kubernetes 的初始化容器，該容器是用于做一些準備工作的，比如依賴安裝、配置檢測或者是等待其他一些組件啟動成功后再啟動業務容器。
目前這個 operator 還處于使用階段，同時部分功能還不滿足（比如支持自定義擴展），今后有時間也可以分析下它的運行原理。
參考鏈接：
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-81873-0.html實戰：如何優雅的從 Skywalking 切換到 OpenTelemetry
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