从 Prometheus 到 OpenTelemetry: 指标监控的演进与实践

原创

crossoverJie

发布于 2024-06-18 09:45:37

3060

发布于 2024-06-18 09:45:37

文章被收录于专栏：crossoverJiecrossoverJie

在上一篇：从 Dapper 到 OpenTelemetry：分布式追踪的演进之旅我们讲解了 Trace 的一些核心概念：

Trace
Span
Context
Baggage 等

这次我们来讲另一个话题 Metrics。

背景

关于 metrics 我最早接触相关概念的就是 prometheus，它是第二个加入 CNCF（云原生）社区的项目（第一个是 kubernetes），可见在云原生领域 Metrics 指标监控从诞生之初就是一个非常重要的组件。

现实也确实如此，如今只要使用到了 kubernetes 相关的项目，对其监控就是必不可少的。

当然也不止是云原生的项目才需要 Metrics 指标监控，我们任何一个业务都是需要的，不然我们的服务运行对开发运维来说都是一个黑盒，无法知道此时系统的运行情况，因此才需要我们的业务系统将一些关键运行指标暴露出来。

业务数据：比如订单的增长率、销售金额等业务数据；同时还有应用自身的资源占用情况：

QPS
Latency
内存
CPU 等信息。

在使用 OpenTelemetry 之前，因为 prometheus 是这部分的绝对标准，所以我们通常都会使用 prometheus 的包来暴露这些指标：

<!-- The client -->
<dependency>
  <groupId>io.prometheus</groupId>
  <artifactId>simpleclient</artifactId>
  <version>0.16.0</version>
</dependency>
<!-- Hotspot JVM metrics-->
<dependency>
  <groupId>io.prometheus</groupId>
  <artifactId>simpleclient_hotspot</artifactId>
  <version>0.16.0</version>
</dependency>

暴露一个自定义的指标也很简单：

import io.prometheus.client.Counter;
class YourClass {
  static final Counter requests = Counter.build()
     .name("requests_total").help("Total requests.").register();

  void processRequest() {
    requests.inc();
    // Your code here.
  }
}

这是暴露一个单调递增的指标，prometheus 还提供了其他几种指标类型：

Counter
Gauge
Histogram

之后我们只需要在 prometheus 中配置一些抓取规则即可：

scrape_configs:
  - job_name: 'springboot'
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080'] # Spring Boot ip+port

当然如果是运行在 kubernetes 环境，prometheus 也可以基于服务发现配置一些规则，自动抓取我们的 Pod 的数据，由于不是本文的重点就不过多介绍。基本组件

在 OpenTelemetry 中自然也提供了 Metrics 这个组件，同时它也是完全兼容 Prometheus，所以我们理解和使用起来并不复杂。

MeterProvider

不同于 prometheus 客户端中直接提供了 Counter 就可以创建指标了，在 OpenTelemetry 中会提供一个 MeterProvider 的接口，使用这个接口可以获取 Meter，再使用 Meter 才可以创建 Counter、Gauge、Histogram 等数据。

下面来看看具体如何使用，这里我以 Pulsar 源码的代码进行演示：

public InstrumentProvider(OpenTelemetry otel) {  
    if (otel == null) {  
        // By default, metrics are disabled, unless the OTel java agent is configured.  
        // This allows to enable metrics without any code change.        otel = GlobalOpenTelemetry.get();  
    }    this.meter = otel.getMeterProvider()  
            .meterBuilder("org.apache.pulsar.client")  
            .setInstrumentationVersion(PulsarVersion.getVersion())  
            .build();  
}

LongCounterBuilder builder = meter.counterBuilder(name)  
        .setDescription(description)  
        .setUnit(unit.toString());

Meter Exporter

Meter Exporter 则是一个 OpenTelemetry 独有的概念，与我们之前讲到的一样：OpenTelemetry 作为厂商无关的平台，允许我们将数据写入到任何兼容的产品里。

所以我们在使用 Metrics 时需要指定一个 exporter：

Exporter 类型	作用	备注	参数
OTLP Exporter	通过 OpenTelemetry Protocol（OTLP）发送指标数据到 collect。	默认生产环境中推荐使用，需要将数据发送到支持 OTLP 的后端，如 OpenTelemetry Collector。	-Dotel.metrics.exporter=otlp (default)
Console Exporter	将指标数据打印到控制台的导出器。	开发和调试，快速查看指标数据。	-Dotel.metrics.exporter=console
Prometheus Exporter	将指标数据以 Prometheus 抓取的格式暴露给 Prometheus 服务。	与 Prometheus 集成，适用于需要 Prometheus 监控的场景，这个可以无缝和以往使用 prometheus 的场景兼容	-Dotel.metrics.exporter=prometheus

Metric Instruments

与 prometheus 类似，OpenTelemetry 也提供了以下几种指标类型：

Counter：单调递增计数器，比如可以用来记录订单数、总的请求数。
UpDownCounter：与 Counter 类似，只不过它可以递减。
Gauge：用于记录随时在变化的值，比如内存使用量、CPU 使用量等。
Histogram：通常用于记录请求延迟、响应时间等。

同时每个指标还有以下几个字段：

Name：名称，必填。
Kind：类型，必填。
Unit：单位，可选。
Description：描述，可选。

messageInCounter = meter  
        .counterBuilder(MESSAGE_IN_COUNTER)  
        .setUnit("{message}")  
        .setDescription("The total number of messages received for this topic.")  
        .buildObserver();

还是以 Pulsar 的为例，messageInCounter 是一个记录总的消息接收数量的 Counter 类型。

subscriptionCounter = meter  
        .upDownCounterBuilder(SUBSCRIPTION_COUNTER)  
        .setUnit("{subscription}")  
        .setDescription("The number of Pulsar subscriptions of the topic served by this broker.")  
        .buildObserver();

这是记录一个订阅者数量的指标，类型是 UpDownCounter，也就是可以增加减少的指标。

private static final List<Double> latencyHistogramBuckets =  
        Lists.newArrayList(.0005, .001, .0025, .005, .01, .025, .05, .1, .25, .5, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0, 30.0, 60.0);


DoubleHistogramBuilder builder = meter.histogramBuilder("pulsar.client.producer.message.send.duration")  
        .setDescription("Publish latency experienced by the application, includes client batching time")  
        .setUnit(Unit.Seconds.toString())  
        .setExplicitBucketBoundariesAdvice(latencyHistogramBuckets);

这是一个记录 Pulsar producer 发送延迟的指标，类型是 Histogram。

backlogQuotaAge = meter  
        .gaugeBuilder(BACKLOG_QUOTA_AGE)  
        .ofLongs()  
        .setUnit("s")  
        .setDescription("The age of the oldest unacknowledged message (backlog).")  
        .buildObserver();

这是一个记录最大 unack 也就是 backlog 时间的指标，类型是 Gauge。

案例

在之前的文章：实战：如何编写一个 OpenTelemetry Extensions中讲过如何开发一个 OpenTelemetry 的 extension，其实当时我就是开发了一个用于在 Pulsar 客户端中暴露指标的一个插件。

不过目前 Pulsar 社区已经集成了该功能。

其中的核心代码与上面讲到的类似：

public static void registerObservers() {    
    Meter meter = MetricsRegistration.getMeter();    
    
    meter.gaugeBuilder("pulsar_producer_num_msg_send")    
            .setDescription("The number of messages published in the last interval")    
            .ofLongs()    
            .buildWithCallback(    
                    r -> recordProducerMetrics(r, ProducerStats::getNumMsgsSent));

private static void recordProducerMetrics(ObservableLongMeasurement observableLongMeasurement, Function<ProducerStats, Long> getter) {    
    for (Producer producer : CollectionHelper.PRODUCER_COLLECTION.list()) {    
        ProducerStats stats = producer.getStats();    
        String topic = producer.getTopic();    
        if (topic.endsWith(RetryMessageUtil.RETRY_GROUP_TOPIC_SUFFIX)) {    
            continue;    
        }        observableLongMeasurement.record(getter.apply(stats),    
                Attributes.of(PRODUCER_NAME, producer.getProducerName(), TOPIC, topic));    
    }}

只是这里使用了 buildWithCallback 回调函数，OpenTelemetry 会每隔 30s 调用一次这个函数，通常适用于 Gauge 类型的数据。

java -javaagent:opentelemetry-javaagent.jar \  
     -Dotel.javaagent.extensions=ext.jar  \
     -Dotel.metrics.exporter=prometheus \
     -Dotel.exporter.prometheus.port=18180 \
     -jar myapp.jar

配合上 Prometheus 的两个启动参数就可以在本地 18180 中获取到指标数据：

curl http://127.0.0.1:18180/metrics

当然也可以直接发往 OpenTelemetry-Collector 中，再由它发往 prometheus，只是这样需要额外在 collector 中配置一下：

exporters:
  debug: {}
  otlphttp:
    metrics_endpoint: http://promethus:8480/insert/0/opentelemetry/api/v1/push
service:
  pipelines:
    metrics:
      exporters:
      - otlphttp
      processors:
      - k8sattributes
      - batch
      receivers:
      - otlp

这样我们就可以在 Grafana 中通过 prometheus 查询到数据了。

有一点需要注意，如果我们自定义的指标最好是参考官方的语义和命名规范来定义这些指标名称。

比如 OpenTelemetry 的规范中名称是用 . 来进行分隔的。

切换为 OpenTelemetry 之后自然就不需要依赖 prometheus 的包，取而代之的是 OTel 的包：

compileOnly 'io.opentelemetry:opentelemetry-sdk-extension-autoconfigure-spi:1.34.1'  
compileOnly 'io.opentelemetry.instrumentation:opentelemetry-instrumentation-api:1.32.0'

总结

相对来说 Metrics 的使用比 Trace 简单的多，同时 Metrics 其实也可以和 Trace 进行关联，也就是 Exemplars，限于篇幅就不在本文展开了，感兴趣的可以自行查阅。

参考链接：

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

腾讯技术创作特训营S7

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