Mi demostración de OpenTelemetry Tracing incluye dos componentes de Spring Boot. Uno usa el agente Java y noté un comportamiento diferente cuando lo actualicé recientemente de v1.x a v2.x. En el otro, uso Micrometer Tracing porque compilo en GraalVM nativo y no puede procesar agentes Java.   Mi demostración de OpenTelemetry  En esta publicación, quiero comparar estos tres enfoques: agente Java v1, agente Java v2 y Micrometer Tracing.  La aplicación base y su infraestructura  Usaré la misma aplicación base: una aplicación Spring Boot sencilla, codificada en Kotlin. Ofrece un único punto de conexión.  La función más allá del punto final se llama  entry()  Llama a otra función llamada  intermediate()  Este último utiliza una instancia   , el reemplazo de   , para realizar una llamada al punto final anterior. WebClient RestTemplate  Para evitar bucles infinitos, paso un encabezado de solicitud personalizado: si la función   lo encuentra, no continúa.  entry()  Se traduce al siguiente código:   @SpringBootApplication class Agent1xApplication @RestController class MicrometerController { private val logger = LoggerFactory.getLogger(MicrometerController::class.java) @GetMapping("/{message}") fun entry(@PathVariable message: String, @RequestHeader("X-done") done: String?) { logger.info("entry: $message") if (done == null) intermediate() } fun intermediate() { logger.info("intermediate") RestClient.builder() .baseUrl("http://localhost:8080/done") .build() .get() .header("X-done", "true") .retrieve() .toBodilessEntity() } }  Para cada configuración, comprobaré dos etapas: la etapa principal, con OpenTelemetry habilitado, y una etapa de personalización para crear tramos internos adicionales.  Trazado micrométrico  Micrometer Tracing proviene de   , una "fachada de observabilidad de aplicaciones independiente del proveedor". Micrometer  Micrometer Tracing ofrece una interfaz sencilla para las bibliotecas de trazadores más populares, lo que le permite instrumentar el código de su aplicación basada en JVM sin depender de un proveedor. Está diseñado para agregar poca o ninguna sobrecarga a su actividad de recopilación de trazadores y, al mismo tiempo, maximizar la portabilidad de su esfuerzo de trazado.  --  Sitio de rastreo de micrómetros  Para comenzar con el seguimiento micrométrico, es necesario agregar algunas dependencias:  Actuador de arranque de resorte,  org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator  Trazado del micrómetro en sí,  io.micrometer:micrometer-tracing  Un "puente" hacia la API de backend de seguimiento de destino. En mi caso, es OpenTelemetry, de ahí  io.micrometer:micrometer-tracing-bridge-otel  Un exportador concreto al backend,  io.opentelemetry:opentelemetry-exporter-otlp  No necesitamos una lista de materiales porque las versiones ya están definidas en el elemento principal de Spring Boot.  Sin embargo, necesitamos dos parámetros de configuración en tiempo de ejecución: dónde se deben enviar los seguimientos y cuál es el nombre del componente. Estos parámetros se controlan mediante las variables   y   . MANAGEMENT_OTLP_TRACING_ENDPOINT SPRING_APPLICATION_NAME   services: jaeger: image: jaegertracing/all-in-one:1.55 environment: - COLLECTOR_OTLP_ENABLED=true #1 ports: - "16686:16686" micrometer-tracing: build: dockerfile: Dockerfile-micrometer environment: MANAGEMENT_OTLP_TRACING_ENDPOINT: http://jaeger:4318/v1/traces #2 SPRING_APPLICATION_NAME: micrometer-tracing #3  Habilitar el recopilador OpenTelemetry para Jaeger  URL completa al punto final gRPC de Jaeger OpenTelemetry  Establecer el nombre del servicio de OpenTelemetry  Aquí está el resultado:   Sin ninguna personalización, Micrometer crea intervalos al recibir y enviar solicitudes HTTP.  El marco debe inyectar magia en   para realizar el envío. Debemos dejar que el primero cree una instancia del segundo para ello: RestClient   @SpringBootApplication class MicrometerTracingApplication { @Bean fun restClient(builder: RestClient.Builder) = builder.baseUrl("http://localhost:8080/done").build() }  Podemos crear intervalos manuales de varias formas, una de ellas a través de la propia API de OpenTelemetry. Sin embargo, la configuración requiere una gran cantidad de código repetitivo. La forma más sencilla es la   de Micrometer. Su principal beneficio es utilizar una única API que administra tanto   como   .  API de observación las métricas los rastros  Aquí está el código actualizado:   class MicrometerController( private val restClient: RestClient, private val registry: ObservationRegistry ) { @GetMapping("/{message}") fun entry(@PathVariable message: String, @RequestHeader("X-done") done: String?) { logger.info("entry: $message") val observation = Observation.start("entry", registry) if (done == null) intermediate(observation) observation.stop() } fun intermediate(parent: Observation) { logger.info("intermediate") val observation = Observation.createNotStarted("intermediate", registry) .parentObservation(parent) .start() restClient.get() .header("X-done", "true") .retrieve() .toBodilessEntity() observation.stop() } }  Las llamadas de observación agregadas se reflejan en los rastros generados:   Agente OpenTelemetry v1  Una alternativa a Micrometer Tracing es el   . Su principal beneficio es que no afecta ni al código ni a los desarrolladores; el agente es una preocupación puramente de tiempo de ejecución. agente genérico OpenTelemetry Java   java -javaagent:opentelemetry-javaagent.jar agent-one-1.0-SNAPSHOT.jar  El agente respeta la configuración de OpenTelemetry con variables de entorno:   services: agent-1x: build: dockerfile: Dockerfile-agent1 environment: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT: http://jaeger:4317 #1 OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES: service.name=agent-1x #2 OTEL_METRICS_EXPORTER: none #3 OTEL_LOGS_EXPORTER: none #4 ports: - "8081:8080"  Establezca el protocolo, el dominio y el puerto. La biblioteca agrega  /v1/traces  Establecer el nombre del servicio de OpenTelemetry  No exportar ni las métricas ni los registros  Sin más configuración obtenemos los siguientes rastros:   El agente rastrea automáticamente las solicitudes, tanto recibidas como enviadas,   . Los rastros se anidan correctamente uno dentro del otro, de acuerdo con la pila de llamadas. Para rastrear funciones adicionales, necesitamos agregar una dependencia a nuestra base de código,   . Ahora podemos anotar funciones no rastreadas previamente con la anotación   .  así como las funciones marcadas con anotaciones relacionadas con Spring io.opentelemetry.instrumentation:opentelemetry-instrumentation-annotations @WithSpan  La parte   controla la etiqueta del seguimiento, mientras que el   se traduce como un atributo   . Si el valor se establece en una cadena vacía, que es el valor predeterminado, se muestra el nombre de la función. Para mis propósitos, los valores predeterminados son suficientes. value() kind span.kind   @WithSpan fun intermediate() { logger.info("intermediate") RestClient.builder() .baseUrl("http://localhost:8080/done") .build() .get() .header("X-done", "true") .retrieve() .toBodilessEntity() }  Produce el nuevo rastro   esperado:  intermediate()  Agente OpenTelemetry v2  OpenTelemetry lanzó una nueva versión principal del agente en enero de este año. Actualicé mi demostración con ella; ahora los rastros solo se crean cuando la aplicación recibe y envía solicitudes.   Al igual que en la versión anterior, podemos agregar trazas con la anotación   . La única diferencia es que también debemos anotar la función   . No se traza de forma predeterminada.  @WithSpan entry()  Discusión  Spring tuvo éxito por dos razones: simplificó soluciones complejas,   , EJBs 2, y proporcionó una capa de abstracción sobre las bibliotecas de la competencia. Micrometer Tracing comenzó como una capa de abstracción sobre Zipkin y Jaeger, y tenía todo el sentido. Este argumento se vuelve discutible cuando OpenTelemetry es compatible con la mayoría de las bibliotecas en todos los lenguajes de programación y recopiladores de seguimiento. La API de observación sigue siendo un beneficio considerable de Micrometer Tracing, ya que utiliza una única API sobre Metrics y Traces. es decir  Del lado del agente de Java, la configuración de OpenTelemetry es similar en todas las bibliotecas y pilas de tecnología: variables de entorno. Me decepcioné un poco cuando actualicé de la versión 1 a la versión 2, ya que el nuevo agente no es compatible con Spring: las funciones anotadas con Spring no se rastrean de forma predeterminada.  Al final, es una decisión acertada. Es mucho mejor ser explícito sobre los intervalos que quieres que eliminar algunos que no quieres ver.    . Gracias a   por su ayuda y su reseña Jonatan Ivanov  El código fuente completo de esta publicación se puede encontrar en GitHub:   https://github.com/ajavageek/boot-tracing?embedable=true   Para ir más allá:   Demostración del rastreo de OpenTelemetry   Trazado micrométrico   Rastros de OpenTelemetry   Integración de Java con OpenTelemetry Ejemplos de Java de OpenTelemetry   Seguimiento distribuido con Spring Boot 3: Micrometer vs OpenTelemetry   Observabilidad con Spring Boot 3   Publicado originalmente en   el 3 de agosto de 2024 A Java Geek

Read all my posts!

Read My Stories

Follow @nicolas_frankel on Twitter

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Seguimiento de OpenTelemetry en Spring Boot: elección entre Java Agent y Micrometer para

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

¿Quieres ganar un concurso de redacción de HackerNoon? Esto es lo que recomiendan los ganadores del concurso #crypto-api

Crecimiento de las criptomonedas: creación de perfiles de usuarios eficaces

Toque para ganar: Telegram puede incorporar a los próximos 10 mil millones de usuarios de criptomonedas antes de Solana

Creación de productos criptográficos centrados en el usuario: la importancia de los comentarios de los clientes

¿Quieres ganar un concurso de redacción de HackerNoon? Esto es lo que recomiendan los ganadores del concurso #crypto-api

Crecimiento de las criptomonedas: creación de perfiles de usuarios eficaces

Toque para ganar: Telegram puede incorporar a los próximos 10 mil millones de usuarios de criptomonedas antes de Solana

Creación de productos criptográficos centrados en el usuario: la importancia de los comentarios de los clientes

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps