核心组件：API、SDK、Collector

本节将学习：API、SDK、Collector 这三大核心组件。它们分别是什么？它们的作用是什么？它们之间的关系是什么？

三大组件概览

OpenTelemetry 有三个核心组件：API 层、SDK 层、Collector。

它们的关系是这样的：

• 应用程序使用 API 层。API 层提供抽象接口，不依赖具体实现。
• API 层调用 SDK 层。SDK 层提供具体实现，处理数据采集和导出。
• SDK 层导出数据到 Collector。Collector 处理数据和路由，支持多种后端。
• Collector 路由到后端存储，比如 Prometheus、Loki、Tempo。

为什么要这样设计呢？ 这样设计的好处是分层清晰：

• API 层：抽象接口定义，不依赖具体实现。这意味着可以切换不同的 SDK，而不需要修改应用代码。
• SDK 层：具体实现，处理数据采集和导出。不同的语言有不同的 SDK，但是都遵循相同的 API。
• Collector：数据处理和路由，支持多种后端。可以使用 Collector 处理数据，然后路由到不同的后端存储。

这就是 OpenTelemetry 的三大核心组件。现在让我们深入了解每一个组件。

API 层：抽象接口定义

API 层是什么？ API 层是抽象接口定义。它的职责是定义 Traces、Metrics、Logs 的接口，不依赖具体实现，可以切换不同的 SDK。

API 层的核心特点：

第一个特点：抽象接口。 API 层定义统一的接口，不依赖具体实现。这意味着可以使用 API，而不需要关心底层是怎么实现的。

第二个特点：语言无关。 不同语言使用相同的 API 概念。例如，Java、Python、Go、JavaScript，它们都使用相同的 API 概念，比如 Tracer、Span、Counter 等等。

第三个特点：可移植性。 可以切换不同的 SDK，而不需要修改应用代码。例如，可以从 Java SDK 切换到其他 SDK，应用代码不需要改变。

第四个特点：标准化。 API 层使用统一的 API 设计，保证一致性。无论使用什么语言、什么 SDK，API 都是一致的。

API 层的代码示例：在 Java 中，可以这样使用 API：

Tracer tracer = GlobalOpenTelemetry.getTracer("my-service");
Span span = tracer.spanBuilder("operation").startSpan();

这个代码使用的是 API 层，它不依赖具体的 SDK 实现。

SDK 层：具体实现

SDK 层是什么？ SDK 层是具体实现。它的职责是实现 API 层定义的接口，处理数据采集和导出，管理配置和资源。

SDK 层的核心特点：

第一个特点：具体实现。 SDK 层实现 API 层定义的接口。例如，API 层定义了 Tracer 接口，SDK 层实现了 TracerImpl 类。

第二个特点：数据采集。 SDK 层采集 Traces、Metrics、Logs。它在应用运行时采集数据，比如创建 Span、记录 Metrics、写入 Logs。

第三个特点：数据处理。 SDK 层处理、聚合、采样数据。例如，它可以聚合 Metrics，采样 Traces，处理 Logs。

第四个特点：数据导出。 SDK 层导出数据到 Collector 或后端。它可以导出到 OpenTelemetry Collector，也可以直接导出到后端存储。

SDK 层支持哪些语言？ OpenTelemetry SDK 支持多种语言，比如 Java、Python、Go、JavaScript/TypeScript、.NET、C++ 等等。每个语言都有自己的 SDK，但是都遵循相同的 API。

SDK 层的代码示例：在 Java 中，可以这样配置 SDK：

OpenTelemetrySdk sdk = OpenTelemetrySdk.builder()
    .setTracerProvider(tracerProvider)
    .build();

这个代码配置的是 SDK 层，它设置了 Tracer Provider，用于创建和管理 Traces。

Collector：数据处理和路由

Collector 是什么？ Collector 是数据处理和路由组件。它的职责是接收来自 SDK 的数据，处理、转换、聚合数据，路由到不同的后端存储。

Collector 的架构：Collector 有三个主要组件：Receivers（接收器）、Processors（处理器）、Exporters（导出器）。

• Receivers：接收来自 SDK 的数据
• Processors：处理、转换、聚合数据
• Exporters：导出数据到后端存储

这就是 Collector 的架构。它就像一个数据处理管道，接收数据，处理数据，导出数据。

Collector 的核心特点：

第一个特点：数据接收。 Collector 接收来自 SDK 的数据，使用 OTLP（OpenTelemetry Protocol）协议。这个协议是 OpenTelemetry 定义的标准协议。

第二个特点：数据处理。 Collector 处理、转换、聚合数据。例如，它可以转换数据格式，聚合 Metrics，采样 Traces，处理 Logs。

第三个特点：数据路由。 Collector 路由到不同的后端存储。例如，它可以路由到 Prometheus、Loki、Tempo，或者其他的后端存储。

第四个特点：插件系统。 Collector 支持丰富的插件和扩展。可以使用 Receivers、Processors、Exporters 来扩展 Collector 的功能。

Collector 支持的导出器有哪些？ Collector 支持多种导出器，比如 Prometheus Exporter、Loki Exporter、Tempo Exporter、Jaeger Exporter，或者自定义 Exporter。

三者关系总结

数据流程是这样的：

第一步：应用程序使用 API 层。 应用程序使用 API 层创建 Traces、Metrics、Logs。它不关心底层是怎么实现的。

第二步：API 层调用 SDK 层。 API 层调用 SDK 层实现具体功能。SDK 层采集数据，处理数据，准备导出。

第三步：SDK 层导出数据到 Collector。 SDK 层导出数据到 Collector，使用 OTLP 协议。OTLP 是 OpenTelemetry 定义的标准协议。

第四步：Collector 处理数据并路由到后端存储。 Collector 处理数据，转换数据，路由到不同的后端存储，比如 Prometheus、Loki、Tempo。

关键点：

• API 层：抽象接口，不依赖实现，可以切换不同的 SDK
• SDK 层：具体实现，处理数据采集和导出，不同的语言有不同的 SDK
• Collector：数据处理和路由，支持多种后端，可以统一处理数据

这就是三者之间的关系。它们分工明确，各司其职，形成一个完整的可观察性体系。

本节小结

在本节中，我们学习了 OpenTelemetry 的三大核心组件：

第一个是 API 层。 抽象接口定义，不依赖具体实现，可以切换不同的 SDK。

第二个是 SDK 层。 具体实现，处理数据采集和导出，不同的语言有不同的 SDK。

第三个是 Collector。 数据处理和路由，支持多种后端，可以统一处理数据。

三者关系：API → SDK → Collector → 后端存储。它们分工明确，各司其职。

这就是 OpenTelemetry 的三大核心组件。理解这三者的关系，是掌握 OpenTelemetry 的关键。

在下一节，我们将深入了解数据流：从应用到可视化。看看数据是如何从应用采集，经过处理，最终在 Grafana 中可视化的。