OpenTelemetry
AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供OpenTelemetry可观测性标准的完整指南。
🎯 概述
OpenTelemetry是一个开源的可观测性框架，提供统一的API、SDK和工具来收集、处理和导出遥测数据（指标、日志和追踪）。它合并了OpenTracing和OpenCensus项目。
📚 核心概念
三大支柱
- Tracing: 分布式追踪
- Metrics: 指标
- Logs: 日志
核心组件
- API: 统一的API接口
- SDK: 语言特定的SDK
- Collector: 数据收集器
- Instrumentation: 自动检测库
数据模型
- Span: 追踪中的操作
- Metric: 可测量的值
- Log: 事件记录
- Resource: 资源信息
🔧 核心功能
自动检测
- 框架检测: 自动检测常见框架
- 库检测: 检测数据库、HTTP客户端等
- 零代码: 无需修改代码即可启用
数据导出
- OTLP: OpenTelemetry协议
- 多种后端: 支持多种后端系统
- 批处理: 高效的批处理导出
采样
- 头部采样: 在请求开始时采样
- 尾部采样: 在请求结束时采样
- 自适应采样: 根据条件采样
🚀 实践要点
基本使用
go
import (
"go.opentelemetry.io/otel"
"go.opentelemetry.io/otel/trace"
)
tracer := otel.Tracer("my-service")
ctx, span := tracer.Start(ctx, "operation-name")
defer span.End()Collector配置
yaml
receivers:
otlp:
protocols:
grpc:
endpoint: 0.0.0.0:4317
processors:
batch:
timeout: 1s
send_batch_size: 1024
exporters:
otlp:
endpoint: jaeger:4317
service:
pipelines:
traces:
receivers: [otlp]
processors: [batch]
exporters: [otlp]📖 学习资源
💡 最佳实践
- 统一标准: 使用OpenTelemetry统一标准
- 自动检测: 优先使用自动检测
- 采样策略: 根据需求配置采样
- 资源属性: 添加有意义的资源属性
- 性能考虑: 注意对应用性能的影响
最后更新时间: 2025-01-20