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文档中心 > 腾讯云可观测平台 > 应用性能监控 > 接入指南 > 接入 Python 应用 > 通过 OpenTelemetry-Python 接入 Python 应用(推荐)
说明:
OpenTelemetry 是工具、API 和 SDK 的集合,用来检测、生成、收集和导出遥测数据(指标、日志和跟踪),帮助用户分析软件的性能和行为。关于 OpenTelemetry 的更多信息请参考 OpenTelemetry 官方网站
OpenTelemetry 社区活跃,技术更迭迅速,广泛兼容主流编程语言、组件与框架,为云原生微服务以及容器架构的链路追踪能力广受欢迎。
本文将通过相关操作介绍如何通过社区的 OpenTelemetry-Python 方案接入 Python 应用。
OpenTelemetry-Python 方案对于 Python 系的常用依赖库和框架,包括 Flask、Django、FastAPI、MySQL Connector 等,提供了自动埋点,在不需要修改代码的情况下就能实现链路信息的上报。其他支持自动埋点的依赖库和框架请参考 OpenTelemetry 社区提供的 完整列表

前提条件

此方案支持 Python 3.6 及以上版本。

示例 Demo

所需依赖如下:
pip install flask
pip install mysql-connector-python
pip install redis
pip install requests
示例代码 app.py 通过 Flask 框架提供3个 HTTP 接口,对应的 MySQL 和 Redis 服务请自行搭建,或直接购买云产品。
from flask import Flask
import requests
import time
import mysql.connector
import redis

backend_addr = 'https://example.com/'

app = Flask(__name__)

# 访问外部站点
@app.route('/')
def index():
start = time.time()
r = requests.get(backend_addr)
return r

# 访问数据库
@app.route('/mysql')
def func_rdb():
cnx = mysql.connector.connect(host='127.0.0.1', database="<DB-NAME>", user='<DB-USER>', password='<DB-PASSWORD>', auth_plugin='mysql_native_password')
cursor = cnx.cursor()
val = "null"
cursor.execute("select value from table_demo where id=1;")
val = cursor.fetchone()[0]
cursor.close()
cnx.close()
return "rdb res:" + val

# 访问Redis
@app.route("/redis")
def func_kvop():
client = redis.StrictRedis(host="localhost", port=6379)
val = "null"
val = client.get('foo').decode("utf8")
return "kv res:" + val

app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

前置步骤:获取接入点和 Token

1. 登录 腾讯云可观测平台 控制台。
2. 在左侧菜单栏中选择应用性能监控 > 应用监控,单击应用列表 > 接入应用
3. 在右侧弹出的数据接入抽屉框中,单击 Python 语言。
4. 接入 Python 应用页面,选择您所要接入的地域以及业务系统
5. 选择接入协议类型OpenTelemetry
6. 上报方式选择您所想要的上报方式,获取您的接入点Token
说明:
内网上报:使用此上报方式,您的服务需运行在腾讯云 VPC。通过 VPC 直接联通,在避免外网通信的安全风险同时,可以节省上报流量开销。
外网上报:当您的服务部署在本地或非腾讯云 VPC 内,可以通过此方式上报数据。请注意外网通信存在安全风险,同时也会造成一定上报流量费用。

接入 Python 应用

步骤1:安装所需的依赖包

pip install opentelemetry-instrumentation-redis
pip install opentelemetry-instrumentation-mysql
pip install opentelemetry-distro opentelemetry-exporter-otlp

opentelemetry-bootstrap -a install

步骤2:添加运行参数

通过如下命令启动 Python 应用
opentelemetry-instrument \\
--traces_exporter otlp_proto_grpc \\
--metrics_exporter none \\
--service_name <serviceName> \\
--resource_attributes token=<token>,host.name=<hostName> \\
--exporter_otlp_endpoint <endpoint> \\
python3 app.py
对应的字段说明如下:
<serviceName> :应用名,多个使用相同 serviceName 接入的应用进程,在 APM 中会表现为相同应用下的多个实例。
<token> :前置步骤中拿到业务系统 Token。
<hostName>:该实例的主机名,是应用实例的唯一标识,通常情况下可以设置为应用实例的 IP 地址。
<endpoint> :前置步骤中拿到的接入点。
下述内容以应用名为 myService,业务系统 Token 为 myToken,主机名为 192.168.0.10,接入点以 https://pl-demo.ap-guangzhou.apm.tencentcs.com:4317 为例,完整的启动命令为
opentelemetry-instrument \\
--traces_exporter otlp_proto_grpc \\
--metrics_exporter none \\
--service_name myService \\
--resource_attributes token=myToken,host.name=192.168.0.10 \\
--exporter_otlp_endpoint https://pl-demo.ap-guangzhou.apm.tencentcs.com:4317/ \\
python3 app.py

接入验证

启动 Python 应用后,通过8080端口访问对应的接口,例如 https://localhost:8080/。在有正常流量的情况下,应用性能监控 > 应用监控 > 应用列表 中将展示接入的应用,应用性能监控 > 应用监控 > 应用详情 > 实例监控中将展示接入的应用实例。由于可观测数据的处理存在一定延时,如果接入后在控制台没有查询到应用或实例,请等待30秒左右。

自定义埋点(可选)

当自动埋点不满足您的场景或者需要增加业务层埋点时,您可参照下述内容,使用 OpenTelemetry API 添加自定义埋点。本文仅展示最基本的自定义埋点方式,OpenTelemetry 社区提供了更多灵活的自定义埋点方式,具体使用方法可参考 OpenTelemetry 社区提供的 Python 自定义埋点文档
from opentelemetry import trace
import requests
backend_addr = 'https://example.com/'
app = Flask(__name__)
@app.route('/') def index(): r = requests.get(backend_addr) # 对于requests.get()发起的外部请求,OpenTelemetry-Python会自动埋点 slow() # 调用一个自定义函数 return r def slow(): tracer = trace.get_tracer(__name__)
# 自定义函数不在OpenTelemetry-Python自动埋点范围内,因此增加一个自定义埋点 with tracer.start_as_current_span("child_span") time.sleep(5) return