Вопрос или проблема
Как обеспечить отображение всех методов в задачи многопроцессорной обработки в трассировках OpenTelemetry?
Я разрабатываю приложение на Python, которое использует OpenTelemetry для трассировки, в частности с классом, который наследуется от multiprocessing.Process. У меня есть класс Job, который выполняет метод (run_job) в отдельном процессе, но в выводе трассировки я вижу только спан для метода start.
Я использую собственный метод инструментирования, чтобы реализовать ручное инструментирование и получать трассировки в Grafana.
class Job(Process):
def __init__(self, event_data: dict, module_name: str):
super().__init__(target=self.run_job, daemon=True)
# Логика инициализации...
@instrument
def start(self) -> None:
super().start()
@instrument
def run_job(self):
# Логика работы...
pass
@instrument
def send_execution_result(self, commands, bot_variables):
# Логика отправки результатов...
pass
@instrument
def submit_worker(self):
# Логика отправки работника...
pass
Я использую версию opentelemetry 1.23.0 и версию python 3.10.0.
Метод start наследуется от multiprocessing.Process и отвечает за старт процесса и выполнение целевого метода (run_job в моем случае). Однако я хочу, чтобы все методы, аннотированные @instrument, отображались в моем выводе трассировки. В настоящее время записывается только метод start.
Как я могу убедиться, что run_job и другие методы также трассируются при выполнении в отдельном процессе? Есть ли специфические настройки или шаги по распространению контекста, которые мне нужно выполнить для достижения этой цели?
Буду признателен за любую помощь или примеры!
Ответ или решение
Для того чтобы убедиться, что все методы в вашей задаче мультипроцессорной обработки отображаются в трассировках OpenTelemetry, вам необходимо правильно управлять контекстом трассировок и улучшить передачу контекста между процессами. Когда вы запускаете отдельные процессы с использованием multiprocessing, контекст трассировки не передается по умолчанию, поэтому вам нужно принять дополнительные меры для его передачи.
Вот пошаговое руководство, как можно добиться этого:
1. Убедитесь, что вы используете актуальную версию OpenTelemetry
Проверьте, используете ли вы последнюю стабильную версию OpenTelemetry, так как в новых версиях могут быть исправления и улучшения, касающиеся передачи контекста.
2. Использовать context OpenTelemetry
Для передачи контекста между процессами вам нужно будет явно передавать контекст трассировки в новый процесс. Это можно сделать следующим образом:
from multiprocessing import Process
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.instrumentation.wsgi import get_response
from opentelemetry.propagate import set_global_textmap
from opentelemetry.propagate import extract
from opentelemetry.instrumentation import instrument
class Job(Process):
def __init__(self, event_data: dict, module_name: str):
super().__init__(target=self.run_job, daemon=True)
self.event_data = event_data
self.module_name = module_name
@instrument
def start(self) -> None:
# Получение текущего контекста
current_span = trace.get_current_span()
context = current_span.get_span_context()
# Передаем контекст
self.run_args = (context, self.event_data)
super().start()
@instrument
def run_job(self):
# Восстановление контекста
context, event_data = self.run_args
trace.set_span_in_context(context)
# Логика выполнения задачи...
self.send_execution_result(event_data)
@instrument
def send_execution_result(self, commands, bot_variables):
# Логика отправки результатов...
pass
@instrument
def submit_worker(self):
# Логика отправки работника...
pass
# Пример использования:
job = Job(event_data={"key": "value"}, module_name="example")
job.start()3. Используйте trace.set_span_in_context
Метод trace.set_span_in_context позволяет установить нужный контекст трассировки на уровне потока. Обратите внимание, что передача этого контекста в отдельный процесс должна происходить в методе run_job.
4. Убедитесь, что ваш instrument работает
Убедитесь в том, что ваша реализация декоратора @instrument корректно обрабатывает создание и закрытие спанов. Вам также может понадобиться явно сохранить span перед его использованием в декораторе, чтобы избежать неполной трассировки.
Заключение
Следуя вышеуказанным шагам, вы сможете видеть трассировки всех методов, помеченных @instrument, в вашем выходе трассировок OpenTelemetry. Это обеспечит расширенное наблюдение за вашим приложением, запущенным на нескольких процессах. Если у вас возникнут дополнительные вопросы или проблемы, не стесняйтесь обращаться за дополнительной помощью.