上一个博文中，我提到如何应用 OpenTelemery 的特定语言 API 来收集遥测数据，蕴含手动和主动的埋点技术，这很重要！然而，收集遥测数据只是解决方案的第一步。

你须要把遥测数据路由转发到其余中央，同时增加额定的元数据信息。这时就轮到 SDK 发挥作用了。

链路追踪生产者（ Tracer Provider ）

链路追踪生产者是 SDK 中一个要害概念。用于将通过 API 收集的遥测数据与其余组件分割起来。在 Go 语言中，TracerProvider 对象只有一个 Tracer 办法的接口，办法签名如下：

Tracer(instrumentationName string, opts ...TracerOption) Tracer

Tracer 办法返回一个实现 Tracer 接口的对象，这个接口也只有一个办法 Start,其办法签名如下：

Start(ctx context.Context, spanName string, opts ...spanStartOption) (context.Context, Span)

样例我的项目中通过链路追踪生产者创立了跨度( span ):

import "go.opentelemetry.io/otel"// ...ctx, span := otel.Tracer(telemetry.TelemetryLibrary).Start(ctx, "get_product_price")

能够发现通过otel.Tracer 查找并创立全局的链路追踪生产者最终返回 Tracer 对象，须要留神要应用链路追踪生产者，其初始化设置是不可短少的。

Note: 在文中提及是获取‘全局’链路追踪生产者的办法。应用全局链路追踪最简略的一种形式就是调用 otel.Tracer 的 API 。不过理论应用中如果下面计划不满足，还能够通过链路追踪生产者传递给消费者以代替全局查找的办法。

Note： trace 代表整个申请的门路信息、span 代表链路中的具体节点信息

资源（ Resource ）

链路追踪生产者还须要配置‘资源’对象，它是元数据信息的一部分。资源是遥测数据产生形容过程或者服务的信息，形容了服务自身的元数据，有助于解析遥测数据。

这是样例我的项目中购物车服务的‘资源’对象定义：

import (    "go.opentelemetry.io/otel/sdk/resource"    semconv "go.opentelemetry.io/otel/semconv/v1.4.0")// ...res, err := resource.New(    ctx,    resource.WithAttributes(        semconv.ServiceNameKey.String("cart"),        semconv.ServiceVersionKey.String("v1.0.0"),    ),)

资源对象定义的要害是设置属性参数，OpenTelemetry 曾经定义了一些资源属性的键值对，能够参考这篇文档 OTel’s 资源语义约定。 例如，你能够通过下面例子看到，如何定义服务名称和版本号信息。然而可能还有更多信息你须要配置，比方服务本身依赖的资源有哪些；服务运行在云上吗？须要约定不同的属性给不同的云服务供应商；服务运行在 Kubernetes 吗？是的话，这里有份领导手册 Kubernetes 的资源语义约定。

最终样例我的项目中, 链路追踪数据中 span 都蕴含这样的‘资源’数据:

Resource labels:     -> service.name: STRING(cart)     -> service.version: STRING(v1.0.0)

导出器（ Exporter ）

既然咱们曾经创立了资源对象，咱们接下来定义一下遥测数据的目的地。

导出器的抉择范畴很广，能够依据本人的需要抉择不同的导出器，不过在以后我的项目例子中我应用 OpenTelemetry 控制器（会在下一篇细聊），它反对 HTTP 和 gRPC 协定。我抉择应用 gRPC 协定和 OTLP 导出器：

import (    "go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracegrpc"    "google.golang.org/grpc")// ...hostIP := os.Getenv("HOST_IP")if hostIP == "" {    return nil, fmt.Errorf("unexpected no host IP address for receiver")}receiverAddress := fmt.Sprintf("%s:%d", hostIP, 4317)conn, err := grpc.DialContext(    ctx,    receiverAddress,    grpc.WithTransportCredentials(insecure.NewCredentials()),    grpc.WithBlock(),)if err != nil {    return nil, fmt.Errorf("error creating client connection to collector: %w", err)}otlpTraceExporter, err := otlptracegrpc.New(    ctx,    otlptracegrpc.WithGRPCConn(conn),)

Note: 文中例子是演示的程序，应用的非平安的连贯形式来获取数据,不过生产环境中你最起码应该要应用带鉴权的连贯形式。

就导出器而言，有多种形式输入后果渠道供你抉择，例如：控制台输入（输入到 stdout ）, Jaeger (间接发送数据给它), Prometheus 等。应用 OTLP 导出器并将数据发送到 OTel Collector 的益处是，您能够创立数据正本、并行处理数据，并领有更多控制权（将在下一篇文章中介绍）。

因为应用 OTLP 导出器非常灵活，咱们能够依据须要在 Collector 中应用遥测数据（输入到 stdout、发送到 Jaeger 等）。下一篇文章将具体介绍这一点！

整合（ Tying it all together ）

当初咱们有了资源（生成遥测数据）和导出器（遥测数据的目的地），咱们将它们放在一起造成链路追踪生产者：

tp := trace.NewTracerProvider(    trace.WithSampler(trace.AlwaysSample()),    trace.WithResource(res),    trace.WithSpanProcessor(trace.NewBatchSpanProcessor(otlpTraceExporter)),)

当链路追踪生产者创立后，咱们须要将其设置为全局链路追踪生产者:

import (    "go.opentelemetry.io/otel")// ...otel.SetTracerProvider(tp)

接下来咱们须要设置‘流传’。在后续博文中，将深刻探讨流传和附加数据（ baggage ，整个链路中传递业务自定义 KV 属性），但当初只须要晓得‘流传’能够将 OTel 链路追踪的上下文信息跨多个服务进行传递。让‘分布式’概念在‘分布式链路追踪’中实现。

import (    "go.opentelemetry.io/otel/propagation")// ...otel.SetTextMapPropagator(    propagation.NewCompositeTextMapPropagator(        propagation.TraceContext{},        propagation.Baggage{}),)

最初，咱们须要调用 TracerProvider.Shutdown 来清理并敞开跨度处理器（在例子中，咱们应用批量 span 处理器，按批次将 span 数据进行聚合和批量解决，而后将残缺的批处理后果发送给导出器）：

defer func() {    if err := tp.Shutdown(context.Background()); err != nil {        fmt.Printf("Error shutting down tracer provider: %v", err)        os.Exit(1)    }}()

Note: 为了可靠性和可读性，仅通过调用 defer tp.Shutdown(context.Background()) 是不够的，须要处理函数返回的一些谬误。

链路追踪生产者 Python 版（ Python tracer provider ）

样例我的项目中大部分服务都用 Go 语言来编写，用 Python 写了一个服务（定价服务）。为了残缺起见，以下是如何在 Python 中创立和设置相似的链路追踪生产者的例子：

from opentelemetry import tracefrom opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporterfrom opentelemetry.sdk.resources import Resource, SERVICE_NAME, SERVICE_VERSIONfrom opentelemetry.sdk.trace import TracerProviderfrom opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessorresource = Resource(attributes={    SERVICE_NAME: "price",    SERVICE_VERSION: "v1.0.0"})tracer_provider = TracerProvider(resource=resource)host_ip = os.environ.get("HOST_IP")if host_ip is None:    print("Must pass in environment var HOST_IP")    sys.exit(1)tracer_provider.add_span_processor(span_processor=BatchSpanProcessor(    OTLPSpanExporter(endpoint=f"{host_ip}:4317", insecure=True)))trace.set_tracer_provider(tracer_provider)

其中资源、span 处理器和设置全局链路追踪生产者的实现与 Go 形容雷同。

总结

很棒后退了一步！依照下面步骤实现了，通过 API 获取了遥测数据，并将其从以后组件中被发送到一个导出器，并向其中增加了一些元数据（资源）！接下来咱们将理解如何应用 OpenTelemetry 收集器来解决这来数据。

本文翻译自：https://trstringer.com/otel-part3-export/

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