OpenTelemetry 指标类型

介绍

在可观测性领域，**指标（Metrics）**是系统运行状态的量化表示。OpenTelemetry定义了四种核心指标类型，帮助开发者监控应用程序性能、资源使用情况和业务趋势。这些指标类型是构建有效监控系统的基石。

指标类型详解

1. 计数器（Counter）

计数器是最简单的指标类型，表示单调递增的数值（只增不减），常用于统计请求次数、错误发生次数等场景。

python

from opentelemetry import metrics

meter = metrics.get_meter("my.meter")
request_counter = meter.create_counter(
    "http.requests.count",
    description="Total number of HTTP requests"
)

# 记录指标
request_counter.add(1, {"method": "GET", "status": "200"})

典型用例

• API调用次数统计
• 任务队列处理数量
• 系统错误累计计数

2. 上下计数器（UpDownCounter）

上下计数器允许数值增减，适用于需要跟踪当前状态的场景，如内存使用量、活跃连接数等。

javascript

const { metrics } = require('@opentelemetry/api');
const meter = metrics.getMeter('app.metrics');

const activeConnections = meter.createUpDownCounter(
  'db.connections.active',
  { description: 'Current active database connections' }
);

// 连接建立时增加
activeConnections.add(1);
// 连接关闭时减少
activeConnections.add(-1);

3. 直方图（Histogram）

直方图记录值的分布情况，自动计算最小值、最大值、平均值和百分位数，特别适合测量延迟等指标。

go

import "go.opentelemetry.io/otel/metric"

meter := metric.NewMeter("service.metrics")
requestLatency := meter.NewFloat64Histogram(
    "http.request.duration",
    metric.WithDescription("Request latency in seconds"),
)

// 记录请求耗时
requestLatency.Record(ctx, 2.5)

4. 测量值（Gauge）

测量值表示某个时间点的瞬时值，通常由回调函数提供，适用于CPU温度、内存使用率等场景。

java

Meter meter = OpenTelemetry.getGlobalMeter("jvm.metrics");
meter.gaugeBuilder("jvm.memory.used")
    .setDescription("Current memory usage")
    .setUnit("bytes")
    .buildWithCallback(result -> {
        result.record(Runtime.getRuntime().totalMemory() - 
                     Runtime.getRuntime().freeMemory());
    });

实际应用案例

电商平台监控场景：

1. 使用Counter统计下单请求量
2. 用UpDownCounter跟踪库存变化
3. 通过Histogram分析支付接口延迟
4. 利用Gauge监控服务器CPU温度

指标选择原则

• 需要累加统计 → Counter
• 需要跟踪当前状态 → UpDownCounter/Gauge
• 需要分析分布情况 → Histogram

总结

OpenTelemetry的四种指标类型各有侧重：

• Counter：只增不减的累计值
• UpDownCounter：可增减的累计值
• Histogram：值的分布统计
• Gauge：瞬时值测量

延伸学习

1. 实践练习：为你的Web服务添加四种指标监控
2. 推荐工具：Grafana + Prometheus + OpenTelemetry指标可视化
3. 进阶阅读：OpenTelemetry指标聚合与采样策略