什么是DeepFlow？DeepFlow的协议能力解析

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简介

DeepFlow 利用 eBPF 采集并解析应用协议，实现了零侵扰的分布式追踪和指标数据的采集。DeepFlow 已经内置支持了十多种应用协议的解析，并且还在持续增加中。但我们发现实际业务环境中情况会更加复杂：开发会坚持返回 HTTP 200 同时将错误信息放到自定义 JSON 结构中，大量 RPC 的 Payload 部分使用 Protobuf、Thrift 等依赖 Schema 进行解码的序列化方式，调用的处理流程中发生了跨线程导致 eBPF AutoTracing 断链。

针对这些复杂场景，DeepFlow 实现了一套零侵扰的 WebAssembly 插件机制，使得开发人员可针对自己的业务环境定制化 DeepFlow 的协议解析能力。本文将分享两个案例，来介绍 DeepFlow 中的 Wasm 插件能力。

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案例 - 解析 JSON 中的错误信息

在本例中，被监控 HTTP API 的响应消息为 JSON 格式，当 API 出错时 HTTP 协议的状态码可能仍然是 200，确切的错误信息通过 JSON 中的 OPT_STATUS 等字段返回

{
"OPT_STATUS":"AUTH_HEADER_ERROR",//不等于SUCCESS时表示调用失败
"DESCRIPTION":"请传递正确的验证头信息",//详细错误信息
...//其他返回字段
}

查阅 API 文档后我们得知，OPT_STATUS的值不等于SUCCESS时表示 API 调用失败。在常规的 DeepFlow 解析流程中，会按照如下方式构造 HTTP 调用日志的各个字段：

response_code：赋值为 HTTP 响应头中的状态码，例如 200、404、500 等

response_status：状态码小于 400 时认为正常，4XX 认为是客户端异常，5XX 认为是服务端异常

response_exception：赋值为 HTTP 异常状态码对应的英文解释，例如 404 时此字段赋值为 Not Found

response_result：当 HTTP 状态码为异常时赋值为整个 HTTP Payload

当我们安装了 Wasm 插件后，我们可以在上述解析的基础上，将失败 API 的调用日志中的如下字段进行覆写，以实现正确体现业务错误的效果：

response_code：当 JSON 中 OPT_STATUS != SUCCESS、且 HTTP 状态码小于 400 时，此值覆写为 500

response_status：按照新的 response_code 重新赋值，例如 500 时赋值为服务端异常

response_exception：当 JSON 中的 OPT_STATUS != SUCCESS时覆写为 DESCRIPTION 字段的值

response_result：当 response_code 大于等于 400 时赋值为整个 JSON Payload

我们将 Wasm 插件代码放到了这个 GitHub 仓库[1]中。上述 API 行为描述的实际上是 DeepFlow 企业版中的 statistics 服务，下面演示将此 Wasm 插件注入到 DeepFlow Agent 以后，对 DeepFlow 企业版服务的自我观测效果。首先我们在命令行中触发一次 statistics 服务的 API 调用：

#请求
curlhttps://cloud.deepflow.yunshan.net/api/statistics/v1/stats/querier/DBDescription/ShowDatabases

#HTTP响应头
HTTP/2401
date:Tue,22Aug20230129GMT
content-type:application/json
content-length:152

#HTTP响应体
{
"DATA":false,
"DESCRIPTION":"请传递正确的验证头信息",
"ERR":null,
"LEVEL":0,
"OPT_STATUS":"AUTH_HEADER_ERROR"
}

上述 API 响应中，HTTP 的状态码为 401，OPT_STATUS=AUTH_HEADER_ERROR。我们能在 DeepFlow 页面正确的看到客户端异常指标：

01-client_error_metrics

在 DeepFlow 调用日志页面，可以看到客户端异常的调用日志的详情信息，整个 JSON body 放在了response_result里面：

02-request_log

对该调用发起追踪，能看到是因为fauths返回的 401 异常：

03-tracing

下面是详细的调用链。第一步发起 DNS 请求：

04-dns

第二步调用后端服务验证 License：

05-license

第三步发起 DNS 请求 fauths 服务的地址：

06-dns

第四步调用 fauth 的 /auth API 验证权限，中间需要访问 Redis 获取用户信息：

07-fauth

08-redis

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案例 - 提取流水号并用于分布式追踪

在金融行业的核心交易系统中，服务之间通常通过在 RPC 中传递一个流水号来实现分布式追踪。本例中我们编写了一个演示 Demo 服务，它演示了一个简单的 gRPC 客户端和服务端。我们知道 gRPC 的消息体是使用 Protobuf 序列化的，本例将演示如何利用 DeepFlow 的 Wasm 插件机制解析这个 Demo 中的 Protobuf 消息，获取其中的流水号，并最终实现分布式追踪。Wasm 插件的代码可以在这个 GitHub 仓库[2]中找到。

本例中的 gRPC 消息定义如下：

serviceGame{
rpcGame(OrderRequest)returns(OrderResponse);
}

messageOrderRequest{
stringbusiness_id=1235;
}

messageOrderResponse{
stringmsg=1235;
}

在 Wasm 插件中，我们将 gRPC Payload 中的 business_id 字段的值赋值到 trace_id 中，用于分布式调用链追踪。同时会将 business_id 及 msg 等原始字段在调用日志的 Native tag 中存储一份，分别对应 attribute.business_id 及 attribute.msg，可用于业务查看更详细的交易信息。

我们将 gRPC Demo 部署在 cloud.deepflow 环境中 Sandbox K8s 集群里，安装好 Wasm 插件后，在 DeepFlow 页面直接过滤 l7_protocol = Custom 即可看到这个私有协议的指标和调用日志数据：

08-metrics

09-request-log

10-tracing

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如何使用 Golang SDK 开发插件

Wasm 插件可使用多种语言开发，目前 DeepFlow 对 Golang 提供了一个 SDK，开发可以参考文档[3]。其中核心的步骤如下：

新建一个 go 项目， 并且拉取 Golang SDK

gomodinitProjectName&&gogetgithub.com/deepflowio/deepflow-wasm-go-sdk

在插件中实现协议解析逻辑

packagemain

import(
"github.com/deepflowio/deepflow-wasm-go-sdk/sdk"
)

funcmain(){
sdk.Warn("pluginloaded")
sdk.SetParser(SomeParser{})
}

typeSomeParserstruct{
}

func(pSomeParser)HookIn()[]sdk.HookBitmap{
return[]sdk.HookBitmap{
//一般只需要hook协议解析
sdk.HOOK_POINT_PAYLOAD_PARSE,
}
}

func(pdnsParser)OnHttpReq(ctx*sdk.HttpReqCtx)sdk.HttpAction{
returnsdk.ActionNext()
}

func(pdnsParser)OnHttpResp(ctx*sdk.HttpRespCtx)sdk.HttpAction{
returnsdk.ActionNext()
}

func(pdnsParser)OnCheckPayload(ctx*sdk.ParseCtx)(uint8,string){
//这里是协议判断的逻辑，返回0表示失败
//return0,""
return1,"someprotocol"
}

func(pdnsParser)OnParsePayload(ctx*sdk.ParseCtx)sdk.ParseAction{
//这里是解析协议的逻辑
ifctx.L4!=sdk.TCP||ctx.L7!=1{
returnsdk.ActionNext()
}
returnsdk.ActionNext()
}

编译为 Wasm 插件

tinygobuild-owasm.wasm-targetwasi-panic=trap-scheduler=none-no-debug*.go

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如何在 DeepFlow 中部署插件

将编译好的插件上传至 deepflow-server

deepflow-ctlplugincreate--typewasm--imagewasm.wasm--namewasm-demo-1

修改 deepflow-agent 的组配置，添加需要加载的插件

static_config:
ebpf:
#对于deepflow-agent原生不支持的协议，eBPF数据需要添加端口白名单才能上报
kprobe-whitelist:
port-list:9999

#如果配置了l7-protocol-enabled，别忘了放行Custom类型的协议
l7-protocol-enabled:
-Custom
#otherprotocol

wasm-plugins:
-wasm-demo-1//对应deepflow-ctl上传插件的名称

注：目前修改此配置后 deepflow-agent 会自动重启。

检查插件是否正确加载

kubectl-ndeepflowlogs-fdeepflow-agent-xxxxx|grep-iplugin

11-check

我们看到插件 main 函数里的 warn 日志正常输出，说明插件加载成功了。

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总结

DeepFlow Wasm 插件机制提供了一个可编程的、安全的、资源消耗可控的运行沙箱，它是整个 DeepFlow Pipeline 机制的重要一环。它的使用场景包括：

增强原生支持的协议：在原生协议的解析能力基础之上，提取更多的业务信息

支持私有协议的解析：特别是从 Protobuf、Thrift 等依赖 Schema 的 Payload 内容中提取业务字段

零侵扰分布式追踪：通过解析调用中的事务全局 ID，用于实现分布式追踪

自定义脱敏：对 MySQL、Redis 等协议中的业务敏感信息进行抹除

未来，我们还会基于 Wasm 插件提供更强大的可编程性。例如：

自定义过滤：对调用日志进行基于 URL、Endpoint 等字段的过滤

自定义采样：通过对 TraceID 等追踪字段的分析，决定是否对调用日志进行采样丢弃

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什么是 DeepFlow

DeepFlow[4] 开源项目旨在为复杂的云原生应用提供深度可观测性。DeepFlow 基于 eBPF 实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（Full Stack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联（Universal Tagging）和高效存取。使用 DeepFlow，可以让云原生应用自动具有深度可观测性，从而消除开发者不断插桩的沉重负担，并为 DevOps/SRE 团队提供从代码到基础设施的监控及诊断能力。

编辑：黄飞