前言
Metrics和Tracing属于开箱即用的一套API，其目的是为了监控、跟踪程序调用。本身使用起来很简单，但希望通过这篇文章，让使用者能明白其工作原理和更好的使用。
Metrics、Tracing和Logging
logging应该是我们最熟悉的一个组成，其目的是在于记录程序运行的状态，便于我们Debug。
我们可以在日志中记录例如 API被调用的次数。
但对于观测者非常不方便，因为我们需要在大量的日志中去寻找这个值，而且如果我们想对这些值进行采集，则需要去解析日志，而对于不同的人写的程序来说，日志输出的格式都是不同的，这就导致了重复且无意义的工作，这时Metrics和Tracing便应运而生。
Metrics
Metrics即度量指标。其原理是，将要监测的值记录在特定的全局变量中，然后通过HTTP的形式向外提供查询这些指标的接口，即Exporter。Prometheus会通过Exporter拉取这些数据，并存放在时序数据库中，可通过PromQL进行查询。
View
View定义了Metrics展示的形式，例如 某一metrics在代码中最近的值（LastValue）、某一metrics的值在某一范围的分布（Distribution）
Exporter
Exporter即View向外展示的一个httpHandler。
opencensus使用步骤
// 1.定义Metrics
var MCounter = stats.Int64("api/counter", "The counter of request", "by")
// 2.定义View视图
MCountView = &view.View{
Name: "api/counter",
Measure: MCounter,
Description: "The counter of request",
Aggregation: view.Count(),
}
// 3.注册View试图
view.Register(MCountView)
// 4.开启http端口
pe, err := prometheus.NewExporter(prometheus.Options{
Namespace: "ocmetricstutorial",
})
mux := http.NewServeMux()
mux.Handle("/metrics", pe)
if err := http.ListenAndServe(":8888", mux); err != nil {
log.Fatalf("Failed to run Prometheus scrape endpoint: %v", err)
}
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Tracing
Tracing即链路跟踪。其目的是在分布式系统中，完成一个用户请求可能需要多个子系统之间的相互调用，而子系统为了实现高可用都会有多个节点，导致排查问题非常困难。Tracing相对于Metrics来说，实现会更复杂，我们先了解一些概念。
Trace
Trace表示一个调用链路，由全局唯一的TraceID标识。Trace由Span组成。
Span
Span（一般）表示一个函数调用，由全局唯一的SpanID标识。Span组成的Trace实际上是一颗树结构，除了根Span外，每个Span都会有一个父Span。
Context
Context表示Tracing的上下文，用于生成Trace和Span。当我们使用sdk生成一个span时需要传入ctx，如果ctx中不存在trace和span的相关信息，则会生成trace和一个根span，并记录在ctx中。如果ctx中已经存在了trace和span的相关信息，则生成的span会指向这个父span，通过在代码中传递ctx来实现span的生成。
在进程间的rpc通信，需要将ctx序列化后，例如作为http的请求头参数进行传递。
Opentelemetry + Jaeger使用步骤总结
// 1.通过ctx生成span
_, span := otel.Tracer(name).Start(ctx, "Poll")
defer span.End()
// 2.生成JaegerExporter
exp, err := jaeger.New(jaeger.WithCollectorEndpoint(jaeger.WithEndpoint(url)))
// 3.生成Provider
tp := tracesdk.NewTracerProvider(
// Always be sure to batch in production.
tracesdk.WithBatcher(exp),
// Record information about this application in an Resource.
tracesdk.WithResource(resource.NewWithAttributes(
semconv.SchemaURL,
semconv.ServiceNameKey.String(service),
attribute.Int64("ID", id),
)),
)
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名词概念
Prometheus
采集并存储各类Exporter数据的服务，采用pull模型。
Zabbix
采集并存储各类Exporter数据的服务，采用push模型。
Opencensus
metrics实现的第三方库
Opentracing
tracing实现的第三方库，已暂停维护，合并入Opentelemetry
Opentelemetry
谷歌定义的一套tracing、metrics标准和第三方库，合并了opencensus和opentracing。
由于其中metrics版本尚未稳定，所以londobell中仍然使用opencensus。
Jaeger
Uber对tracing数据采集的服务，符合Opentelemetry的定义标准。
Opentelemetry-Collector
官方对tracing数据采集的服务，符合Opentelemetry的定义标准。