Tutorial - Habilitación del rastreo de una aplicación Java en en un Agent en un host

Información general

Este tutorial te guiará a través de los pasos para habilitar el rastreo en una aplicación de ejemplo Java instalada en un clúster en un contenedor. En este caso, el Datadog Agent está instalado en un host.

Para otros casos, incluyendo el de una aplicación y del Agent en un host, de una aplicación y del Agent en un contenedores, otra infraestructura en la nube y aplicaciones escritas en otros lenguajes, consulta Tutoriales: Habilitación del rastreo.

Para obtener documentación general sobre la configuración del rastreo en Java, consulta Rastreo de aplicaciones Java.

Requisitos previos

Instalación del Agent

Si no has instalado un Datadog Agent en tu máquina, instala uno ahora.

  1. Ve a Integrations > Agent (Integraciones > Agent) y selecciona tu sistema operativo. Por ejemplo, en la mayoría de las plataformas Linux, puedes instalar el Agent ejecutando el siguiente script, sustituyendo <YOUR_API_KEY> por tu clave de API Datadog:

    DD_AGENT_MAJOR_VERSION=7 DD_API_KEY=<YOUR_API_KEY> DD_SITE="datadoghq.com" bash -c "$(curl -L https://install.datadoghq.com/scripts/install_script.sh)"
       

    Para enviar datos a un sitio Datadog distinto de datadoghq.com, sustituye la variable de entorno DD_SITE por tu sitio Datadog .

  2. Asegúrate de que tu Agent está configurado para recibir datos de rastreo de los contenedores. Abre su archivo de configuración y asegúrate de que apm_config: está sin comentar, y que apm_non_local_traffic está sin comentar y configurado como true.

  3. Inicia el servicio del Agent en el host. El comando depende del sistema operativo, por ejemplo:

    MacOS: launchctl start com.datadoghq.agent
    **Linux: sudo service datadog-agent start

  4. Verifica que el Agent se está ejecutando y enviando datos a Datadog, accediendo a Events > Explorer (Eventos > Explorador). También puedes filtrar por la faceta Datadog de origen y buscar un evento que confirme la instalación del Agent en el host:

    Event Explorer que muestra un mensaje de Datadog que indica que el Agent se ha instalado en un host.
Si al cabo de unos minutos no ves tu host en Datadog en (Infraestructure > Host map (Infraestructura > Asignación de hosts), asegúrate de haber utilizado la clave de API correcta para tu organización, disponible en Organization Settings > API Keys (Parámetros de organización > Claves de API).

Instalación de la aplicación de ejemplo Java en Docker

El código de ejemplo para este tutorial está en GitHub, en github.com/Datadog/apm-tutorial-java-host. Para empezar, clona el repositorio:

git clone https://github.com/DataDog/apm-tutorial-java-host.git

El repositorio contiene una aplicación Java preconfigurada para ejecutarse en contenedores Docker. La aplicación de ejemplo es una aplicación básica de notas con una API REST para añadir y modificar datos.

Para este tutorial, los archivos docker-compose YAML se encuentran en la carpeta apm-tutorial-java-host/docker. Las instrucciones que siguen suponen que tu Agent se ejecuta en un host Linux, así que utiliza el archivo service-docker-compose-linux.yaml. Si tu Agent está en un host macOS o Windows, sigue las mismas instrucciones pero utiliza el archivo service-docker-compose.yaml. El archivo Linux contiene parámetros Docker específicos de Linux que se describen en los comentarios del archivo.

En cada uno de los directorios notes y calendar, hay dos conjuntos de archivos Docker para crear aplicaciones, ya sea con Maven o con Gradle. Este tutorial utiliza la creación con Maven, pero si Gradle te resulta más familiar, puedes utilizarlo en su lugar con los cambios correspondientes en los comandos de creación.

Para iniciar y ejercitar la aplicación de ejemplo

  1. Crea el contenedor de la aplicación ejecutando lo siguiente desde dentro del directorio /docker:

    docker-compose -f service-docker-compose-linux.yaml build notes
  2. Inicia el contenedor:

    docker-compose -f service-docker-compose-linux.yaml up notes

    Puedes verificar que se está ejecutando, observando los contenedores con el comando docker ps.

  3. Abre otro terminal y envía solicitudes API para ejercitar la aplicación. La aplicación notes es una API REST que almacena datos en una base de datos H2 en memoria que se ejecuta en el mismo contenedor. Envíale algunos comandos:

curl 'localhost:8080/notes'
[]
curl -X POST 'localhost:8080/notes?desc=hello'
{"id":1,"description":"hello"}
curl localhost:8080/notes/1
{"id":1,"description":"hello"}
curl localhost:8080/notes
[{"id":1,"description":"hello"}]

Detener la aplicación

Una vez que hayas comprobado que la aplicación se ejecuta, detenla para poder habilitar el rastreo en ella:

  1. Detén los contenedores:

    docker-compose -f service-docker-compose-linux.yaml down

  2. Elimina los contenedores:

    docker-compose -f service-docker-compose-linux.yaml rm

Habilitación del rastreo

Ahora que ya tienes una aplicación Java en funcionamiento, configúrala para habilitar el rastreo.

  1. Añade el paquete de rastreo Java a tu proyecto. Abre el archivo notes/dockerfile.notes.maven y descomenta la línea que descarga dd-java-agent:

    RUN curl -Lo dd-java-agent.jar 'https://dtdg.co/latest-java-tracer'
    
  2. Dentro del mismo archivo notes/dockerfile.notes.maven, comenta la línea ENTRYPOINT para una ejecución sin rastreo. A continuación, descomenta la línea ENTRYPOINT, que ejecuta la aplicación con el rastreo habilitado:

    ENTRYPOINT ["java" , "-javaagent:../dd-java-agent.jar", "-Ddd.trace.sample.rate=1", "-jar" , "target/notes-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]
    

    De este modo, la aplicación se instrumenta automáticamente con servicios Datadog.

    Nota: Las marcas de estos comandos de ejemplo, en particular la frecuencia de muestreo, no son necesariamente apropiadas para los entornos que no figuran en este tutorial. Para obtener más información sobre qué necesitas utilizar en tu entorno real, consulta Configuración del rastreo.
  3. El Etiquetado unificado de servicios identifica servicios rastreados en diferentes versiones y entornos de despliegue, para que puedan correlacionarse en Datadog y puedas utilizarlos para buscar y filtrar. Las tres variables de entorno utilizadas para el etiquetado unificado de servicios son DD_SERVICE, DD_ENV y DD_VERSION. Para las aplicaciones desplegadas con Docker, estas variables de entorno pueden añadirse en el archivo Docker o en el archivo docker-compose. Para este tutorial, el archivo service-docker-compose-linux.yaml ya tiene definidas estas variables de entorno:

      environment:
        - DD_SERVICE=notes
        - DD_ENV=dev
        - DD_VERSION=0.0.1
    
  4. También puedes ver que se configuran las etiquetas (labels) Docker para los mismos valores de etiquetas (tags) unificadas de servicios service , env y version. Esto también te permite obtener métricas Docker una vez que tu aplicación se esté ejecutando.

      labels:
        - com.datadoghq.tags.service="notes"
        - com.datadoghq.tags.env="dev"
        - com.datadoghq.tags.version="0.0.1"
    

Configuración de tu contenedor para enviar trazas al Agent

  1. Abre el archivo de composición de los contenedores, docker/service-docker-compose-linux.yaml.

  2. En la sección del contenedor notes, añade la variable de entorno DD_AGENT_HOST y especifica el nombre de host del Agent. Para Docker v20.10 y posteriores, utiliza host.docker.internal para indicar que es el host que también está ejecutando Docker:

        environment:
         - DD_AGENT_HOST=host.docker.internal
    

    Si tu versión de Docker es anterior a 20.10, ejecuta el siguiente comando y utiliza la IP devuelta en cualquier lugar que esté configurado para host.docker.internal:

    docker network inspect bridge --format='{{(index .IPAM.Config 0).Gateway}}'
    
  3. En Linux: Fíjate que el YAML también especifica un extra_hosts, que permite la comunicación en la red interna de Docker. Si tu versión de Docker es anterior a 20.10, elimina esta línea de configuración extra_hosts.

La sección notes de tu archivo de composición debería tener este aspecto:

  notes:
    container_name: notes
    restart: always
    build:
      context: ../
      dockerfile: notes/dockerfile.notes.maven
    ports:
      - 8080:8080
    extra_hosts:                             # Linux only
      - "host.docker.internal:host-gateway"  # Linux only
    labels:
      - com.datadoghq.tags.service="notes"
      - com.datadoghq.tags.env="dev"
      - com.datadoghq.tags.version="0.0.1"
    environment:
      - DD_SERVICE=notes
      - DD_ENV=dev
      - DD_VERSION=0.0.1
      - DD_AGENT_HOST=host.docker.internal

Inicio de los contenedores para observar el rastreo automático

Ahora que la biblioteca de rastreo está instalada y el Agent se está ejecutando, reinicia tu aplicación para empezar a recibir trazas. Ejecuta los siguientes comandos:

docker-compose -f service-docker-compose.yaml build notes
docker-compose -f service-docker-compose.yaml up notes

Con la aplicación en ejecución, envíale algunas solicitudes curl:

curl localhost:8080/notes
[]
curl -X POST 'localhost:8080/notes?desc=hello'
{"id":1,"description":"hello"}
curl localhost:8080/notes/1
{"id":1,"description":"hello"}
curl localhost:8080/notes
[{"id":1,"description":"hello"}]

Espera unos instantes y ve a APM > Traces (APM > Trazas) en Datadog, donde podrás ver una lista de trazas correspondiente a tus llamadas de API:

Trazas de la aplicación de ejemplo en APM Trace Explorer

La base de datos en memoria integrada para este tutorial es h2 y la aplicación Spring Boot es notes. La lista de trazas muestra todos los tramos, cuándo se han iniciado, qué recurso se ha rastreado con el tramo y cuánto tiempo ha tardado.

Si no ves trazas después de varios minutos, comprueba que se esté ejecutando el Agent, borra cualquier filtro en el campo de búsqueda de trazas (a veces se filtra sobre una variable de entorno como ENV que no estás utilizando).

Análisis de una traza

En la página de trazas, haz clic en una traza POST /notes para ver un gráfico de llamas que muestra cuánto tiempo ha tardado cada tramo y qué otros tramos han ocurrido antes de que se completara un tramo. La barra de la parte superior del gráfico es el tramo seleccionado en la pantalla anterior (en este caso, el punto de entrada inicial en la aplicación de notas).

El ancho de una barra indica el tiempo que ha tardado en completarse. Una barra de menor profundidad representa un tramo que se completa durante el tiempo de vida de una barra a mayor profundidad.

El gráfico de llamas de una traza POST tiene este aspecto:

Gráfico de llamas de una traza POST.

Una traza GET /notes tiene este aspecto:

Gráfico de llamas de una traza GET.

Configuración del rastreo

La biblioteca de rastreo Java utiliza el Agent incorporado y el soporte de monitorización Java. La marca -javaagent:../dd-java-agent.jar en el archivo Docker indica a la máquina virtual Java dónde encontrar la biblioteca de rastreo Java para que pueda ejecutarse como un Agent Java. Para obtener más información sobre Agents Java, consulta https://www.baeldung.com/java-instrumentation.

La marca dd.trace.sample.rate configura la frecuencia de muestreo para esta aplicación. El comando ENTRYPOINT en el archivo Docker configura su valor en 1, lo que significa que el 100% de todas las solicitudes al servicio notes se envían al backend Datadog para su análisis y visualización. Para una aplicación de prueba de bajo volumen, esto está bien. Pero no lo hagas en producción o en entornos de gran volumen, ya que esto generará un volumen muy elevado de datos. En su lugar, muestrea algunas de tus solicitudes. Elige un valor entre 0 y 1. Por ejemplo, -Ddd.trace.sample.rate=0.1 envía trazas del 10% de tus solicitudes a Datadog. Consulta la documentación para obtener más información sobre parámetros de configuración del rastreo y mecanismos de muestreo.

Fíjate que la marca de la frecuencia de muestreo en el comando aparece antes que la marca -jar. Esto se debe a que se trata de un parámetro para la máquina virtual Java y no para tu aplicación. Cuando añadas el Agent Java a tu aplicación, asegúrate de especificar la marca en la ubicación correcta.

Añadir la instrumentación manual a la aplicación Java

La instrumentación automática es práctica, pero a veces prefieres utilizar tramos más precisos. La API de rastreo DD Java Datadog te permite especificar tramos en tu código mediante anotaciones o código.

Los siguientes pasos le guiarán a través de la adición de anotaciones al código para rastrear algunos métodos de ejemplo.

  1. Abre /notes/src/main/java/com/datadog/example/notes/NotesHelper.java. Este ejemplo ya contiene código comentado que muestra las diferentes formas de configurar el rastreo personalizado en el código.

  2. Descomenta las líneas que importan bibliotecas para permitir el rastreo manual:

    import datadog.trace.api.Trace;
    import datadog.trace.api.DDTags;
    import io.opentracing.Scope;
    import io.opentracing.Span;
    import io.opentracing.Tracer;
    import io.opentracing.tag.Tags;
    import io.opentracing.util.GlobalTracer;
    import java.io.PrintWriter;
    import java.io.StringWriter
    
  3. Descomenta las líneas que rastrean manualmente los dos procesos públicos. Éstas muestran el uso de anotaciones @Trace para especificar aspectos como operationName y resourceName en una traza:

    @Trace(operationName = "traceMethod1", resourceName = "NotesHelper.doLongRunningProcess")
    // ...
    @Trace(operationName = "traceMethod2", resourceName = "NotesHelper.anotherProcess")
    
  4. También puedes crear un tramo separado para un bloque de código específico en la aplicación. Dentro del tramo, añade etiquetas (tags) de servicio y de nombre de recurso y etiquetas de gestión de errores. Estas etiquetas dan como resultado un gráfico de llamas que muestra tramos y métricas en visualizaciones de Datadog. Descomenta las líneas que rastrean manualmente el método privado:

            Tracer tracer = GlobalTracer.get();
            // Tags can be set when creating the span
            Span span = tracer.buildSpan("manualSpan1")
                .withTag(DDTags.SERVICE_NAME, "NotesHelper")
                .withTag(DDTags.RESOURCE_NAME, "privateMethod1")
                .start();
            try (Scope scope = tracer.activateSpan(span)) {
                // Tags can also be set after creation
                span.setTag("postCreationTag", 1);
                Thread.sleep(30);
                Log.info("Hello from the custom privateMethod1");
    

    Y también las líneas que establecen etiquetas (tags) en los errores:

         } catch (Exception e) {
             // Set error on span
             span.setTag(Tags.ERROR, true);
             span.setTag(DDTags.ERROR_MSG, e.getMessage());
             span.setTag(DDTags.ERROR_TYPE, e.getClass().getName());
    
             final StringWriter errorString = new StringWriter();
             e.printStackTrace(new PrintWriter(errorString));
             span.setTag(DDTags.ERROR_STACK, errorString.toString());
             Log.info(errorString.toString());
         } finally {
             span.finish();
         }
    
  5. Actualiza tu compilación Maven abriendo notes/pom.xml y descomentando las líneas que configuran dependencias para el rastreo manual. La biblioteca dd-trace-api se utiliza para las anotaciones @Trace, y opentracing-util y opentracing-api se utilizan para la creación manual de tramos.

  6. Reconstruye los contenedores (en Linux utiliza service-docker-compose-linux.yaml):

    docker-compose -f service-docker-compose.yaml build notes
    docker-compose -f service-docker-compose.yaml up notes
    
  7. Reenvía algunas solicitudes HTTP, concretamente algunas solicitudes GET.

  8. En el Trace Explorer, haz clic en una de las nuevas solicitudes GET y verás un gráfico de llamas como éste:

    Gráfico de llamas de una traza GET con instrumentación privada.

    Observa el mayor nivel de detalle de la traza del stack tecnológico ahora que la función getAll cuenta con el rastreo personalizado.

Para obtener más información, consulta la instrumentación personalizada.

Añadir una segunda aplicación para ver trazas distribuidas

El rastreo de una única aplicación es un buen comienzo, pero el verdadero valor del rastreo consiste en ver cómo fluyen las solicitudes a través de tus servicios. Esto se llama rastreo distribuido.

El proyecto de ejemplo incluye una segunda aplicación llamada calendar que devuelve una fecha aleatoria cada vez que se invoca. El endpoint POST de la aplicación de notas tiene un segundo parámetro de consulta llamado add_date. Cuando se configura en y, la aplicación de notas llama a la aplicación de calendario para obtener una fecha y añadirla a una nota.

  1. Configura la aplicación de calendario para el rastreo añadiendo dd-java-agent al comando de inicio en el archivo Docker, como hiciste anteriormente para la aplicación de notas. Abre calendar/dockerfile.calendar.maven y comprueba que ya está descargando dd-java-agent:

    RUN curl -Lo dd-java-agent.jar 'https://dtdg.co/latest-java-tracer'
    
  2. Dentro del mismo archivo calendar/dockerfile.calendar.maven, comenta la línea ENTRYPOINT para ejecutar sin rastreo. A continuación, descomenta la línea ENTRYPOINT, que ejecuta la aplicación con el rastreo habilitado:

    ENTRYPOINT ["java" , "-javaagent:../dd-java-agent.jar", "-Ddd.trace.sample.rate=1", "-jar" , "target/calendar-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]
    
    Nota: Nuevamente, las marcas, en particular la frecuencia de muestreo, no son necesariamente apropiadas para los entornos que no figuran en este tutorial. Para obtener más información sobre qué necesitas utilizar en tu entorno real, consulta Configuración del rastreo.
  3. Abre docker/service-docker-compose-linux.yaml y descomenta las variables de entorno del servicio calendar para configurar el host del Agent y las etiquetas (tags) de servicio unificadas para la aplicación y para Docker. De la misma forma que para el contenedor notes, configura el valor de DD_AGENT_HOST, para que coincida con lo que requiere tu Docker, y elimina extra_hosts si no estás en Linux:

      calendar:
        container_name: calendar
        restart: always
        build:
          context: ../
          dockerfile: calendar/dockerfile.calendar.maven
        ports:
          - 9090:9090
        labels:
          - com.datadoghq.tags.service="calendar"
          - com.datadoghq.tags.env="dev"
          - com.datadoghq.tags.version="0.0.1"
        environment:
          - DD_SERVICE=calendar
          - DD_ENV=dev
          - DD_VERSION=0.0.1
          - DD_AGENT_HOST=host.docker.internal
        extra_hosts:                            # Linux only
          - "host.docker.internal:host-gateway" # Linux only
    
  4. En la sección del servicio notes, descomenta la variable de entorno CALENDAR_HOST y la entrada calendar en depends_on para establecer las conexiones necesarias entre ambas aplicaciones:

      notes:
      ...
        environment:
          - DD_SERVICE=notes
          - DD_ENV=dev
          - DD_VERSION=0.0.1
          - DD_AGENT_HOST=host.docker.internal
          - CALENDAR_HOST=calendar
        depends_on:
          - calendar
    
  5. Crea la aplicación de servicio múltiple reiniciando los contenedores. En primer lugar, detén todos los contenedores en ejecución:

    docker-compose -f service-docker-compose-linux.yaml down
    

    A continuación, ejecuta los siguientes comandos para iniciarlos:

    docker-compose -f service-docker-compose-linux.yaml build
    docker-compose -f service-docker-compose-linux.yaml up
    
  6. Envía una solicitud POST con el parámetro add_date:

curl -X POST 'localhost:8080/notes?desc=hello_again&add_date=y'
{"id":1,"description":"hello_again with date 2022-11-06"}
  1. En el Trace Explorer, haz clic en esta última traza para ver un rastreo distribuido entre ambos servicios:

    Gráfico de llamas de una traza distribuida.

Observa que no has cambiado nada en la aplicación notes. Datadog instrumenta automáticamente tanto la biblioteca okHttp utilizada para realizar la llamada HTTP de notes a calendar, como la biblioteca Jetty utilizada para escuchar solicitudes HTTP en notes y calendar. Esto permite que la información de rastreo pase de una aplicación a la otra, registrando un rastreo distribuido.

Solucionar problemas

Si no recibes trazas como esperabas, configura el modo de depuración para el rastreador de Java. Para obtener más información, consulta Habilitar el modo de depuración.

Leer más

PREVIEWING: mcretzman/DOCS-9337-add-cloud-info-byoti