前世今生

OpenTracing

OpenTracing 项目启动于 2016 年,旨在提供一套分布式追踪标准,以便开发人员可以更轻松地实现分布式追踪。

OpenTracing 定义了一套 Tracing 模型,以及一套 API,用于在应用程序中创建和管理这些数据模型。

下面是 OpenTracing 的三种相互关联的核心模型:

  1. Span:表示一次调用过程,包括调用的起始和结束,以及调用过程中的一些信息,比如调用的服务名称、调用的方法名称、调用的参数、调用的返回值、调用的异常等。
  2. Tracer:表示一个追踪器,用于创建和管理 Span,并将 Span 发送到追踪系统。
  3. SpanContext:表示 Span 的上下文,包括 TraceIdSpanIdBaggage 等信息。

OpenTracing 规定了 Span 上会包含以下信息:

  • Operation Name:操作名称,表示 Span 所代表的操作的名称。
  • Start Time:开始时间,表示 Span 的开始时间。
  • Finish Time:结束时间,表示 Span 的结束时间。
  • Tags:标签,表示 Span 的一些标签信息,比如 http.methodhttp.urlhttp.status_code 等。
  • Logs:日志,表示 Span 的一些日志信息,比如 errorexception 等。
  • SpanContext:Span 的上下文,包括 TraceIdSpanIdBaggage 等信息。

Baggage 是 OpenTracing 中的一个概念,跨进程的 Span 之间可以通过 Baggage 传递一些用户自定义的数据,比如用户的 userIdorderId 等。

OpenTracing 还定义了 SpanContext 跨进程传递相关的概念:

Tracer 通过 InjectExtract 方法,将 SpanContext 信息注入到 Carrier 中,以便在跨进程的 Span 之间传递。

  • Inject:将 SpanContext 信息注入到 Carrier 中,以便在跨进程的 Span 之间传递。
  • Extract:从 Carrier 中提取 SpanContext 信息,以便在跨进程的 Span 之间传递。
  • Carrier:载体,表示 SpanContext 信息的载体,比如 HTTP Header、RPC Header 等。

更多完整的 OpenTracing 规范,可以参考 OpenTracing Specification https://opentracing.io/specification/

OpenTracing 还提供了一套 SDK用来实现 OpenTracing 规范,https://github.com/opentracing

这套 SDK 只包含数据模型和 API,不包含往后端追踪系统发送数据等功能,需要进一步集成后端追踪系统的 SDK,才能将数据发送到后端追踪系统。

例如,如果要将 Span 发送到 Jaeger,需要进一步集成 Jaeger 的 SDK,将 Span 发送到 Jaeger。

https://github.com/jaegertracing/jaeger-client-csharp/tree/master

OpenCensus

OpenCensus 是 Google 于 2018年 组织的一个开源项目,相较于 OpenTracing 项目只支持 Tracing,OpenCensus 项目同时支持 Tracing 和 Metrics。

OpenTelemetry

OpenTelemetry 是 OpenCensus 和 OpenTracing 项目的合并,于 2019年 由 CNCF 组织的一个开源项目。除了支持 Tracing 和 Metrics,还支持 Logging。

OpenTelemetry 的 Tracing 模型很大程度上继承了 OpenTracing 的 Tracing 模型,所以了解 OpenTracing 的 Tracing 模型,有助于理解 OpenTelemetry 的 Tracing 模型。

OpenTelemetry 项目介绍

OpenTelemetry 简称 OTel,包含三部分:

  1. OpenTelemetry Specification:OpenTelemetry 规范,定义了 OTel 的数据模型和 API,还包括标准的数据传输协议 OpenTelemetry Protocol,简称 OTLP。
  2. OpenTelemetry SDK:OpenTelemetry SDK,用于实现 OpenTelemetry 规范。
  3. OpenTelemetry Collector:一个可插拔的数据收集器,用于收集、处理、导出 OTel 的数据。

OpenTelemetry Specification

OpenTelemetry Specification 定义了跨语言的规范,所有语言的 SDK 都需要遵循这个规范。

规范包括以下几个部分:

  1. API Specification:API 规范,规定了 OTel 的 API 应该包含哪些方法。
  2. SDK Specification:SDK 规范,规定了 OTel 的 SDK 应该应该提供哪些功能。
  3. Data Specification:数据规范,定义了 OTel 的数据模型。

详细的规范可以参考 https://opentelemetry.io/docs/specs/otel/

Signals

OpenTelemetry Specification 定义了以下数据模型,这些模型统称为 Signals。

  • Tracing
  • Metrics
  • Logs
  • Baggage

上文 OpenTracing 的设计中都有这些概念,这边不再赘述。

Context & Propagation

Context,表示一次调用过程中的上下文,用于在调用过程中传递一些数据,比如 Tracing、Baggage 等。

Propagators(传播器) 利用 Context 为每个横切关注点(例如 Tracing 和 Baggage)注入和提取数据。

通常,Context 会通过 HTTP Header、RPC Header 等方式传递。Propagators 会将 Context 中的数据注入到 HTTP Header、RPC Header 等中,以便在跨进程的调用过程中传递。

OpenTelemetry Protocol

OpenTelemetry Protocol,简称 OTLP,是 OTel 定义的标准的数据传输协议,用于在 OTel 的 SDK 和可观测性后端之间传输数据。

https://opentelemetry.io/docs/specs/otlp/

OTLP 使用 gRPC 作为传输协议,各个可观测性后端只需要实现 OTLP 的 gRPC 接口,就可以接收 OTel 的数据。

在此之前,各个可观测性后端都有自己的数据传输协议,比如 Jaeger 使用的是 Jaeger Thrift Protocol,Zipkin 使用的是 Zipkin JSON V2 API 等。

OpenTelemetry SDK

OpenTelemetry SDK架构

虚线的上方是 OpenTelemetry API 的定义,下面是具体的 SDK 实现。

Tracing、Metrics、Logging 等数据收集被称为 Instrumentation,中文资料中通常叫做埋点。

除了 Instrumentation,还有 Sampler、Processor、Exporter 等组件。

  • Sampler:采样器,用于决定数据的采样规则。
  • Processor:处理器,用于处理数据,比如将数据聚合、压缩等。
  • Exporter:导出器,用于将数据导出到可观测性后端。通过实现不同的 Exporter,可以将数据导出到不同的后端系统,比如 Jaeger、Zipkin、Prometheus 等。当然也可以通过 OTLP 标准协议将数据导出支持 OTLP 的后端系统。

OpenTelemetry Collector

Collector 是一个独立的进程,用于收集、处理、导出 OTel 的数据。

Collector 主要由三个组件组成:

  1. Receiver:接收器,用于接收 OTel 的数据,支持多种数据格式,比如 OTLP、Jaeger Thrift、Zipkin JSON V2 API 等。
  2. Processor:处理器,用于处理数据,比如将数据聚合、压缩等。
  3. Exporter:导出器,用于将数据导出到可观测性后端。

Processor 和 Exporter 功能与 OpenTelemetry SDK 中的 Processor 和 Exporter 功能类似,但是 Collector 作为独立的进程,可以集中处理多个应用程序的数据(如通过 OTLP 的 Receiver 进行统一的收集),而不需要在每个应用程序中都集成 Processor 和 Exporter。

Collector 也是一个可插拔的架构,可以通过配置文件的方式,配置不同的 Processor、Exporter 等组件。

下期预告

下期开始将正式开始介绍如何在 .NET 应用中使用 OpenTelemetry,并在使用过程中,进一步介绍 OpenTelemetry 的设计和实现。

使用 OpenTelemetry 构建 .NET 应用可观测性(2):OpenTelemetry 项目简介的更多相关文章

  1. 我发起了一个 用 物理服务器 和 .Net 平台 构建云平台 的 .Net 开源项目

    大家好 , 我发起了一个 用 物理服务器 和 .Net 平台 构建云平台 的 .Net 开源项目 . 对 , 用 物理服务器 和 .Net 平台 构建 云平台 . 通过 .Net 构建 分布式 计算集 ...

  2. 构建一个简单的Spring Boot项目

    11 构建一个简单的Spring Boot项目 这个章节描述如何通过Spring Boot构建一个"Hello Word"web应用,侧重介绍Spring Boot的一些重要功能. ...

  3. OpenTelemetry - 云原生下可观测性的新标准

    CNCF 简介 CNCF(Cloud Native Computing Foundation),中文为"云原生计算基金会",CNCF是Linux基金会旗下的基金会,可以理解为一个非 ...

  4. 项目构建之maven篇:2.HelloWorld项目构建过程

    文件结构说明: 项目构建生命周期: 清理 编译 測试 打包 执行 部署 清理与编译 hello\pom.xml POM:Project Object Model,项目对象模型 pom.xml与ant的 ...

  5. 从零开始构建一个的asp.net Core 项目

    最近突发奇想,想从零开始构建一个Core的MVC项目,于是开始了构建过程. 首先我们添加一个空的CORE下的MVC项目,创建完成之后我们运行一下(Ctrl +F5).我们会在页面上看到"He ...

  6. 从零开始构建一个的asp.net Core 项目(二)

    接着上一篇博客继续进行.上一篇博客只是显示了简单的MVC视图页,这篇博客接着进行,连接上数据库,进行简单的CRUD. 首先我在Controllers文件夹点击右键,添加->控制器 弹出的对话框中 ...

  7. 构建基础的SpringMVC+Hibernate+SpringloC项目

    一. SpringMVC 阅读我的上一篇文章<使用MyEclipse2015构建SpringMVC项目>,知道基本的构建方法,先构建一个纯springmvc项目,再对web.xml按照本文 ...

  8. 构建一个 预装 pm2 的 node 项目 docker 底包

    Dockerfile: 创建 dockerfile 文件, 命名为 dockerfile-yourProject-node.8.12.0-pm2 # MAGE: yourGroup/yourProje ...

  9. 利用travis自动化构建与部署(文档项目)

    背景 保持网站上文档的最新性有比较重要的意义, travis ci 提供了免费的解决方案,本文基于 latex 构建+ aliyun oss 部署对此作了尝试. 项目链接为 https://travi ...

  10. 004-restful应用构建、分布式会话、测试工具简介

    一.概述 什么是rest(表述性状态转移,Representational State Transfer)是一种架构风格.他定义了创建可扩展Web服务的最佳实践. 1.Richardson成熟度模型 ...

随机推荐

  1. AcWing 1019. 庆功会

    为了庆贺班级在校运动会上取得全校第一名成绩,班主任决定开一场庆功会,为此拨款购买奖品犒劳运动员. 期望拨款金额能购买最大价值的奖品,可以补充他们的精力和体力. 输入格式 第一行二个数n,m,其中n代表 ...

  2. 代码随想录算法训练营Day24 回溯算法| 理论基础 77. 组合

    代码随想录算法训练营 回溯 什么是回溯法 回溯法也可以叫做回溯搜索法,它是一种搜索的方式. 在二叉树系列中,我们已经不止一次,提到了回溯,例如二叉树:以为使用了递归,其实还隐藏着回溯. 回溯是递归的副 ...

  3. UpSetR 高级参数使用教程

    在<UpSetR:多数据集绘图可视化处理利器>中我们介绍了 UpSetR 的一些概念和绘图基础参数使用,今天我们来学习一下 UpSetR 的 queries 和 attribute.plo ...

  4. 一次 SSH 攻击与处理小记

    这是我在简书看到的一个作者经历,结合小编自己的一些实践,抛砖引玉,给大家分享一下. 有段时间发现集群异常卡顿.担心的事情终于发生了,使用命令 lastb 查看了一下,我的天呢,好多未知的 IP,我随便 ...

  5. 基因 ID 匹配利器

    一.背景 对于每个生物信息分析的人来说,ID 匹配(映射)是一项非常常见,但又很繁琐的任务.假设,我们有一个来自上游分析的 gene symbol 或报告的 ID 列表,然后我们的下一个分析却需要使用 ...

  6. 使用poi-tl导出word文件的几个技巧

    1.前言   Poi-tl提供了基于word模板文件导出word文件的功能.文档地址:http://deepoove.com/poi-tl/.   用下来,总体感觉还是很方便的.但使用过程,有几个细节 ...

  7. python测试系列教程——python+Selenium+chrome自动化测试框架

    需要的环境 浏览器(Firefox/Chrome/IE-) Python Selenium Selenium IDE(如果用Firefox) FireBug.FirePath(如果用Firefox) ...

  8. .Net全网最简Redis操作

    支持.Net/.Net Core/.Net Framework,可以部署在Docker, Windows, Linux, Mac. Redis作为一款主流的缓存工具在业内已广受欢迎.本文将会介绍操作R ...

  9. Linux系统运维之zabbix配置tomcat监控

    一.介绍 半年前安装的zabbix监控,当时配合异地的测试人员给A项目做压力测试,主要监控项目部署的几台服务器的内存.CPU信息,以及后来网络I/O等,也没考虑JVM:最近闲下来,想完善下监控,故留此 ...

  10. Python运维开发之路《文件处理》

    一.python字典操作 1.字典的定义 字典一种key-value的数据类型,类似于json串. 2.字典的特性 key:value 字典不可变,key唯一 key的定义规则: 1.不可变,数字.字 ...