中興AX5400Pro+上手體驗(yàn)：再升級(jí) 雙2.5G網(wǎng)口+USB 3.0這次全都有
2021年11月的時(shí)候，中興先后發(fā)布了兩款路由器產(chǎn)品，中興AX5400和中興AX5400 Pro，從產(chǎn)品命名上就不難看出這是隸屬于同一系列的，但在外觀設(shè)計(jì)上這兩款產(chǎn)品可以說是完全沒一點(diǎn)關(guān)系
關(guān)于 metrics 我最早接觸相關(guān)概念的就是 prometheus，它是第二個(gè)加入 CNCF（云原生）社區(qū)的項(xiàng)目（第一個(gè)是 kubernetes），可見在云原生領(lǐng)域 Metrics 指標(biāo)監(jiān)控從誕生之初就是一個(gè)非常重要的組件。
現(xiàn)實(shí)也確實(shí)如此，如今只要使用到了 kubernetes 相關(guān)的項(xiàng)目，對(duì)其監(jiān)控就是必不可少的。
當(dāng)然也不止是云原生的項(xiàng)目才需要 Metrics 指標(biāo)監(jiān)控，我們?nèi)魏我粋€(gè)業(yè)務(wù)都是需要的，不然我們的服務(wù)運(yùn)行對(duì)開發(fā)運(yùn)維來說都是一個(gè)黑盒，無法知道此時(shí)系統(tǒng)的運(yùn)行情況，因此才需要我們的業(yè)務(wù)系統(tǒng)將一些關(guān)鍵運(yùn)行指標(biāo)暴露出來。
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業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：比如訂單的增長(zhǎng)率、銷售金額等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；同時(shí)還有應(yīng)用自身的資源占用情況：
在使用 OpenTelemetry 之前，因?yàn)?prometheus 是這部分的絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)，所以我們通常都會(huì)使用 prometheus 的包來暴露這些指標(biāo)：
<!-- 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>暴露一個(gè)自定義的指標(biāo)也很簡(jiǎn)單：
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. }}這是暴露一個(gè)單調(diào)遞增的指標(biāo)，prometheus 還提供了其他幾種指標(biāo)類型：
之后我們只需要在 prometheus 中配置一些抓取規(guī)則即可：
scrape_configs: - job_name: 'springboot' scrape_interval: 10s static_configs: - targets: ['localhost:8080'] # Spring Boot ip+port當(dāng)然如果是運(yùn)行在 kubernetes 環(huán)境，prometheus 也可以基于服務(wù)發(fā)現(xiàn)配置一些規(guī)則，自動(dòng)抓取我們的 Pod 的數(shù)據(jù)，由于不是本文的重點(diǎn)就不過多介紹。
在 OpenTelemetry 中自然也提供了 Metrics 這個(gè)組件，同時(shí)它也是完全兼容 Prometheus，所以我們理解和使用起來并不復(fù)雜。
不同于 prometheus 客戶端中直接提供了 Counter 就可以創(chuàng)建指標(biāo)了，在 OpenTelemetry 中會(huì)提供一個(gè) MeterProvider 的接口，使用這個(gè)接口可以獲取 Meter，再使用 Meter 才可以創(chuàng)建 Counter、Gauge、Histogram 等數(shù)據(jù)。
下面來看看具體如何使用，這里我以 Pulsar 源碼的代碼進(jìn)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 則是一個(gè) OpenTelemetry 獨(dú)有的概念，與我們之前講到的一樣：OpenTelemetry 作為廠商無關(guān)的平臺(tái)，允許我們將數(shù)據(jù)寫入到任何兼容的產(chǎn)品里。
所以我們?cè)谑褂?Metrics 時(shí)需要指定一個(gè) exporter：
Exporter 類型 | 作用 | 備注 | 參數(shù) |
OTLP Exporter | 通過 OpenTelemetry Protocol（OTLP） 發(fā)送指標(biāo)數(shù)據(jù)到 collect。 | 默認(rèn)生產(chǎn)環(huán)境中推薦使用，需要將數(shù)據(jù)發(fā)送到支持 OTLP 的后端，如 OpenTelemetry Collector。 | -Dotel.metrics.exporter=otlp (default) |
Console Exporter | 將指標(biāo)數(shù)據(jù)打印到控制臺(tái)的導(dǎo)出器。 | 開發(fā)和調(diào)試，快速查看指標(biāo)數(shù)據(jù)。 | -Dotel.metrics.exporter=console |
Prometheus Exporter | 將指標(biāo)數(shù)據(jù)以 Prometheus 抓取的格式暴露給 Prometheus 服務(wù)。 | 與 Prometheus 集成，適用于需要 Prometheus 監(jiān)控的場(chǎng)景，這個(gè)可以無縫和以往使用 prometheus 的場(chǎng)景兼容 | -Dotel.metrics.exporter=prometheus |
與 prometheus 類似，OpenTelemetry 也提供了以下幾種指標(biāo)類型：
同時(shí)每個(gè)指標(biāo)還有以下幾個(gè)字段：
messageInCounter = meter .counterBuilder(MESSAGE_IN_COUNTER) .setUnit("{message}") .setDescription("The total number of messages received for this topic.") .buildObserver();還是以 Pulsar 的為例，messageInCounter 是一個(gè)記錄總的消息接收數(shù)量的 Counter 類型。
subscriptionCounter = meter .upDownCounterBuilder(SUBSCRIPTION_COUNTER) .setUnit("{subscription}") .setDescription("The number of Pulsar subscriptions of the topic served by this broker.") .buildObserver();這是記錄一個(gè)訂閱者數(shù)量的指標(biāo)，類型是 UpDownCounter，也就是可以增加減少的指標(biāo)。
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);這是一個(gè)記錄 Pulsar producer 發(fā)送延遲的指標(biāo)，類型是 Histogram。
backlogQuotaAge = meter .gaugeBuilder(BACKLOG_QUOTA_AGE) .ofLongs() .setUnit("s") .setDescription("The age of the oldest unacknowledged message (backlog).") .buildObserver();這是一個(gè)記錄最大 unack 也就是 backlog 時(shí)間的指標(biāo)，類型是 Gauge。
在之前的文章：實(shí)戰(zhàn)：如何編寫一個(gè) OpenTelemetry Extensions中講過如何開發(fā)一個(gè) OpenTelemetry 的 extension，其實(shí)當(dāng)時(shí)我就是開發(fā)了一個(gè)用于在 Pulsar 客戶端中暴露指標(biāo)的一個(gè)插件。
不過目前 Pulsar 社區(qū)已經(jīng)集成了該功能。
其中的核心代碼與上面講到的類似：
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)); }}只是這里使用了 buildWithCallback 回調(diào)函數(shù)，OpenTelemetry 會(huì)每隔 30s 調(diào)用一次這個(gè)函數(shù)，通常適用于 Gauge 類型的數(shù)據(jù)。
java -javaagent:opentelemetry-javaagent.jar / -Dotel.javaagent.extensinotallow=ext.jar / -Dotel.metrics.exporter=prometheus / -Dotel.exporter.prometheus.port=18180 / -jar myapp.jar配合上 Prometheus 的兩個(gè)啟動(dòng)參數(shù)就可以在本地 18180 中獲取到指標(biāo)數(shù)據(jù)：
curl http://127.0.0.1:18180/metrics當(dāng)然也可以直接發(fā)往 OpenTelemetry-Collector 中，再由它發(fā)往 prometheus，只是這樣需要額外在 collector 中配置一下：
exporters: debug: {} otlphttp: metrics_endpoint: http://promethus:8480/insert/0/opentelemetry/api/v1/pushservice: pipelines: metrics: exporters: - otlphttp processors: - k8sattributes - batch receivers: - otlp
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這樣我們就可以在 Grafana 中通過 prometheus 查詢到數(shù)據(jù)了。
有一點(diǎn)需要注意，如果我們自定義的指標(biāo)最好是參考官方的語(yǔ)義和命名規(guī)范來定義這些指標(biāo)名稱。
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比如 OpenTelemetry 的規(guī)范中名稱是用 . 來進(jìn)行分隔的。
切換為 OpenTelemetry 之后自然就不需要依賴 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'相對(duì)來說 Metrics 的使用比 Trace 簡(jiǎn)單的多，同時(shí) Metrics 其實(shí)也可以和 Trace 進(jìn)行關(guān)聯(lián)，也就是 Exemplars，限于篇幅就不在本文展開了，感興趣的可以自行查閱。
參考鏈接：
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-93865-0.html從 Prometheus 到 OpenTelemetry：指標(biāo)監(jiān)控的演進(jìn)與實(shí)踐
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