1. 概述

什么是OpenTelemetry

OpenTelemetry是一个观测性框架和工具包，旨在创建和管理遥测数据，如追踪、指标和日志。OpenTelemetry是厂商和工具无关的，意味着它可以与各种观测性后端一起使用，包括像Jaeger和Prometheus这样的开源工具，以及商业解决方案。OpenTelemetry是一个Cloud Native Computing Foundation（CNCF）项目。

上面是OpenTelemetry的官方介绍，说人话就是：
OpenTelemetry就像是你应用的"体检中心"，它能自动收集应用的各项指标(心跳、血压)、追踪请求链路(看病流程)、记录日志(病历)，并把数据统一格式发给各种监控系统(Prometheus、Jaeger等)。上面这些在OpenTelemetry项目之前都是由各个厂商自己开发的，现在OpenTelemetry把这些功能都集成到一起，方便开发者使用。作为一个行业标准，OpenTelemetry 得到了40多个可观测性供应商的支持，被许多 库、服务和应用程序集成，并被众多终端用户采用。

发展历史与背景

• Google 2010年发布的 Dapper 论文是分布式链路追踪的开端
• 2012年 Twitter 开源了 Zipkin
• 2015年 Uber 发布了 Jaeger 的开源版本。目前 Zipkin 和 Jaeger 仍然是最流行的分布式链路追踪工具之一
• 2015年 OpenTracing 项目被 CNCF 接受为它的第三个托管项目，致力于标准化跨组件的分布式链路追踪
• 2017年 Google 将内部的 Census 项目开源，随后 OpenCensus 在社区中流行起来
• 2019年初，两个现有开源项目：OpenTracing 和 OpenCensus 被宣布合并为 OpenTelemetry 项目
• 2021年，OpenTelemetry 发布了V1.0.0，为客户端的链路追踪部分提供了稳定性保证
• 2023年是 OpenTelemetry 的里程碑，其三个基本信号——链路追踪、指标和日志，都达到了稳定版本

主要特点与优势

• 统一标准

  • 提供统一的API和SDK规范，整合了追踪(Tracing)、指标(Metrics)和日志(Logs)三大观测信号
  • 取代了之前的OpenTracing和OpenCensus两个标准，解决了社区分裂问题
  • 数据格式标准化，兼容主流观测后端(Prometheus, Jaeger, Zipkin等)

• 多语言支持

  • 支持10+主流编程语言(Go, Java, Python, JS等)
  • 每种语言实现都遵循相同的API规范，保证跨语言一致性
  • 自动插桩(Auto-instrumentation)减少手动编码工作量

• 可扩展架构

  • 模块化设计，支持自定义采样器、处理器和导出器
  • 通过OpenTelemetry Collector实现灵活的数据处理和路由
  • 可轻松集成现有监控系统和自定义观测后端

• 生产就绪

  • CNCF毕业项目，拥有活跃的社区和广泛的企业采用
  • 主要组件已达到稳定版本(GA)，适合生产环境使用
  • 丰富的文档和示例，降低学习和使用门槛

• 实际价值

  • 统一技术栈，减少多套观测系统的维护成本
  • 提升问题排查效率，通过分布式追踪快速定位性能瓶颈
  • 标准化指标采集，实现跨服务的统一监控视图

2. 核心概念

追踪(Tracing)

追踪(Tracing)记录请求在分布式系统中的流转路径，可视化服务间的调用关系。每个追踪由多个跨度(Span)组成，每个Span代表一个工作单元，包含操作名称、时间戳、持续时间和标签等信息。

工作原理:

1. 通过自动或手动插桩在代码关键点创建Span
2. 上下文传播机制将TraceID和SpanID在服务间传递
3. 采样策略决定哪些追踪需要记录
4. 数据导出到后端系统进行分析展示

应用场景:

• 性能瓶颈分析
• 分布式事务追踪
• 错误传播路径定位

指标(Metrics)

指标(Metrics)是对系统运行状态的数值度量，反映系统的健康度和性能表现。OpenTelemetry支持三种指标类型：

1. 计数器(Counter): 单调递增的值，如请求数
2. 测量值(Gauge): 瞬时值，如CPU使用率
3. 直方图(Histogram): 值的分布统计，如响应时间

工作原理:

• 通过Meter创建指标并记录测量值
• 支持预聚合减少数据传输量
• 可配置的导出频率和聚合方式

应用场景:

• 系统资源监控
• 业务指标统计
• 容量规划

日志(Logs)

日志(Logs)记录系统运行时的离散事件，提供详细的上下文信息。OpenTelemetry统一了日志格式，支持结构化日志记录。

工作原理:

1. 日志收集器接收应用日志
2. 日志处理器进行解析、过滤和增强
3. 日志导出器将数据发送到后端
4. 可与追踪和指标关联分析

应用场景:

• 错误排查
• 审计跟踪
• 行为分析

行李(Baggage)

行李(Baggage)是在分布式系统中传递的键值对数据，用于跨服务传递业务上下文信息。

工作原理:

1. 在请求入口设置行李项
2. 行李随请求上下文自动传播
3. 各服务可读取行李内容
4. 不影响核心观测数据流

应用场景:

• 传递用户ID、请求来源等业务信息
• A/B测试分组标记
• 跨服务调试信息传递

关于Tracing、Metrics和Logging之间的关系：

三者相互关联，共同提供完整的系统观测能力。追踪提供调用链视角，指标提供系统状态概览，日志提供详细上下文。通过统一的标识符（如TraceID），可以在三种数据间无缝导航。

3. 主要组件

API层

想象API层就像你家电器的按钮和开关——你只需要知道按哪里，不需要了解里面的电路是怎么工作的。OpenTelemetry的API层就是这样，它定义了简单清晰的接口，让你的应用可以轻松"按按钮"记录观测数据。

为什么API层很妙：

• 就像通用遥控器一样，一套API控制所有观测类型
• “写一次，到处运行”——不绑定特定后端实现
• 轻如羽毛，对应用性能影响微乎其微
• 稳如泰山，API升级不会破坏你的代码

看看这段简单的代码：

// 追踪API示例 - 记录一个操作的开始和结束
Tracer tracer = GlobalOpenTelemetry.getTracer("购物车服务");
Span span = tracer.spanBuilder("结算操作").startSpan();
try (Scope scope = span.makeCurrent()) {
   
    // 这里是你的业务操作，比如处理订单
    span.setAttribute("订单金额", 199.99);  // 添加有用的上下文信息
} finally {
   
    span.end();  // 别忘了"打卡下班"！
}

// 指标API示例 - 记录业务指标比纸笔还方便
Meter meter = GlobalOpenTelemetry.getMeter("支付服务");
LongCounter counter = meter.counterBuilder("已处理订单").build();
counter.add(1);  // 又搞定一单！

SDK层

SDK层是OpenTelemetry的引擎舱，它实现了API层定义的接口，并提供了实际的数据处理机制。就像高级相机的内部处理芯片，SDK层负责将原始观测数据转换为有意义的信息，并确保它能被正确传输到目标系统。

SDK层的关键功能：

• 将API的抽象概念转化为具体实现
• 提供灵活的采样策略，帮你在数据量与详细度间取得平衡
• 构建高效的处理管道，确保观测不会影响应用性能
• 管理资源属性，为遥测数据添加环境上下文
• 与各种后端系统建立连接桥梁

配置示例：

// SDK配置 - 告诉OpenTelemetry如何处理和发送数据
SdkTracerProvider tracerProvider = SdkTracerProvider