小米官宣：2023年上半年出貨量中國第一！
今日早間，小米電視官方微博帶來消息，稱2023年小米電視上半年出貨量達到了中國第一，同時還表示小米電視的巨屏風暴即將開始。“公布一個好消息2023年#小米電視上半年出貨量中國
早在 OpenTelemetry 誕生之前可觀測性這個概念就一直存在了，我記得我最早接觸到這個概念是在 16 年當時的公司所使用的一個產品：pinpoint
現如今這個項目依然比較活躍。
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依然還記得當時通過它可以直接看到項目調用的拓撲圖，在時間坐標上框出高延遲的點就能列出這些請求，同時還能查看此時的運行日志。
這樣強大的功能對于一個剛工作一年的小白來說沖擊力實屬太大了一點。
后來才了解到 pinpoint 屬于 APM 這類產品，類似的產品還有：
他們都是可以用于性能分析和鏈路追蹤的產品，到后來公司的運維層面也接入過 Zabbix、open-falcon 之類的產品：
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17之后全面切換到 spring boot 時，也用過社區提供的 spring-boot-admin 項目：
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這就是一個簡單的可以監控 spring boot 應用的產品，用于展示 JVM 指標，或者自己也可以定義一些健康指標。
再之后進入云原生體系后可觀測性的技術棧稍有變化。
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日志使用 Sidecar 代理的方式通過 Agent 將數據寫入 ElasticSearch 中。 具體日志采集方式可以參考之前的文章：
而鏈路追蹤則是使用的 skywalking，在 trace 這個領域 skywalking 還是非常受大家喜愛的。
不過最近也從 skywalking 切換到了我們本文所講到的 OpenTelemetry，具體可以看之前的文章：
指標采集使用的是自然也是 Prometheus 的那一套技術棧，只是 Prometheus 換為了與它完全兼容的 VictoriaMetric 目前是為了更省資源。
客戶端使用則是直接使用 Prometheus 的庫進行指標暴露：
<dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>prometheus-metrics-core</artifactId> <version>1.0.0</version></dependency><dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>prometheus-metrics-instrumentation-jvm</artifactId> <version>1.0.0</version></dependency><dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>prometheus-metrics-exporter-httpserver</artifactId> <version>1.0.0</version></dependency>最終通過配置抓取策略，由 VictoriaMetrics 的 scrape 程序來抓取指標最終寫入到它自己的存儲中：
apiVersion: operator.victoriametrics.com/v1beta1 kind: VMPodScrape metadata: name: kubernetes-pod-scrape namespace: monitoring spec: podMetricsEndpoints: - scheme: http scrape_interval: "30s" path: /metrics relabelConfigs: - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape] separator: ; regex: "true" replacement: $1 action: keep # 端口相同 - action: keep_if_equal source_labels: [ __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port, __meta_kubernetes_pod_container_port_number ] # 過濾INIT容器 - action: drop source_labels: [ __meta_kubernetes_pod_container_init ] regex: "true" - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path] separator: ; regex: (.+) target_label: __metrics_path__ replacement: $1 action: replace - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port] separator: ; regex: ([^:]+)(?::/d+)?;(/d+) target_label: __address__ replacement: $1:$2 action: replace - separator: ; regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+) replacement: $1 action: labelmap - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace] separator: ; regex: (.*) target_label: kubernetes_namespace replacement: $1 action: replace - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name] separator: ; regex: (.*) target_label: kubernetes_pod_name replacement: $1 action: replace vm_scrape_params: stream_parse: true namespaceSelector: any: true以上是 VM 提供的 CRD
到此鋪墊完成，不知道有沒有發現在可觀測性中關鍵的三個部分：日志、指標、trace 都是使用不同的開源產品，從而會導致技術棧較多，維護起來自然也是比較麻煩的。
這么一個軟件領域的核心能力自然需要提供一個完整方案的，將以上的不同技術棧都整合在一起，更加的方便開發者使用。
在這之前也有兩個社區想要做類似的事情：
不過他們并沒有統一整個可觀測領域，直到 2019 年 CNCF 社區宣布成立 OpenTelemetry，并且將上述兩個社區進行合并共同開發 OpenTelemetry。
背靠 CNCF 云原生社區加上許多知名廠商的支持（Google、Amazon、Redhat 等），現在已經正式成為 CNCF 的頂級項目了。
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但我們打開 OpenTelemetry 社區的 GitHub 首頁時，會看到有許多項目；第一反應應該是比較蒙的，下面我會著重介紹一些比較重要的項目。
在開始之前還是先簡單介紹下 OpenTelemetry 的一些基礎組件和概念：
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整個 OpenTelemetry 系統其實可以簡單分為三個部分：
第一個客戶端很好理解，也就是我們的業務應用；如果是 Java 應用只需要掛載一個 agent 就可以自動采集系統的指標、鏈路信息、日志等上傳到 Collector 中。
也就是上圖的左邊部分。
之后就是非常關鍵的組件 collector，它可以通過 OTLP 協議接收剛才提到的客戶端上傳的數據，然后再內部進行處理，最終輸出到后續的存儲系統中。
collector 的架構圖
由于 OpenTelemetry 設計之初就是要做到廠商無關，所以它就得做出更高層級的設計。
關鍵點就是這里的 Receiver 和 Exporter 都是模塊化的設計，第三方開發者可以基于它的標準開發不同組件從而兼容不同的產品。
Receiver：用于接收客戶端上報的數據，不止是自己 agent 上報的數據，也可能會來自不同的廠商，比如 kubernetes、Kafka 等。
Exporter：同理，可以將 receiver 收到的數據進行處理之后輸出到不同的組件中；比如 Kafka/Pulsar/Promethus/Jaeger 等。
比如我們可以使用 Nginx Receiver接收來著 Nginx 上報的數據。
使用 MySQL Receiver接收來自 MySQL 的數據。
當然通常我們使用最多的還是 OTLP Receiver，這是官方的 OTLP 協議的接收器，可以接受官方的一些指標，比如我們只使用了 Java Agent 進行數據上報時。
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https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/tree/main/receiver
在這里是可以看到目前支持的所有第三方的 Receiver。
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OpenTelemetry 所支持的 Exporter 也很多，比如一些常見的存儲：
Exporter 的使用場景很多：如果是指標相關的數據可以直接寫入 Prometheus，如果是日志數據也可以直接寫入 ElasticSearch。
如果還有其他的特殊需求（刪減屬性等）則可以寫入消息隊列，自行處理完之后再發往 collector 進行后續的處理。
可能你已經發現了，由于 collector 非常的靈活，所以我們可以像搭積木一樣組裝我們的 receiver 和 exporter，它會以我們配置的流水線的方式進行調用，這樣我們就可以實現任意可定制的處理邏輯。
而這些流水線的組裝對于客戶端來說都是透明的，也就是說 collector 的更改完全不會影響到業務；業務只需要按照 OTLP 的格式上報數據即可。
在之前的從 Skywalking 切換到 OpenTelemetry 的文章中有人問為什么要切換到 OpenTelemetry？
從這里也能看得出來，OpenTelemetry 的靈活度非常高，借助于 Exporter 可以任意的更換后端存儲，或者增加/刪減一些不需要的指標數據等。
當然我們也可以統一的在這里進行搜索，可以列出所有的第三方集成的組件： https://opentelemetry.io/ecosystem/registry/。
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介紹完基本的概念后，我們可以看看 OTel 社區的一些主要開源項目。
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這里我們還是以剛才的那個架構圖從作往右講起，也就是主要分為客戶端和 collector 端。
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目前官方支持的客戶端語言已經非常齊全了，大部分的版本都已經是 Stable 穩定版，意味著可以進入生產環境。
這里我們以 Java 客戶端為例：
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其中我們重點關注下 opentelemetry-java 和 opentelemetry-java-instrumentation 這兩個項目。
我們用的最多的會是 opentelemetry-java-instrumentation，它會給我們提供一個 java agent 的 JAR 包：
java -javaagent:path/to/opentelemetry-javaagent.jar / -jar myapp.jar我們只需要在 Java 應用中加上該 agent 就可以實現日志、指標、trace 的自動上報。
而且它還實現了不同框架、庫的指標采集與 trace。
在這里可以查到支持的庫與框架列表：
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https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/blob/main/docs/supported-libraries.md#libraries--frameworks
總之幾乎就是你能想到和不能想到的都支持了。
而 opentelemetry-java 我們直接使用的幾率會小一些，opentelemetry-java-instrumentation 本身也是基于它創建的，可以理解為是 Java 版本的核心基礎庫，一些社區支持的組件就可以移動到 instrumentation 這個庫中。
比如我在上篇文章：從一個 JDK21+OpenTelemetry 不兼容的問題講起中涉及到的 HostResourceProvider 資源加載就是從 opentelemetry-java 中移動到了 opentelemetry-java-instrumentation。
具體可以參考：https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java/issues/4701
之后就是 collector 的組件了，它同樣的也有兩個庫：OpenTelemetry Collector 和 OpenTelemetry Collector Contrib
其實通過他們的名字也可以看得出來，他們的作用與剛才的 Java 庫類似：
而我們生產使用時通常也是直接使用 opentelemetry-collector-contrib，畢竟它所支持的社區組件更多。
因為 OpenTelemetry 想要解決的是整個可觀測領域的所有需求，所以倉庫非常多，社區也很開放，感興趣的朋友可以直接參與貢獻，這么多 repo 總有一個適合你的。
后續會繼續講解如何安裝以及配置我們的 OpenTelemetry。
參考鏈接：
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-89552-0.htmlOpenTelemetry 實踐指南：歷史、架構與基本概念
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