チュートリアル - コンテナ内の Java アプリケーションと Datadog Agent のトレースを有効にする

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概要

This tutorial walks you through the steps for enabling tracing on a sample Java application installed in a container. In this scenario, the Datadog Agent is also installed in a container.

ホスト上のアプリケーションと Agent、コンテナ内のアプリケーションとホスト上の Agent、クラウドインフラストラクチャー上のアプリケーションと Agent、他の言語で書かれたアプリケーションなど、他のシナリオについては、その他のトレース有効化のチュートリアルを参照してください。

Java の一般的なトレース設定ドキュメントについては、Java アプリケーションのトレースを参照してください。

前提条件

Datadog のアカウントと組織の API キー
Git
Docker
Curl

Docker 化されたサンプル Java アプリケーションのインストール

このチュートリアルのコードサンプルは、GitHub の github.com/DataDog/apm-tutorial-java-host にあります。まずは、このリポジトリを複製してください。

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

このリポジトリには、Docker コンテナ内で実行できるようにあらかじめ構成されたマルチサービスの Java アプリケーションが含まれています。サンプルアプリは、データの追加や変更を行うための REST API を備えた基本的なノートアプリです。docker-compose の YAML ファイルは docker ディレクトリに配置されます。

This tutorial uses the all-docker-compose.yaml file, which builds containers for both the application and the Datadog Agent.

notes と calendar の各ディレクトリには、アプリケーションをビルドするための Dockerfile が、Maven と Gradle の 2 つのセットで用意されています。このチュートリアルでは Maven を使用しますが、Gradle に慣れている場合は、ビルドコマンドを変更することで、Maven の代わりに Gradle を使用することができます。

サンプルアプリケーションの起動と実行

アプリケーションのコンテナを構築するには、/docker ディレクトリの中から以下を実行します。
```
docker-compose -f all-docker-compose.yaml build notes
```
ビルドに失敗した場合は、Ctrl+C で終了し、コマンドを再実行してください。
コンテナを起動します。
```
docker-compose -f all-docker-compose.yaml up notes
```
You can verify that it’s running by viewing the running containers with the docker ps command.
別のターミナルを開いて、アプリを行使するために API リクエストを送信します。ノートアプリケーションは、同じコンテナで実行されているメモリ内 H2 データベースにデータを保存する REST API です。これにいくつかのコマンドを送信します。

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"}]

アプリケーションを停止します。

アプリケーションの実行を確認したら、それを停止して、トレースを有効にします。

コンテナを停止します。

docker-compose -f all-docker-compose.yaml down

コンテナを削除します。

docker-compose -f all-docker-compose.yaml rm

トレースを有効にする

Java アプリケーションが動作するようになったので、トレースを有効にするための構成を行います。

Java tracing パッケージをプロジェクトに追加します。Agent はコンテナで動作するため、Dockerfile が適切に構成されていることを確認し、何もインストールする必要はありません。notes/dockerfile.notes.maven ファイルを開き、dd-java-agent をダウンロードする行のコメントを解除します。
```
RUN curl -Lo dd-java-agent.jar 'https://dtdg.co/latest-java-tracer'
```
同じ notes/dockerfile.notes.maven ファイル内で、トレースなしで実行するための ENTRYPOINT 行をコメントアウトしてください。次に、トレースを有効にしてアプリケーションを実行する ENTRYPOINT 行のコメントを解除します。
```
ENTRYPOINT ["java" , "-javaagent:../dd-java-agent.jar", "-Ddd.trace.sample.rate=1", "-jar" , "target/notes-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]
```
これにより、アプリケーションは自動的に Datadog のサービスにインスツルメンテーションされます。
注: これらのサンプルコマンドのフラグ、特にサンプルレートは、このチュートリアル以外の環境では、必ずしも適切ではありません。実際の環境で何を使うべきかについては、トレース構成を読んでください。
異なるバージョンやデプロイ環境間でトレースされたサービスを識別する統合サービスタグにより、Datadog 内で相関が取れるようになり、検索やフィルターに利用できるようになります。統合サービスタグ付けに使用する環境変数は、DD_SERVICE、DD_ENV、DD_VERSION の 3 つです。Docker でデプロイされたアプリケーションの場合、これらの環境変数を Dockerfile または docker-compose ファイル内に追加することができます。このチュートリアルでは、all-docker-compose.yaml ファイルにこれらの環境変数がすでに定義されています。
```
  environment:
    - DD_SERVICE=notes
    - DD_ENV=dev
    - DD_VERSION=0.0.1
```
また、同じユニバーサルサービスタグの service、env、version の値に対する Docker ラベルが Dockerfile に設定されていることがわかります。これにより、アプリケーションを起動したら Docker メトリクスを取得することもできます。
```
  labels:
    - com.datadoghq.tags.service="notes"
    - com.datadoghq.tags.env="dev"
    - com.datadoghq.tags.version="0.0.1"
```

Agent コンテナの追加

all-docker-compose.yaml ファイルのサービスセクションに Datadog Agent を追加し、ビルドに Agent を追加します。

Agent の構成のコメントを解除し、自分の Datadog API キーとサイトを指定します。

  datadog-agent:
    container_name: datadog-agent
    image: "gcr.io/datadoghq/agent:latest"
    pid: host
    environment:
      - DD_API_KEY=<DD_API_KEY_HERE>
      - DD_SITE=datadoghq.com  # Default. Change to eu.datadoghq.com, us3.datadoghq.com, us5.datadoghq.com as appropriate for your org
      - DD_APM_ENABLED=true
      - DD_APM_NON_LOCAL_TRAFFIC=true
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
      - /proc/:/host/proc/:ro
      - /sys/fs/cgroup:/host/sys/fs/cgroup:ro

notes コンテナ内の datadog-agent の depends_on フィールドのコメントを解除してください。

notes サービスセクションで、DD_AGENT_HOST 環境変数に Agent コンテナのホスト名が設定されていることに注目してください。notes コンテナセクションはこのようになります。

notes:
  container_name: notes
  restart: always
  build:
    context: ../
    dockerfile: notes/dockerfile.notes.maven
  ports:
    - 8080:8080
  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=datadog-agent
  # - CALENDAR_HOST=calendar
  depends_on:
  # - calendar
    - datadog-agent

このチュートリアルの後半で、calendar セクションと変数を構成することになります。

自動トレースを見るためにコンテナを起動する

トレーシングライブラリがインストールされたので、アプリケーションを再起動し、トレースの受信を開始します。以下のコマンドを実行します。

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

Agent が動作しているかどうかは、ターミナルで連続出力を観察するか、Datadog のイベントエクスプローラーを開いて Agent の開始イベントを確認することで分かります。

アプリケーションを起動した状態で、いくつかの curl リクエストを送信します。

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"}]

しばらく待って、Datadog の APM > Traces にアクセスすると、API 呼び出しに対応するトレースの一覧が表示されます。

Traces from the sample app in APM Trace Explorer

h2 はこのチュートリアルのために埋め込まれたメモリ内データベースで、notes は Spring Boot アプリケーションです。トレースリストには、すべてのスパン、いつ開始したか、どのリソースがスパンで追跡されたか、どれくらいの時間がかかったか、が表示されます。

もし、数分待ってもトレースが表示されない場合は、Traces Search フィールドのフィルターをクリアしてください (使用していない ENV などの環境変数にフィルターをかけている場合があります)。

トレースの検証

Traces ページで、POST /notes トレースをクリックすると、各スパンにかかった時間や、あるスパンが完了する前に他のスパンが発生したことを示すフレームグラフが表示されます。グラフの上部にあるバーは、前の画面で選択したスパンです (この場合、ノートアプリケーションへの最初のエントリポイントです)。

バーの幅は、それが完了するまでにかかった時間を示します。低い深さのバーは、高い深さのバーの寿命の間に完了するスパンを表します。

POST トレースのフレームグラフは次のようになります。

GET /notes トレースは次のようになります。

トレーシングのコンフィギュレーション

Java トレーシングライブラリは、Java のビルトイン Agent とモニタリングのサポートを利用します。Dockerfile のフラグ -javaagent:../dd-java-agent.jar は、JVM が Java Agent として実行できるように、Java トレーシングライブラリをどこで見つけるかを指示します。Java Agent については、https://www.baeldung.com/java-instrumentation で詳しく説明されています。

dd.trace.sample.rate フラグは、このアプリケーションのサンプルレートを設定します。Dockerfile の ENTRYPOINT コマンドでは、この値を 1 に設定しています。これは、notes サービスに対する全てのリクエストの 100% が、分析と表示のために Datadog のバックエンドに送信されることを意味します。低容量のテストアプリケーションの場合、これは問題ありません。実稼働時や大量のデータを扱う環境では、このようなことはしないでください。代わりに、リクエストの一部をサンプリングします。例えば、-Ddd.trace.sample.rate=0.1 とすると、リクエストの 10% 分のトレースが Datadog に送信されます。トレース構成設定とサンプリング機構について詳しくお読みください。

このコマンドのサンプリングレートフラグは -jar フラグの_前に_表示されていることに注意してください。これは、このフラグがアプリケーションではなく、Java Virtual Machine のパラメーターだからです。アプリケーションに Java Agent を追加するときは、このフラグを正しい場所に指定するようにしてください。

Java アプリケーションに手動インスツルメンテーションを追加する

自動インスツルメンテーションは便利ですが、より細かいスパンが欲しい場合もあります。Datadog の Java DD Trace API では、アノテーションやコードを使用してコード内のスパンを指定することができます。

次のステップでは、コードにアノテーションを追加して、いくつかのサンプルメソッドをトレースする方法を説明します。

/notes/src/main/java/com/datadog/example/notes/NotesHelper.java を開きます。このサンプルには、コードにカスタムトレースを設定するさまざまな方法を示す、コメントアウトされたコードがすでに含まれています。

手動トレーシングをサポートするためのライブラリをインポートしている行のコメントを解除します。

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

2 つのパブリックプロセスを手動でトレースしている行のコメントを解除します。これらは、@Trace アノテーションを使用して、operationName や resourceName などのアスペクトをトレースで指定することを示しています。
```
@Trace(operationName = "traceMethod1", resourceName = "NotesHelper.doLongRunningProcess")
// ...
@Trace(operationName = "traceMethod2", resourceName = "NotesHelper.anotherProcess")
```

また、アプリケーション内の特定のコードブロックに対して、別のスパンを作成することもできます。スパン内には、サービスやリソース名のタグ、エラー処理タグを追加します。これらのタグは、Datadog の視覚化でスパンとメトリクスを表示するフレームグラフになります。プライベートメソッドを手動でトレースする行のコメントを解除します。

        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");

また、エラー時にタグを設定する行も:

     } 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();
     }

notes/pom.xml を開き、手動トレースの依存関係を構成する行のコメントを解除して、Maven ビルドを更新します。dd-trace-api ライブラリは @Trace アノテーションに使用され、opentracing-util と opentracing-api は手動でスパンを作成するために使用されます。

コンテナを再構築します。

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

いくつかの HTTP リクエスト、特にいくつかの GET リクエストを再送します。
トレースエクスプローラーで、新しい GET リクエストの 1 つをクリックすると、次のようなフレームグラフが表示されます。
getAll 関数にカスタムトレースが追加され、スタックトレースがより詳細になったことに注意してください。
手動でスパンを作成した privateMethod は、他のコールとは別のブロックとして表示され、別の色でハイライトされています。@Trace アノテーションを使用した他のメソッドは、GET リクエスト (notes アプリケーション) と同じサービス、同じ色で表示されます。カスタムインスツルメンテーションは、ハイライトして監視する必要があるコードの重要な部分がある場合に有効です。

詳しくは、カスタムインストルメンテーションをご覧ください。

分散型トレーシングを見るために 2 つ目のアプリケーションを追加する

単一のアプリケーションをトレースすることは素晴らしいスタートですが、トレースの本当の価値は、リクエストがサービスを通じてどのように流れるかを見ることです。これは、_分散型トレーシング_と呼ばれています。

サンプルプロジェクトには calendar という 2 番目のアプリケーションが含まれており、呼び出されるたびにランダムな日付を返します。Notes アプリケーションの POST エンドポイントには、add_date という名前の 2 つ目のクエリパラメーターがあります。このパラメータが y に設定されると、Notes はカレンダーアプリケーションを呼び出して、ノートに追加する日付を取得します。

ノートアプリと同様に、Dockerfile の起動コマンドに dd-java-agent を追加して、トレース用のカレンダーアプリの構成を確認します。calendar/Dockerfile.calendar.maven を開き、すでに dd-java-agent がダウンロードされていることを確認します。
```
RUN curl -Lo dd-java-agent.jar 'https://dtdg.co/latest-java-tracer'
```
同じ calendar/dockerfile.calendar.maven ファイル内で、トレースなしで実行するための ENTRYPOINT 行をコメントアウトしてください。次に、トレースを有効にしてアプリケーションを実行する ENTRYPOINT 行のコメントを解除します。
```
ENTRYPOINT ["java" , "-javaagent:../dd-java-agent.jar", "-Ddd.trace.sample.rate=1", "-jar" , "target/calendar-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]
```
注: 繰り返しになりますが、フラグ、特にサンプルレートは、このチュートリアル以外の環境では、必ずしも適切ではありません。実際の環境で何を使うべきかについては、トレース構成を読んでください。

docker/all-docker-compose.yaml を開き、calendar サービス用の環境変数のコメントを解除して、アプリ用の Agent ホストと Docker 用の統合サービスタグをセットアップします。

  calendar:
    container_name: calendar
    restart: always
    build:
      context: ../
      dockerfile: calendar/dockerfile.calendar.maven
    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=datadog-agent
   ports:
     - 9090:9090
   depends_on:
     - datadog-agent

notes サービスセクションで、CALENDAR_HOST 環境変数と depends_on の calendar エントリのコメントを解除して、2 つのアプリの間で必要な接続を行います。

  notes:
  ...
    environment:
      - DD_SERVICE=notes
      - DD_ENV=dev
      - DD_VERSION=0.0.1
      - DD_AGENT_HOST=datadog-agent
      - CALENDAR_HOST=calendar
    depends_on:
      - calendar
      - datadog-agent

コンテナを再起動し、マルチサービスアプリケーションを構築します。まず、実行中のコンテナをすべて停止します。
```
docker-compose -f all-docker-compose.yaml down
```
その後、以下のコマンドを実行して起動します。
```
docker-compose -f all-docker-compose.yaml build
docker-compose -f all-docker-compose.yaml up
```
すべてのコンテナが立ち上がった後、add_date パラメーターを指定して POST リクエストを送信します。

curl -X POST 'localhost:8080/notes?desc=hello_again&add_date=y': {"id":1,"description":"hello_again with date 2022-11-06"}

トレースエクスプローラーで、この最新のトレースをクリックすると、2 つのサービス間の分散型トレーシングが表示されます。

notes アプリケーションでは何も変更していないことに注意してください。Datadog は notes から calendar への HTTP コールに使用される okHttp ライブラリと、notes と calendar の HTTP リクエストをリッスンするために使用する Jetty ライブラリの両方を自動的にインスツルメントします。これにより、トレース情報を 1 つのアプリケーションから他のアプリケーションに渡すことができ、分散型トレースをキャプチャすることができます。