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OpenTelemetry Java 手动
实现与配置方法
OpenTelemetry Java 提供了手动和
自动两种方式来
实现数据收集[^2]。手动
实现允许
开发者直接通过
API 和 SDK 配置追踪、度量和日志记录功能，以满足特定需求。
#### 1. 添加依赖
在手动
实现 OpenTelemetry 的过程中，首先需要将
OpenTelemetry 的相关依赖添加到项目的构建文件中。以下是 Maven 和 Gradle 的配置示例：
**Maven 配置：**
```xml
<dependency>
<groupId>io.
opentelemetry</groupId>
<artifactId>
opentelemetry-
api</artifactId>
<version>1.30.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.
opentelemetry</groupId>
<artifactId>
opentelemetry-sdk</artifactId>
<version>1.30.0</version>
</dependency>
```
**Gradle 配置：**
```gradle
implementation 'io.
opentelemetry:opentelemetry-
api:1.30.0'
implementation 'io.
opentelemetry:opentelemetry-sdk
:1.30.0'
```
#### 2. 初始化
OpenTelemetry 实例
为了
使用 OpenTelemetry，需要初始化一个 `
OpenTelemetry` 实例，并将其设置为全局实例。以下是一个简单的初始化代码示例：
```
java
import io.
opentelemetry.
api.
OpenTelemetry;
import io.
opentelemetry.
api.trace.Tracer;
import io.
opentelemetry.sdk.
OpenTelemetrySdk;
import io.
opentelemetry.sdk.trace.SdkTracerProvider;
import io.
opentelemetry.sdk.trace.export.SimpleSpanProcessor;
import io.
opentelemetry.exporter.otlp.trace.OtlpGrpcSpanExporter;
public class
OpenTelemetryConfig {
public static void configure
OpenTelemetry() {
// 创建 Span 导出器
OtlpGrpcSpanExporter spanExporter = OtlpGrpcSpanExporter.builder().build();
// 配置 TracerProvider 并添加处理器
SdkTracerProvider tracerProvider = SdkTracerProvider.builder()
.addSpanProcessor(SimpleSpanProcessor.create(spanExporter))
.build();
// 设置全局
OpenTelemetry 实例
OpenTelemetry openTelemetry =
OpenTelemetrySdk.builder()
.setTracerProvider(tracerProvider)
.buildAndRegisterGlobal();
}
}
```
#### 3.
使用 Tracer 进行手动追踪
一旦
OpenTelemetry 实例被正确初始化，可以通过 `Tracer` 对象创建和管理追踪上下文。以下是一个手动创建追踪的示例：
```
java
import io.
opentelemetry.
api.trace.Span;
import io.
opentelemetry.
api.trace.Tracer;
public class ManualTracingExample {
public static void main(String[] args) {
Tracer tracer =
OpenTelemetry.getGlobalTracer();
// 创建一个新的 Span
Span span = tracer.spanBuilder("manual-span").startSpan();
try (var ignored = span.makeCurrent()) {
// 模拟业务逻辑
span.setAttribute("key", "value");
span.addEvent("event-in-span");
} finally {
span.end(); // 确保 Span 结束
}
}
}
```
#### 4. 配置 Exporter
OpenTelemetry 支持多种导出器（Exporter），用于将数据发送到不同的
后端系统。常见的导出器包括 OTLP、Jaeger 和 Zipkin。例如，
使用 OTLP 导出器可以将数据发送到支持 OTLP 协议的
后端服务。
```
java
OtlpGrpcSpanExporter exporter = OtlpGrpcSpanExporter.builder()
.setEndpoint("http
://localhost
:4317") // 替换为实际的
后端地址
.build();
```
#### 5.
自定义 Instrumentation
如果需要对特定框架或库进行
自定义埋点，可以编写自己的 instrumentation。这通常涉及扩展
OpenTelemetry 的 `InstrumentationModule` 类，并
实现相应的拦截逻辑[^1]。
---
### 注意事项
- 手动
实现 OpenTelemetry 需要
开发者对
应用的性能监控需求有清晰的理解。
- 如果目标框架已经支持
自动埋点，则可以直接
使用 OpenTelemetry Java Agent[^5]。
- 在生产环境中，建议优化 Exporter 的配置以减少对
应用性能的影响。
---
本文详细介绍了如何在Java应用中使用OpenTelemetry API进行自定义埋点，包括添加依赖、创建Tracer、插入埋点代码、配置和导出数据到Jaeger后端，以及如何通过Jaeger UI查看和分析跟踪数据，以实现精细化的性能监控和故障排查。
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