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OpenTelemetry 核心概念

介绍​

OpenTelemetry（简称OTel）是一个开源的可观测性框架，用于生成、收集和管理分布式系统的遥测数据（如追踪、指标和日志）。它由Cloud Native Computing Foundation（CNCF）维护，是业界标准的工具集，帮助开发者监控和调试复杂的微服务架构。

为什么需要OpenTelemetry？

在分布式系统中，一个用户请求可能跨越多个服务。传统监控工具难以追踪完整的请求路径，而OpenTelemetry提供了统一的API和SDK来解决这一问题。

核心组件​

1. Tracing（追踪）​

追踪记录了请求在系统中的完整路径（即"调用链"）。每个操作称为一个Span，多个Span组成一个Trace。

代码示例（Python）：

python
from opentelemetry import trace
tracer = trace.get_tracer("my.tracer")

with tracer.start_as_current_span("parent-span") as parent:
    # 业务逻辑
    with tracer.start_as_current_span("child-span") as child:
        child.add_event("Processing started")

2. Metrics（指标）​

指标是系统状态的定量测量（如CPU使用率、请求延迟）。OpenTelemetry支持：

  • Counter（累加值）：如请求次数
  • Gauge（瞬时值）：如内存使用量
  • Histogram（分布统计）：如响应时间分布

示例（Go）：

go
meter := global.Meter("my.meter")
requestCounter, _ := meter.Int64Counter("requests.total")

// 在请求处理中增加计数
requestCounter.Add(ctx, 1)

3. Logging（日志）​

日志是与特定时间点相关的事件记录。OpenTelemetry将日志与Trace关联，提供上下文。

最佳实践

使用结构化日志（如JSON格式），并包含trace_id以便关联追踪数据。

关键概念​

1. Context Propagation（上下文传播）​

跨服务传递追踪上下文（通常通过HTTP头实现）：

traceparent: 00-0af7651916cd43dd8448eb211c80319c-b7ad6b7169203331-01

2. Exporters（导出器）​

将数据发送到后端分析工具（如Jaeger、Prometheus）：

yaml
# 配置Jaeger导出器（Python）
opentelemetry-exporter-jaeger \
    --service-name my-service \
    --endpoint http://jaeger:14268/api/traces

3. Resource（资源）​

描述数据来源的元数据：

python
Resource.create({
    "service.name": "payment-service",
    "service.version": "1.0.0"
})

实际案例：电商系统​

假设用户下单时，请求经过以下服务：

  1. API网关 → 2. 订单服务 → 3. 库存服务

OpenTelemetry会：

  1. 记录每个服务的处理时间（Metrics）
  2. 追踪完整调用链（Trace）
  3. 关联错误日志（如库存不足）

总结​

概念作用典型应用场景
Tracing分析请求路径和延迟诊断慢请求
Metrics监控系统健康状态自动扩缩容
Logging记录离散事件错误分析
常见误区
  • 不要在生产环境使用ConsoleExporter（会导致性能问题）
  • 避免过度采样（高流量系统需配置采样策略）

扩展资源​

  1. 官方文档
  2. 练习：部署Jaeger，导出一个包含3个Span的Trace
  3. 进阶：尝试将Metrics数据导入Prometheus