通过OpenTelemetry 手动埋点接入Java Trace数据

原创 已于 2022-08-21 13:51:22 修改 · 853 阅读 · 1 ·
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#OpenTelemetry #链路路径设置

于 2022-08-19 15:59:58 首次发布

自定义链路层级

    Tracer tracer = openTelemetry.getTracer("manual-sdk", "1.0.0");
       
        // 父节点； A层
        Span apan = tracer.spanBuilder("Root").startSpan();
        apan.makeCurrent();
    
        // A-1
        Span bpan = tracer
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Java 应用实现自定义埋点：使用 OpenTelemetry API
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在上面的示例中，我们使用 JaegerGrpcSpanExporter 创建了一个 Jaeger Exporter，并将其配置为 BatchSpanProcessor 的输出。在上面的示例中，我们首先创建了一个名为 “myMethod” 的 Span，然后在关键操作的开始和结束位置插入了代码。完成了前面的步骤后，我们的应用程序就已经集成了 OpenTelemetry，并可以进行自定义埋点了。通过在关键操作的开始和结束位置插入埋点代码，我们可以测量操作的执行时间，并记录自定义属性、事件和异常信息。
实战OpenTelemetry Trace：使用Java实现分布式跟踪
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OpenTelemetry Trace是一种分布式跟踪技术，可以帮助开发者在复杂的应用程序中识别和解决问题。它允许开发者在跨越多个应用程序和服务的请求路径上跟踪请求，并提供有关这些请求的有用信息。OpenTelemetry Trace通过在请求路径上创建一系列跨度（Spans）来实现跟踪。每个跨度代表了请求路径上的一部分，可以包含一些有用的信息，例如跨度的起始时间和结束时间、跨度的标签等等。这些信息可以帮助开发者识别潜在的性能问题和故障。
OpenTelemetry 通过自动埋点（Java Agent） 应用于springboot项目
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本文介绍了如何使用OpenTelemetry Java Agent为SpringBoot应用实现无侵入式链路追踪。主要内容包括：下载并配置OpenTelemetry Java Agent；创建SpringBoot示例项目（含REST接口）；配置日志输出TraceID；提供两种启动方式（JVM参数和环境变量）；验证日志和追踪效果。关键点在于通过-javaagent参数加载Agent，配置OTLP端点，Agent会自动追踪常见组件调用。这种方法无需修改业务代码，即可实现分布式链路追踪，适合各种部署环境。
Spring Boot 3 ：实现分布式追踪
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Java后端中的链路追踪：使用OpenTelemetry实现全链路监控
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在现代的微服务架构中，链路追踪是监控和优化系统性能的关键技术。通过链路追踪，我们可以跟踪请求在系统中的流转，识别性能瓶颈，定位问题根源。本文将介绍如何在Java后端应用中使用OpenTelemetry实现全链路监控，包括具体的实现步骤和代码示例。通过集成OpenTelemetry，您可以实现全面的链路追踪，帮助您识别瓶颈和潜在问题，从而提升系统的可靠性和用户体验。OpenTelemetry是一个开源项目，旨在提供统一的工具集来收集、处理和导出应用程序的遥测数据，包括跟踪、度量和日志。
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深入探讨OpenTelemetry埋点方式实现与最佳实践
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随着分布式系统的兴起和微服务架构的广泛采用，如何高效监控系统性能并快速定位问题成为开发者关注的重点。传统的监控方式往往只能提供有限的视角，无法覆盖整个分布式调用链。而**OpenTelemetry**作为新一代开源观测框架，提供了一套统一的接口和工具，用于追踪（Tracing）、指标（Metrics）和日志（Logs）的收集和分析。 本文将聚焦于OpenTelemetry的**埋点方式实现**，详细介绍其工作原理、埋点方式、核心组件及最佳实践，帮助开发者在实际项目中快速上手并发挥其最大效用。
入门OpenTelemetry——应用自动埋点
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简单说就是：“在合适的地方插追踪/监控代码”。要使用 OpenTelemetry 检测应用程序，可以前往访问 OpenTelemetry 存储库，选择适用于的应用程序的语言，然后按照说明进行操作。
OpenTelemetry 系列 （四）｜ 如何使用 Java Agent 来实现无侵入的调用链
Q54665642ljf的博客
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Java Agent一般可以被称为探针，是一种可以在 Java 应启动前和运行中修改应用的字节码的技术。通过在启动项中添加来制定使用特定的 Agent。是一个隶属于 OpenTelemetry 系列的项目，这个项目就是一个基于Java Agent来实现无侵入式接入的官方 Agent 项目。复制代码将下载下来，然后使用上述指令就能够运行，在启动成功后就能够直接接入成功，而不用对应用本身的代码进行任何的修改。在这个篇章中我们简单的介绍了的使用，实际上这个项目支持了不少自定义的扩展能力。
入门OpenTelemetry——链路追踪数据收集与导出
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Jaeger 是Uber公司研发，后来贡献给CNCF的一个分布式链路追踪软件，主要用于微服务链路追踪。它优点是性能高（能处理大量追踪数据）、部署灵活（支持单节点和分布式部署）、集成方便（兼容 OpenTelemetry），并且可视化能力强，可以快速定位性能瓶颈和故障。基于上述示意图，我们简要解析下 Jaeger 各个组件以及组件间的关系：Client libraries（客户端库）功能：将追踪信息（trace/span）插入到应用程序中。说明。
OpenTelemetry 概念之Traces
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Traces为我们提供了向应用程序发出请求时发生的情况的全景图，无论您的应用程序是具有单个数据库的单体应用还是具有复杂网格的服务，Traces对于理解请求在您的应用程序中采用的完整“路径”至关重要。此示例跟踪输出具有三个不同的类似日志的单元，叫做Spans，名称分别叫做Hello-Greetings、Hello-Salutations和Hello，由于每个Span的上下文中包含相同的trace_id，所以它们被认定为相同的一个Trace中的不同部分。
OpenTracing API 自动埋点调研
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一 基本术语 Trace : 表示系统中一次数据或者执行路径的轨迹，可以简单认为是多个Span有向无环图。 Span：Span代表系统中一次逻辑操作运行单元。Span之间会简历嵌套或者顺序排列建立逻辑因果关系 二 组件架构 无缓存队列的架构 有缓存队列架构 三 服务追踪 服务追踪过程 四 应用埋点 1 手动埋点工具Client 针对非java应...
【翻译】了解OpenTelemetry第4部分：用OpenTelemetry对Java应用程序进行测量
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作者：Jack Berg2021年9月22日 特邀文章，原载于New Relic博客，作者是New Relic的工程师Jack Berg 这篇博文是Understand OpenTelemetry系列的一部分。 第一部分概述了OpenTelemetry，并讨论了为什么它是仪器的未来。第二部分探讨了OpenTelemetry开源项目的核心组件。第三部分重点介绍了OpenTelemetry的...
可观测-Opentelemetry链路追踪原理
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即OpenTelemetry 是一个可观测性框架，它不像Jaeger、Prometheus，而是专注于生成、收集 、导出Telemetry遥测数据（Metrics,Logs and traces）。存储和可视化数据的事儿则留给其他工具，比如Zipkin、Jageger、skywalking、Prometheus等…
OpenTelemetry分布式链路追踪终极实战指南：5大坑与对应解决方案！性能提升300%
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采样率调优：开发环境全采样，生产环境动态采样批量导出：设置减少IO次数Span生命周期控制：避免在循环中创建Span异步链路处理：使用传递上下文存储优化：Jaeger后端启用Elasticsearch索引生命周期管理——
golang工程——opentelemetry简介、架构、概念、追踪原理
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基本是opentelemetry 解决方案概念介绍。方案就是想统一生产中metrics、trace、log
OpenTelemetry系列 （三）｜ 神秘的采集器 - Opentelemetry Collector
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上个篇章中我们主要介绍了的客户端的一些数据生成方式，但是客户端的数据最终还是要发送到服务端来进行统一的采集整合，这样才能看到完整的调用链，metrics等信息。因此在这个篇章中会主要介绍服务端的采集能力。客户端会根据一定的规则生成调用链，metrics，logs等信息，然后就会将其推送到服务器远端。一般来说的服务端客户端传递数据的请求协议标准是和协议，在各语言的sdk以及服务端实现中都应该包含这两个数据协议的的实现。按照常理来说调用链等数据的数据量极大，因此在客户端就会有一些类似于的操作选项，此选项会将多个
接入agent是什么意思
05-31
### 接入 Agent 的定义、功能及实现方式 #### 定义 Agent 是一种运行在应用程序或服务中的轻量级组件，用于捕获应用的性能数据、调用链信息或其他监控指标。通过接入 Agent，可以实现对应用运行状态的实时监控和分析，从而帮助开发人员定位性能瓶颈、诊断问题并优化系统性能[^1]。 #### 功能 1. **性能监控**：Agent 能够捕获应用的 CPU 使用率、内存占用、线程状态等性能指标，提供对应用运行状况的全面洞察。 2. **调用链追踪**：通过分布式追踪技术，Agent 可以记录请求从入口到各个模块的流转过程，形成完整的调用链路图，便于分析请求延迟来源[^2]。 3. **错误检测**：Agent 能够捕获异常堆栈信息和错误日志，帮助快速定位代码中的问题。 4. **自定义埋点**：支持用户定义特定的监控点，收集业务相关的指标数据。 5. **数据上报**：Agent 将采集的数据发送到后端监控系统（如 SkyWalking、Jaeger 等），供进一步分析和展示。 #### 实现方式 根据引用内容，以下是几种常见的 Agent 接入方式： 1. **初始化容器方式**： 在 Kubernetes 部署中，可以通过初始化容器（initContainers）将 Agent 的相关文件复制到共享卷（volumes）中。例如，在配置中定义一个名为 `skywalking-agent` 的初始化容器，拉取 Agent 镜像并将其中的 `/skywalking/agent` 目录拷贝到共享目录 `/tmp` 下。主容器通过挂载同一共享卷访问该目录下的 Agent 文件，并通过启动参数 `-javaagent:/opt/agent/skywalking-agent.jar` 指定探针路径[^1]。 2. **Sidecar 方式**： 使用 Sidecar 模式将 Agent 作为独立的容器与应用容器部署在同一 Pod 中。Sidecar 容器负责接收应用容器的数据并将其转发到监控后端。这种方式无需修改应用容器的镜像或启动参数，适合需要动态扩展的场景[^4]。 3. **直接集成方式**： 在应用启动时，通过修改启动命令或配置文件直接引入 Agent。例如，在 Java 应用中添加 JVM 参数 `-javaagent:<path-to-agent.jar>`，指定 Agent 的位置。这种方式简单直接，但需要对应用的启动脚本进行调整。 4. **手动埋点方式**： 对于某些无法自动捕获的业务逻辑，可以通过编写代码手动插入埋点，调用 Agent 提供的 API 来记录特定事件或指标。这种方法灵活性高，但需要额外的开发工作。 ```python # 示例：手动埋点代码 from opentelemetry import trace tracer = trace.get_tracer(__name__) with tracer.start_as_current_span("example-span"): print("This is an example span") ``` ---
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