APM 应用性能观测工具 on chinese

OpenTelemetry 介绍

Sun, 09 Jun 2024 10:54:23 +0800

OpenTelemetry 是一个可观测性框架和工具包，旨在创建和管理遥测数据，如链路（traces）、指标（metrics）和日志（logs）。

介绍

OpenTelemetry 是一个 CNCF 孵化级项目
- 于 2019 年 5 月 7 日被 CNCF 接收，并于 2021 年 8 月 26 日转入孵化成熟度级别
- 该项目由 OpenTracing 和 OpenCensus 项目合并而诞生的
- 100% 免费和开源的
OpenTelemetry 专注于遥测数据的生成、采集、管理和导出
OpenTelemetry 是各类 API、SDK 和工具形成的集合
- 可用于插桩、生成、采集和导出遥测数据（链路、指标和日志），帮助分析软件的性能和行为
- 开发语言支持 C++、.NET、Erlang / Elixir、Go、Java、JavaScript / TypeScript、PHP、Python、Ruby、Rust、Swift 等
OpenTelemetry 的一个主要目标是，无论应用程序或系统采用何种编程语言、基础设施或运行时环境，都可以轻松地将其仪表化。重要的是，遥测数据的存储和可视化是有意留给其他工具处理的
- OpenTelemetry 是供应商和工具无关的，这意味着它可以与各种可观测性后端一起使用，包括 Jaeger 和 Prometheus 等开源工具以及商业化产品
OpenTelemetry 可扩展性强
Observability and Analysis by CNCF

Jaeger 介绍

Mon, 10 Jun 2024 08:18:17 +0800

Jaeger是开源、分布式跟踪平台，支持云原生且无限可扩展。

介绍

Jaeger 受到 Dapper 和 OpenZipkin 的启发，是由 Uber Technologies 创建并捐赠给 CNCF 的分布式跟踪平台
- Jaeger 于 2017-9-13 被 CNCF 接受为孵化项目，然后于 2019-10-31 转移到毕业成熟度级别
- 它可用于监控基于微服务的分布式系统：
  - 分布式上下文传播
  - 分布式事务监控
  - 根本原因分析
  - 服务依赖性分析
  - 性能/延迟优化
作用：监控复杂分布式系统中的工作流程并排除故障
Jaeger 使用 Go 语言编写的，在并发性能、对系统资源的消耗底
特点
- 高度可扩展性
- 现代化 UI 界面
- 云原生部署，如 Jaeger Operator
- 支持基于 Prometheus metrics
- 与 Zipkin 向后兼容
- 版本兼容性保证
与 OpenTelemetry 的关系
- Jaeger 和 OpenTelemetry 有着不同的目标（参考 Jaeger and OpenTelemetry）
  - OpenTelemetry 的目标是提供多种语言的应用程序接口（API）和 SDK，允许应用程序将各种遥测数据输出到任意数量的度量和跟踪后端
  - Jaeger 主要是跟踪后端，它接收跟踪遥测数据，并对数据进行处理、汇总、数据挖掘和可视化
- Jaeger 项目推荐使用 OpenTelemetry SDK 进行数据采集
Jaeger 最初设计是为了支持 OpenTracing standard，且 OpenTracing 已经合并到 OpenTelemetry
特点
- 通过数据驱动的依赖关系图了解整个系统的架构
- 查看请求时间线和错误；了解应用程序如何运行
- 查找延迟和并发性不足的根源
- 高度上下文化的日志记录
- 使用行李传播诊断请求间争用（排队）和服务耗时
- 使用 opentelemetry-contrib 提供的开源库，免费获取厂商中立的产品
- Jaeger 兼容 Zipkin

架构

图片转载自 github，spm arch 参考
Jaeger Collector 接收来自代理或直接来自客户的 spans，并将其保存在持久存储器中
- 可以作为 OpenTelemetry 的 exporter
- 自 2022 年起，不再支持 Jaeger SDK(aka tracers, client libraries) that implemented the OpenTracing API
Jaeger Agent (deprecated, 已废弃) 从 Jaeger 客户端接收 spans 并转发给 Jaeger Collector
Jaeger Query Service 为 Jaeger UI 和从存储中检索 traces 的应用程序接口提供服务
Jaeger Ingester 收集器的替代方案；从 Kafka 主题读取跨度并保存到存储中
jaeger-remote-storage 在另一个受支持的后端之上实现远程存储 API 的服务。可用于在多个 Jaeger 进程之间共享单节点存储后端（如内存）
Jaeger 支持的存储后端
- 原生支持两种流行的开源 NoSQL 数据库作为跟踪存储后端：Cassandra 和 Elasticsearch
- 通过 gRPC API 与其他经认证符合 Jaeger 标准的知名数据库集成：TimescaleDB via Promscale、ClickHouse
- 使用 Badger 和简单的内存存储为测试设置提供嵌入式数据库支持
- 由于 ScyllaDB 使用相同的数据模型和查询语言，因此可直接替代 Cassandra
- 社区正在使用其他数据库进行实验，如 InfluxDB、Amazon DynamoDB 和 YugabyteDB(YCQL)

部署

官方提供二级制和 docker 镜像，参考

All in One

部署的组件包括：

Sentry 介绍

Fri, 16 Feb 2024 15:02:18 +0800

Sentry 是一个开发人员优先的错误跟踪和性能监控平台，当应用出现故障时，使用 Sentry 可更快地修复故障

介绍

基于 Django 构建的现代化的实时事件日志监控、记录和聚合平台
支持自动收集和手动收集两种错误收集方法
可以自助搭建，也可以使用官方提供的服务
核心概念
- DSN 是连接客户端(项目)与`sentry服务端的认证信息
- event 对应一个错误事件
- issue 同一类event的集合
插件
- raven 是针对 vue 推荐的插件

Signoz 介绍

Fri, 16 Feb 2024 12:03:18 +0800

SigNoz/signoz 一个帮助开发人员监控应用程序并排除故障，是 DataDog、NewRelic 等软件的开源替代品

介绍

开源的可观测系统，基于 OpenTelemetry 收集感测数据，包括指标、日志和请求跟踪信息，并支持统一展示

架构

参考

Zipkin 开源的分布式跟踪系统

Sat, 30 Jul 2022 23:11:34 +0800

zipkin 是一个分布式跟踪系统，它有助于收集服务架构中排除延迟问题所需的定时数据，其功能包括收集和查询这些数据。

介绍

Zipkin 是一个开源的分布式跟踪系统，由 Twitter 开发并开源。它的主要作用是帮助开发者收集、存储、查询和可视化微服务架构中不同服务之间的请求链路信息。在复杂的分布式系统中，一个请求可能经过多个服务，每个服务又可能调用其他服务，这使得排查问题变得非常困难。Zipkin 就像是一个侦探，追踪请求的整个生命周期，为你呈现清晰的调用关系图，让你能快速定位性能瓶颈和故障点。
zipkin 使用 Java 开发，推荐使用 Jaeger
- jaeger vs zipkin

上图转载自，要理解 Zipkin，需要先了解几个核心概念：

Grafana Tempo 分布式追踪介绍

Sun, 25 Oct 2026 19:29:44 +0800

Grafana Tempo 是由 Grafana Labs 开源的一款高扩展、低成本且易于运维的分布式追踪（Distributed Tracing）后端系统。

核心设计理念与特性

在现代微服务和云原生架构中，分布式追踪是定位微服务间调用延迟、排查错误链路的关键工具。Tempo 的诞生主要是为了解决传统追踪系统（如基于 Elasticsearch 或 Cassandra 的方案）成本高昂、架构复杂和维护困难的问题。