OpenTelemetry系列 - 第3篇 OpenTelemetry Collector

目录

    • 一、介绍Collector
    • 二、安装Collector
      • 2.1 Docker方式
      • 2.2 Windows系统安装
    • 三、配置Collector
    • 四、exporter配置
      • 4.1 导出到Skywalking
        • 4.1.1 导出metrics、logs
        • 4.1.2 通过zipkin导出traces到Skywalking
      • 4.2 导出到Jaeger
      • 4.3 导出到zipkin
      • 4.4 导出到Prometheus
        • 4.4.1 Prometheus主动抓取（PULL）
          • 4.4.1.1 启动Prometheus
          • 4.4.1.2 OTel Collector配置
          • 4.4.1.3 查询Prometheus中的metric
        • 4.4.2 向Prometheus推送（PUSH）
      • 4.5 导出到debug - 控制台日志
      • 4.6 导出到文件file

一、介绍Collector

OpenTelemetry Collector是一个与供应商无关的代理，可以接收、处理和导出遥测数据。

  • 它支持接收多种格式的遥测数据(例如，OTLP、Jaeger、Prometheus，以及许多商业/专有工具)
  • 并将数据发送到一个或多个后端
  • 它还支持在导出遥测数据之前对其进行处理和过滤

在这里插入图片描述
Collector包含4种组件：

  • 在这里插入图片描述 Receivers 接收器 - 接收器可以是基于推或拉的，它是数据进入收集器的方式。接收器可以支持一个或多个数据源。

  • 在这里插入图片描述Processors 处理器 - 处理器在接收和导出之间的数据上运行。处理器是可选的，但有些是推荐的。

  • 在这里插入图片描述Exporters 导出器 - 导出器可以是基于推或拉的，它是将数据发送到一个或多个后端/目的地的方式。导出器可以支持一个或多个数据源。

  • 在这里插入图片描述Connectors 连接器 - 连接器既是一个Exporter，也是一个Receiver。顾名思义，连接器连接两个管道:它作为导出器在一个管道的末端使用数据，并作为接收器在另一个管道的开始发出数据。它可以使用和发送相同数据类型的数据，也可以使用不同数据类型的数据。连接器可以生成和发送数据以汇总所消费的数据，也可以简单地复制或路由数据。

二、安装Collector

2.1 Docker方式

Docker命令启动：

docker run 
-v $(pwd)/config.yaml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml 
otel/opentelemetry-collector-contrib:0.89.0

Docker Compose启动：

otel-collector:image: otel/opentelemetry-collector-contribvolumes:- ./otel-collector-config.yaml:/etc/otelcol-contrib/config.yamlports:- 1888:1888 # pprof extension- 8888:8888 # Prometheus metrics exposed by the Collector- 8889:8889 # Prometheus exporter metrics- 13133:13133 # health_check extension- 4317:4317 # OTLP gRPC receiver- 4318:4318 # OTLP http receiver- 55679:55679 # zpages extension

2.2 Windows系统安装

下载最新Windows版Release包：
https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-releases/releases
在这里插入图片描述
下载成功后解压缩：
在这里插入图片描述
添加自定义配置文件otelcol-config.yaml（名称随意，与后续启动命令中的–config参数值对应即可）：

如下为基础配置，仅将traces, metrics, logs导出到控制台输出

# 声明接收器
receivers:# OTLP接收器otlp:protocols:grpc:http:# 声明处理器
processors:batch:# 声明导出器
exporters:# 导出到日志debug:verbosity: detailedsampling_initial: 5sampling_thereafter: 200# 声明扩展
extensions:health_check:pprof:zpages:# 组合最终生效的配置
service:extensions: [health_check, pprof, zpages]pipelines:# traces配置traces:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [debug]# metrics配置metrics:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [debug]# logs配置logs:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [debug]

打开cmd窗口，执行如下命令：

otelcol-contrib.exe --config otelcol-config.yaml

三、配置Collector

Collector各组件支持的配置列表如下：

  • receivers
    • otlp
    • jaeger
    • zipkin
    • kafka
    • prometheus
    • opencensus
    • fluentforward
    • hostmetrics
    • …
  • processors
    • batch, attributes, filter, resource, memory_limiter, probablistic_sampler, span, …
  • exporters
    • file
    • kafka
    • debug
    • opencensus
    • otlp
    • otlphttp
    • prometheus
    • prometheusremotewrite
    • zipkin
    • …
  • extensions
    • health_check
    • pprof
    • zpages
    • memory_ballast
    • …

如下为我本地测试的配置：

  • receivers：OTLP
  • exporters：
    • traces：[debug, file, otlp/jaege, zipkin/skywalking]
    • metrics：[debug, file, skywalking, prometheus]
    • logs：[debug, file, skywalking]
# 声明接收器
receivers:# OTLP接收器otlp:protocols:grpc:http:# 声明处理器
processors:batch:# 声明导出器
exporters:# 导出到日志debug:verbosity: basicsampling_initial: 5sampling_thereafter: 200# 导出到文件file:path: ./file_export/file.logrotation:max_megabytes: 10max_days: 3max_backups: 3localtime: trueformat: json# 启用压缩后，无法直接查看原始文本#compression: zstd# 导出traces到Jaeger（借助Jaeger内嵌OTel Collector gRPC 4137端口）otlp/jaeger:endpoint: http://10.170.xx.xxx:4317tls:insecure: true# 导出到Skywalking（metrics, logs）skywalking:endpoint: http://localhost:11800tls:insecure: true  # 通过zipkin导出traces到Skywalkingzipkin/skywalking:# 对应Skywalking receiver-zipkin配置endpoint: http://localhost:9411/api/v2/spans# Prometheus导出器（由Prometheus主动拉取）prometheus:endpoint: "127.0.0.1:1234"# 声明扩展
extensions:health_check:pprof:zpages:# 组合最终生效的配置
service:extensions: [health_check, pprof, zpages]pipelines:# traces配置traces:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [debug, file, otlp/jaeger, zipkin/skywalking]# metrics配置metrics:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [debug, file, skywalking, prometheus]# logs配置logs:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [debug, file, skywalking]

关于Collector的更多配置可参见下表：

组件参考链接
官方Collector代码库https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector
官方receivershttps://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/blob/main/receiver/README.md
官方exportershttps://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/blob/main/exporter/README.md
社区Collector贡献代码库https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib
社区receivershttps://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/tree/main/receiver
社区exportershttps://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/tree/main/exporter

四、exporter配置

4.1 导出到Skywalking

详细配置可参见：
https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/blob/main/exporter/skywalkingexporter/README.md

使用skywalk -data-collect-protocol格式通过gRPC导出数据。默认情况下，此导出程序需要TLS并提供排队重试功能。

4.1.1 导出metrics、logs

目前skywalking导出器仅支持导出metrics、logs，不支持traces，如果在traces使用skywalking导出器，报错如下：

2023/11/21 14:36:40 collector server run finished with error: failed to build pipelines: 
failed to create "skywalking" exporter for data type "traces": telemetry type is not supported

需要进行以下设置:

  • endpoint(无默认值)：host:导出器使用gRPC协议向其发送SkyWalking日志数据的端口。这里描述了有效的语法。如果使用https方案，则启用客户端传输安全性并覆盖不安全设置。
  • num_streams (default = 2)：发送grpc请求的grpc流的个数。

默认情况下，TLS是启用的，必须在TLS:下配置。

  • insecure (default = false)：是否为导出器连接启用客户端传输安全性。

因此，在tls下还需要以下参数::

  • cert_file(无默认值)：用于TLS所需连接的TLS证书的路径。应该只在insecure设置为false时使用。
  • key_file(无默认值)：用于TLS所需连接的TLS密钥的路径。应该只在insecure设置为false时使用。

注：
Skywalking后端默认端口：

  • 11800 - gRPC api
  • 12800 - HTTP REST api。
  • 8080 - UI监听端口，UI请求127.0.0.1/12800运行GraphQL查询
exporters:skywalking:endpoint: "192.168.1.5:11800"tls:insecure: true  num_streams: 5  skywalking/2:endpoint: "10.18.7.4:11800"compression: "gzip"tls:cert_file: file.certkey_file: file.keytimeout: 10s
4.1.2 通过zipkin导出traces到Skywalking

https://skywalking.apache.org/docs/main/v9.6.0/en/setup/backend/otlp-trace/

修改Skywaling配置config/application.yaml

receiver-zipkin:# 修改为defaultselector: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN:default}default:# Defines a set of span tag keys which are searchable.# The max length of key=value should be less than 256 or will be dropped.searchableTracesTags: ${SW_ZIPKIN_SEARCHABLE_TAG_KEYS:http.method}# The sample rate precision is 1/10000, should be between 0 and 10000sampleRate: ${SW_ZIPKIN_SAMPLE_RATE:10000}## The below configs are for OAP collect zipkin trace from HTTPenableHttpCollector: ${SW_ZIPKIN_HTTP_COLLECTOR_ENABLED:true}restHost: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_REST_HOST:0.0.0.0}restPort: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_REST_PORT:9411}restContextPath: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_REST_CONTEXT_PATH:/}restMaxThreads: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_REST_MAX_THREADS:200}restIdleTimeOut: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_REST_IDLE_TIMEOUT:30000}restAcceptQueueSize: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_REST_QUEUE_SIZE:0}## The below configs are for OAP collect zipkin trace from kafkaenableKafkaCollector: ${SW_ZIPKIN_KAFKA_COLLECTOR_ENABLED:false}kafkaBootstrapServers: ${SW_ZIPKIN_KAFKA_SERVERS:localhost:9092}kafkaGroupId: ${SW_ZIPKIN_KAFKA_GROUP_ID:zipkin}kafkaTopic: ${SW_ZIPKIN_KAFKA_TOPIC:zipkin}# Kafka consumer config, JSON format as Properties. If it contains the same key with above, would override.kafkaConsumerConfig: ${SW_ZIPKIN_KAFKA_CONSUMER_CONFIG:"{\"auto.offset.reset\":\"earliest\",\"enable.auto.commit\":true}"}# The Count of the topic consumerskafkaConsumers: ${SW_ZIPKIN_KAFKA_CONSUMERS:1}kafkaHandlerThreadPoolSize: ${SW_ZIPKIN_KAFKA_HANDLER_THREAD_POOL_SIZE:-1}kafkaHandlerThreadPoolQueueSize: ${SW_ZIPKIN_KAFKA_HANDLER_THREAD_POOL_QUEUE_SIZE:-1}# This module is for Zipkin query API and support zipkin-lens UI
query-zipkin:selector: ${SW_QUERY_ZIPKIN:default}default:# For HTTP serverrestHost: ${SW_QUERY_ZIPKIN_REST_HOST:0.0.0.0}restPort: ${SW_QUERY_ZIPKIN_REST_PORT:9412}restContextPath: ${SW_QUERY_ZIPKIN_REST_CONTEXT_PATH:/zipkin}restMaxThreads: ${SW_QUERY_ZIPKIN_REST_MAX_THREADS:200}restIdleTimeOut: ${SW_QUERY_ZIPKIN_REST_IDLE_TIMEOUT:30000}restAcceptQueueSize: ${SW_QUERY_ZIPKIN_REST_QUEUE_SIZE:0}# Default look back for traces and autocompleteTags, 1 day in millislookback: ${SW_QUERY_ZIPKIN_LOOKBACK:86400000}# The Cache-Control max-age (seconds) for serviceNames, remoteServiceNames and spanNamesnamesMaxAge: ${SW_QUERY_ZIPKIN_NAMES_MAX_AGE:300}## The below config are OAP support for zipkin-lens UI# Default traces query max sizeuiQueryLimit: ${SW_QUERY_ZIPKIN_UI_QUERY_LIMIT:10}# Default look back on the UI for search traces, 15 minutes in millisuiDefaultLookback: ${SW_QUERY_ZIPKIN_UI_DEFAULT_LOOKBACK:900000}

OTel Collector配置：

# 声明接收器
receivers:# OTLP接收器otlp:protocols:grpc:http:# 声明处理器
processors:batch:# 声明导出器
exporters:# 导出到Skywalking（metrics, logs）skywalking:endpoint: http://localhost:11800tls:insecure: true  # 通过zipkin导出traces到Skywalkingzipkin/skywalking:# 对应Skywalking receiver-zipkin配置endpoint: http://localhost:9411/api/v2/spans# 声明扩展
extensions:health_check:pprof:zpages:# 组合最终生效的配置
service:extensions: [health_check, pprof, zpages]pipelines:# traces配置traces:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [zipkin/skywalking]# metrics配置metrics:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [skywalking]# logs配置logs:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [skywalking]

通过Skywalking的zipkin UI端点进行查看：http://localhost:8080/zipkin/
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

可通过上图中的Traces ID，可通过Skywalking UI查询该Trace对应的日志：http://localhost:8080/General-Service/Services
在这里插入图片描述

4.2 导出到Jaeger

最新版本的OTel Collector已经不支持Jaeger导出器（Stackoverflow/#77475771），想要通过Collector导出数据到Jaeger则需借助otlp导出器。目前最新版本的Jaeger已经内嵌OTLP Collector，暴露的端口也同为4317（gRPC），4318（HTTP）。

docker run --rm --name jaeger \-e COLLECTOR_ZIPKIN_HOST_PORT=:9411 \-p 6831:6831/udp \-p 6832:6832/udp \-p 5778:5778 \-p 16686:16686 \-p 4317:4317 \-p 4318:4318 \-p 14250:14250 \-p 14268:14268 \-p 14269:14269 \-p 9411:9411 \jaegertracing/all-in-one:1.51
PortProtocolComponentFunction
6831UDPagentaccept jaeger.thrift over Thrift-compact protocol (used by most SDKs)
6832UDPagentaccept jaeger.thrift over Thrift-binary protocol (used by Node.js SDK)
5775UDPagent(deprecated) accept zipkin.thrift over compact Thrift protocol (used by legacy clients only)
5778HTTPagentserve configs (sampling, etc.)
16686HTTPqueryserve frontend
4317HTTPcollectoraccept OpenTelemetry Protocol (OTLP) over gRPC
4318HTTPcollectoraccept OpenTelemetry Protocol (OTLP) over HTTP
14268HTTPcollectoraccept jaeger.thrift directly from clients
14250HTTPcollectoraccept model.proto
9411HTTPcollectorZipkin compatible endpoint (optional)

https://opentelemetry.io/docs/collector/configuration/#exporters

exporters:# Data sources: tracesotlp/jaeger:endpoint: jaeger-all-in-one:4317tls:cert_file: cert.pemkey_file: cert-key.pem# Data sources: tracesotlp/jaeger:endpoint: jaeger-all-in-one:14250tls:insecure: true

导出到Jaeger中的traces展示：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4.3 导出到zipkin

https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/blob/main/exporter/zipkinexporter/README.md

exporters:zipkin/nontls:endpoint: "http://some.url:9411/api/v2/spans"format: protodefault_service_name: unknown-servicezipkin/withtls:endpoint: "https://some.url:9411/api/v2/spans"zipkin/tlsnoverify:endpoint: "https://some.url:9411/api/v2/spans"tls:insecure_skip_verify: true

导出到zipkin中的traces展示：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.4 导出到Prometheus

4.4.1 Prometheus主动抓取（PULL）

https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/tree/main/exporter/prometheusexporter

exporters:prometheus:endpoint: "1.2.3.4:1234"tls:ca_file: "/path/to/ca.pem"cert_file: "/path/to/cert.pem"key_file: "/path/to/key.pem"namespace: test-spaceconst_labels:label1: value1"another label": spaced valuesend_timestamps: truemetric_expiration: 180menable_open_metrics: trueadd_metric_suffixes: falseresource_to_telemetry_conversion:enabled: true

最小配置：

exporters:prometheus:endpoint: "127.0.0.1:1234"
4.4.1.1 启动Prometheus
# 修改默认端口9090（避免本地端口冲突）
prometheus.exe --web.listen-address=:8001 --config.file=prometheus.yml

在这里插入图片描述

prometheus.yaml：

# my global config
global:scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.# scrape_timeout is set to the global default (10s).# Alertmanager configuration
alerting:alertmanagers:- static_configs:- targets:# - alertmanager:9093# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:# - "first_rules.yml"# - "second_rules.yml"# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.- job_name: "prometheus"# metrics_path defaults to '/metrics'# scheme defaults to 'http'.static_configs:# 原默认为localhost:9090- targets: ["localhost:8001"]# OTel Collector metrics exporter- job_name: "otelcol"# metrics_path defaults to '/metrics'# scheme defaults to 'http'.static_configs:- targets: ["localhost:1234"]
4.4.1.2 OTel Collector配置
# 声明接收器
receivers:# OTLP接收器otlp:protocols:grpc:http:# 声明处理器
processors:batch:# 声明导出器
exporters:# 导出到日志debug:verbosity: basicsampling_initial: 5sampling_thereafter: 200# Prometheus导出器（由Prometheus主动拉取）prometheus:endpoint: "127.0.0.1:1234"# 声明扩展
extensions:health_check:pprof:zpages:# 组合最终生效的配置
service:extensions: [health_check, pprof, zpages]pipelines:# traces配置traces:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [debug]# metrics配置metrics:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [debug, prometheus]# logs配置logs:receivers: [otlp]processors: [batch]exporters: [debug]
4.4.1.3 查询Prometheus中的metric

通过Prometheus UI查询：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

通过Grafana Dashboard（自定义）查询：
在这里插入图片描述
Grafana DashBoard对应的PromQL如下:

# Metric - findGoodsPage_count
rate(findGoodsPage_count_total[5m])# JVM Memeory Used
sum(jvm_memory_used_bytes) by (exported_job) / 1000000# Http Instance QPS
sum(rate(http_server_requests_seconds_count[5m])) by (exported_job)# Http URI QPS
rate(http_server_requests_seconds_count[5m])
4.4.2 向Prometheus推送（PUSH）

https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/tree/main/exporter/prometheusremotewriteexporter
Prometheus Remote Write Exporter发送OpenTelemetry指标到Prometheus远程写入兼容的后端，如Cortex, Mimir, Thanos。默认情况下，此导出程序需要TLS并提供排队重试功能。

4.5 导出到debug - 控制台日志

https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector/blob/main/exporter/debugexporter/README.md
以下设置是可选的:

  • verbosity (default = basic)：日志导出的详细信息(detailed | normal | basic)。当设置为detailed时，将详细记录管道数据。
  • sampling_initial (default = 2)：每秒初始记录的消息数。
  • sampling_hereafter (default = 500)：记录初始消息后的采样率(每第m条消息记录一次)。更多细节请参考Zap文档。关于采样参数如何影响消息数量。
exporters:debug:verbosity: detailedsampling_initial: 5sampling_thereafter: 200

4.6 导出到文件file

https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/tree/main/exporter/fileexporter

exporters:file/no_rotation:path: ./foofile/rotation_with_default_settings:path: ./foorotation:file/rotation_with_custom_settings:path: ./foorotation:max_megabytes: 10max_days: 3max_backups: 3localtime: trueformat: protocompression: zstdfile/flush_every_5_seconds:path: ./fooflush_interval: 5

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&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…
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PDF转WORD

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无环境的&#xff0c;windows可下载可执行文件&#xff1a;https://download.csdn.net/download/shfei10100/88588106 有python运行环境的&#xff0c;可自行运行&#xff1b; 代码如下&#xff1a; from pdf2docx import Converterimport tkinter as tk from tkinter impor…
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Windows11系统下内存占用率过高如何下降

Windows11系统下内存占用率过高如何下降

. # &#x1f4d1;前言 本文主要是win11系统下CPU占用率过高如何下降的文章&#xff0c;如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️ &#x1f3ac;作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是青衿&#x1f947; ☁️博客首页&#xff1a;CSDN主页放风讲故事 &#x1f304;每日…
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每日一题：NowCower-JZ64.求1+2+3+...+n

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每日一题系列&#xff08;day 10&#xff09; 前言&#xff1a; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f308; &#x1f50e…
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Git and solve the problem denied to xx

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创建仓库 配置Git git config user.name git config user.email git config MINGW64 /e/GithubCode $ git config --global user.name "name"MINGW64 /e/GithubCode $ git config --global user.email "mailxx.com" 生产ssh ssh-keygen -t rsa -C “xx…
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选择排序以及改进方案

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选择排序以及改进方案 介绍&#xff1a; 选择排序是一种简单直观的排序算法&#xff0c;它的基本思想是在未排序序列中选择最小&#xff08;或最大&#xff09;的元素&#xff0c;然后将其放在已排序序列的末尾。选择排序的过程就像是每次从待排序的元素中选择最小的一个&…
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