OpenTelemetry 统一采集

Metrics、Logs、Traces 若各用一套 SDK 与 Agent，升级与关联成本极高。OpenTelemetry（OTel） 提供 vendor-neutral 的 API、SDK 与 Collector，一次插桩可导出到 Jaeger、Prometheus、Datadog 等后端。本课讲 Collector 架构与 Spring Boot 接入；三支柱理论见 obs-telemetry，指标落地见 prometheus-essentials，DevOps 节点见 /roadmaps/devops。

学习目标

• 理解 SDK（应用内） 与 Collector（网关聚合） 的分工
• 配置 OTLP 导出：traces → Jaeger，metrics → Prometheus
• 知道 W3C traceparent 与日志 traceId 对齐方式

架构概览

Spring Boot (OTel Java Agent / SDK)
        │ OTLP gRPC :4317
        ▼
   OTel Collector
        ├─ exporters → jaeger
        ├─ exporters → prometheusremotewrite
        └─ processors → batch, memory_limiter

Collector 典型 Receivers → Processors → Exporters 流水线：接收 OTLP，批处理降采样，再 fan-out 到多个后端。

# otel-collector-config.yaml（概念示例）
receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317

processors:
  batch:
    timeout: 5s
  memory_limiter:
    limit_mib: 512

exporters:
  otlp/jaeger:
    endpoint: jaeger:4317
    tls:
      insecure: true
  prometheusremotewrite:
    endpoint: http://prometheus:9090/api/v1/write

service:
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      exporters: [otlp/jaeger]
    metrics:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [prometheusremotewrite]

Spring Boot 接入要点

• 自动插桩：-javaagent:opentelemetry-javaagent.jar，环境变量 OTEL_SERVICE_NAME=coderoadmap-backend
• 与 Micrometer 共存：指标仍可走 /actuator/prometheus（见 prom-spring），trace 走 OTLP
• 日志关联：Logback MDC 注入 trace_id、span_id，与 obs-logs 一致

K8s 部署 Collector 为 DaemonSet 或 Sidecar，见后续 dob-practice。

练习

• 画 SDK → Collector → Jaeger + Prometheus 数据流
• 说明为何生产要用 batch processor 而非直连 exporter
• 在本地 backend 启用 OTel Agent，验证 Jaeger UI 出现 HTTP span

小结

OTel 是「一次插桩、多处消费」的枢纽。 下一课聚焦 Jaeger 作为 Trace 后端的部署与查询。