使用 OpenTelemetry 构建可观测性 03 - 导出

上一个博文中，我提到如何使用 OpenTelemery 的特定语言 API 来收集遥测数据，包含手动和自动的埋点技术，这很重要！但是，收集遥测数据只是解决方案的第一步。

你需要把遥测数据路由转发到其他地方，同时添加额外的元数据信息。这时就轮到 SDK 发挥作用了。

链路追踪生产者（ Tracer Provider ）

链路追踪生产者是 SDK 中一个关键概念。用于将通过 API 收集的遥测数据与其他组件联系起来。在 Go 语言中，TracerProvider 对象只有一个 Tracer 方法的接口，方法签名如下：

Tracer(instrumentationName string, opts ...TracerOption) Tracer

Tracer 方法返回一个实现 Tracer 接口的对象，这个接口也只有一个方法 Start,其方法签名如下：

Start(ctx context.Context, spanName string, opts ...spanStartOption) (context.Context, Span)

样例项目中通过链路追踪生产者创建了跨度( span ):

import "go.opentelemetry.io/otel"

// ...

ctx, span := otel.Tracer(telemetry.TelemetryLibrary).Start(ctx, "get_product_price")

可以发现通过otel.Tracer 查找并创建全局的链路追踪生产者最终返回 Tracer 对象，需要注意要使用链路追踪生产者，其初始化设置是不可缺少的。

Note: 在文中提及是获取‘全局’链路追踪生产者的方法。使用全局链路追踪最简单的一种方式就是调用 otel.Tracer 的 API 。不过实际使用中如果上面方案不满足，还可以通过链路追踪生产者传递给消费者以替代全局查找的方法。

Note： trace 代表整个请求的路径信息、span 代表链路中的具体节点信息

资源（ Resource ）

链路追踪生产者还需要配置‘资源’对象，它是元数据信息的一部分。资源是遥测数据产生描述过程或者服务的信息，描述了服务本身的元数据，有助于解析遥测数据。

这是样例项目中购物车服务的‘资源’对象定义：

import (
    "go.opentelemetry.io/otel/sdk/resource"
    semconv "go.opentelemetry.io/otel/semconv/v1.4.0"
)

// ...

res, err := resource.New(
    ctx,
    resource.WithAttributes(
        semconv.ServiceNameKey.String("cart"),
        semconv.ServiceVersionKey.String("v1.0.0"),
    ),
)

资源对象定义的关键是设置属性参数，OpenTelemetry 已经定义了一些资源属性的键值对，可以参考这篇文档 OTel’s 资源语义约定。 例如，你可以通过上面例子看到，如何定义服务名称和版本号信息。但是可能还有更多信息你需要配置，比如服务自身依赖的资源有哪些；服务运行在云上吗？需要约定不同的属性给不同的云服务供应商；服务运行在 Kubernetes 吗？是的话，这里有份指导手册 Kubernetes 的资源语义约定。

最终样例项目中, 链路追踪数据中 span 都包含这样的‘资源’数据:

Resource labels:
     -> service.name: STRING(cart)
     -> service.version: STRING(v1.0.0)

导出器（ Exporter ）

既然我们已经创建了资源对象，我们接下来定义一下遥测数据的目的地。

导出器的选择范围很广，可以根据自己的需求选择不同的导出器，不过在当前项目例子中我使用 OpenTelemetry 控制器（会在下一篇细聊），它支持 HTTP 和 gRPC 协议。我选择使用 gRPC 协议和 OTLP 导出器：

import (
    "go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracegrpc"
    "google.golang.org/grpc"
)

// ...

hostIP := os.Getenv("HOST_IP")
if hostIP == "" {
    return nil, fmt.Errorf("unexpected no host IP address for receiver")
}
receiverAddress := fmt.Sprintf("%s:%d", hostIP, 4317)

conn, err := grpc.DialContext(
    ctx,
    receiverAddress,
    grpc.WithTransportCredentials(insecure.NewCredentials()),
    grpc.WithBlock(),
)
if err != nil {
    return nil, fmt.Errorf("error creating client connection to collector: %w", err)
}

otlpTraceExporter, err := otlptracegrpc.New(
    ctx,
    otlptracegrpc.WithGRPCConn(conn),
)

Note: 文中例子是演示的程序，使用的非安全的连接方式来获取数据,不过生产环境中你最起码应该要使用带鉴权的连接方式。

就导出器而言，有多种方式输出结果渠道供你选择，例如：控制台输出（输出到 stdout ）, Jaeger (直接发送数据给它), Prometheus 等。使用 OTLP 导出器并将数据发送到 OTel Collector 的好处是，您可以创建数据副本、并行处理数据，并拥有更多控制权（将在下一篇文章中介绍）。

由于使用 OTLP 导出器非常灵活，我们可以根据需要在 Collector 中使用遥测数据（输出到 stdout、发送到 Jaeger 等）。下一篇文章将详细介绍这一点！

整合（ Tying it all together ）

现在我们有了资源（生成遥测数据）和导出器（遥测数据的目的地），我们将它们放在一起形成链路追踪生产者：

tp := trace.NewTracerProvider(
    trace.WithSampler(trace.AlwaysSample()),
    trace.WithResource(res),
    trace.WithSpanProcessor(trace.NewBatchSpanProcessor(otlpTraceExporter)),
)

当链路追踪生产者创建后，我们需要将其设置为全局链路追踪生产者:

import (
    "go.opentelemetry.io/otel"
)

// ...

otel.SetTracerProvider(tp)

接下来我们需要设置‘传播’。在后续博文中，将深入讨论传播和附加数据（ baggage ，整个链路中传递业务自定义 KV 属性），但现在只需要知道‘传播’可以将 OTel 链路追踪的上下文信息跨多个服务进行传递。让‘分布式’概念在‘分布式链路追踪’中实现。

import (
    "go.opentelemetry.io/otel/propagation"
)

// ...

otel.SetTextMapPropagator(
    propagation.NewCompositeTextMapPropagator(
        propagation.TraceContext{},
        propagation.Baggage{}),
)

最后，我们需要调用 TracerProvider.Shutdown 来清理并关闭跨度处理器（在例子中，我们使用批量 span 处理器，按批次将 span 数据进行聚合和批量处理，然后将完整的批处理结果发送给导出器）：

defer func() {
    if err := tp.Shutdown(context.Background()); err != nil {
        fmt.Printf("Error shutting down tracer provider: %v", err)
        os.Exit(1)
    }
}()

Note: 为了可靠性和可读性，仅通过调用 defer tp.Shutdown(context.Background()) 是不够的，需要处理函数返回的一些错误。

链路追踪生产者 Python 版（ Python tracer provider ）

样例项目中大部分服务都用 Go 语言来编写，用 Python 写了一个服务（定价服务）。为了完整起见，以下是如何在 Python 中创建和设置类似的链路追踪生产者的例子：

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter
from opentelemetry.sdk.resources import Resource, SERVICE_NAME, SERVICE_VERSION
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor

resource = Resource(attributes={
    SERVICE_NAME: "price",
    SERVICE_VERSION: "v1.0.0"
})
tracer_provider = TracerProvider(resource=resource)

host_ip = os.environ.get("HOST_IP")
if host_ip is None:
    print("Must pass in environment var HOST_IP")
    sys.exit(1)

tracer_provider.add_span_processor(span_processor=BatchSpanProcessor(
    OTLPSpanExporter(endpoint=f"{host_ip}:4317", insecure=True)
))
trace.set_tracer_provider(tracer_provider)

其中资源、span 处理器和设置全局链路追踪生产者的实现与 Go 描述相同。

总结

很棒前进了一步！按照上面步骤实现了，通过 API 获取了遥测数据，并将其从当前组件中被发送到一个导出器，并向其中添加了一些元数据（资源）！接下来我们将了解如何使用 OpenTelemetry 收集器来处理这来数据。

本文翻译自：Observability with OpenTelemetry Part 3 - SDK and Exporting | Thomas Stringer

扩展阅读：

• 方法论：面向故障处理的可观测性体系建设
• 白皮书：事件 OnCall 中心建设方法
• 好工具：FlashDuty - 一站式告警处理平台：告警降噪、排班OnCall