我的 OpenTelemetry 追踪演示包含两个 Spring Boot 组件。其中一个使用 Java 代理,我最近将它从 v1.x 升级到 v2.x 后,注意到了一些不同的行为。在另一个组件中,我使用 Micrometer Tracing,因为我编译到 GraalVM 原生,它无法处理 Java 代理。
我想在这篇文章中比较这三种不同的方法:Java 代理 v1、Java 代理 v2 和 Micrometer Tracing。
译自 OpenTelemetry Tracing on Spring Boot, Java Agent vs. Micrometer Tracing,作者 Nicolas Fränkel。
我将使用相同的基准应用程序:一个用 Kotlin 编写的简单 Spring Boot 应用程序。它提供一个端点。
entry()
intermediate()
的函数WebClient
实例,替换RestTemplate
,来调用上面的端点entry()
函数找到它,它转化为以下代码:@SpringBootApplication
class Agent1xApplication
@RestController
class MicrometerController {
private val logger = LoggerFactory.getLogger(MicrometerController::class.java)
@GetMapping("/{message}")
fun entry(@PathVariable message: String, @RequestHeader("X-done") done: String?) {
logger.info("entry: $message")
if (done == null) intermediate()
}
fun intermediate() {
logger.info("intermediate")
RestClient.builder()
.baseUrl("http://localhost:8080/done")
.build()
.get()
.header("X-done", "true")
.retrieve()
.toBodilessEntity()
}
}
对于每种设置,我将检查两个阶段:启用 OpenTelemetry 的主要阶段,以及创建额外内部跨度的自定义阶段。
Micrometer Tracing 源于 Micrometer,一个“供应商中立的应用程序可观测性门面”。
Micrometer Tracing 为最流行的跟踪库提供了一个简单的门面,让您可以在没有供应商锁定的情况下对基于 JVM 的应用程序代码进行检测。它旨在为您的跟踪收集活动增加很少或没有开销,同时最大限度地提高跟踪工作的可移植性。 — Micrometer Tracing site
要开始使用 Micrometer Tracing,需要添加一些依赖项:
org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator
io.micrometer:micrometer-tracing
io.micrometer:micrometer-tracing-bridge-otel
io.opentelemetry:opentelemetry-exporter-otlp
我们不需要 BOM,因为版本已经在 Spring Boot 父级中定义。
但是,我们需要两个运行时配置参数:跟踪应该发送到哪里,以及组件的名称是什么。它们由 MANAGEMENT_OTLP_TRACING_ENDPOINT
和 SPRING_APPLICATION_NAME
变量控制。
services:
jaeger:
image: jaegertracing/all-in-one:1.55
environment:
- COLLECTOR_OTLP_ENABLED=true
ports:
- "16686:16686"
micrometer-tracing:
build:
dockerfile: Dockerfile-micrometer
environment:
MANAGEMENT_OTLP_TRACING_ENDPOINT: http://jaeger:4318/v1/traces
SPRING_APPLICATION_NAME: micrometer-tracing
以下是结果:
在没有任何自定义的情况下,Micrometer 在接收和发送 HTTP 请求时会创建跨度。
框架需要将魔法注入到 RestClient
中以进行发送。我们必须让前者实例化后者才能做到这一点:
@SpringBootApplication
class MicrometerTracingApplication {
@Bean
fun restClient(builder: RestClient.Builder) =
builder.baseUrl("http://localhost:8080/done").build()
}
我们可以通过多种方式创建手动跨度,其中一种是通过 OpenTelemetry API 本身。但是,设置需要大量的样板代码。最直接的方法是 Micrometer 的 Observation API。它的主要好处是使用单个 API 来管理 指标 和 跟踪。
以下是更新后的代码:
class MicrometerController(
private val restClient: RestClient,
private val registry: ObservationRegistry
) {
@GetMapping("/{message}")
fun entry(@PathVariable message: String, @RequestHeader("X-done") done: String?) {
logger.info("entry: $message")
val observation = Observation.start("entry", registry)
if (done == null) intermediate(observation)
observation.stop()
}
fun intermediate(parent: Observation) {
logger.info("intermediate")
val observation = Observation.createNotStarted("intermediate", registry)
.parentObservation(parent)
.start()
restClient.get()
.header("X-done", "true")
.retrieve()
.toBodilessEntity()
observation.stop()
}
}
添加的观察调用反映在生成的跟踪中:
Micrometer Tracing 的替代方案是通用的 OpenTelemetry Java Agent。 其主要优势在于它既不影响代码也不影响开发人员; 该代理纯粹是运行时范围内的关注点。
java -javaagent:opentelemetry-javaagent.jar agent-one-1.0-SNAPSHOT.jar
该代理遵守 OpenTelemetry 的环境变量配置:
services:
agent-1x:
build:
dockerfile: Dockerfile-agent1
environment:
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT: http://jaeger:4317
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES: service.name=agent-1x
OTEL_METRICS_EXPORTER: none
OTEL_LOGS_EXPORTER: none
ports:
- "8081:8080"
/v1/traces
无需更多配置,我们就可以获得以下跟踪:
该代理会自动跟踪接收和发送的请求,以及使用 Spring 相关注释标记的函数。跟踪根据调用堆栈正确地嵌套在彼此内部。要跟踪其他函数,我们需要在代码库中添加一个依赖项,io.opentelemetry.instrumentation:opentelemetry-instrumentation-annotations
。我们现在可以使用 @WithSpan
注释来注释以前未跟踪的函数。
value()
部分控制跟踪的标签,而 kind
则转换为 span.kind
属性。如果将值设置为空字符串(默认值),则它会输出函数的名称。就我而言,默认值就足够了。
@WithSpan
fun intermediate() {
logger.info("intermediate")
RestClient.builder()
.baseUrl("http://localhost:8080/done")
.build()
.get()
.header("X-done", "true")
.retrieve()
.toBodilessEntity()
}
它会生成预期的新的 intermediate()
跟踪:
OpenTelemetry 在今年 1 月发布了代理的新主要版本。我用它更新了我的演示;现在只有在应用程序接收和发送请求时才会创建跟踪。
与之前的版本一样,我们可以使用 @WithSpan
注释添加跟踪。唯一的区别是,我们还必须注释 entry()
函数。它默认情况下不会被跟踪。
Spring 成功的两个原因是:它简化了复杂的解决方案,例如,EJBs 2,并为竞争库提供了一个抽象层。Micrometer Tracing 最初是作为 Zipkin 和 Jaeger 之上的抽象层,这很有道理。随着 OpenTelemetry 被大多数跨编程语言和跟踪收集器的库支持,这个论点变得毫无意义。观察 API 仍然是 Micrometer Tracing 的一个重要优势,因为它使用单个 API 来处理指标和跟踪。
在 Java Agent 方面,OpenTelemetry 配置在所有技术栈和库中都类似 - 环境变量。当我从 v1 升级到 v2 时,我有点失望,因为新代理不了解 Spring:默认情况下不会跟踪 Spring 注释的函数。最终,这是一个明智的决定。明确你想要哪些跨度比删除你不想要看到的跨度要好得多。
感谢 Jonatan Ivanov 的帮助和审查。
本文的完整源代码可以在 Github 上找到。