OpenTelemetry 实战：指标、日志、追踪三板斧

1. 为什么是 OpenTelemetry

统一语义与 SDK，避免厂商锁定；在成本、迁移与可观测性深度间取得平衡。

2. 数据模型与采集面

• Metrics：RED/USE 指标体系；直方图与基数问题；采样策略。
• Logs：结构化日志，关联 TraceId/SpanId；落地与保留策略。
• Traces：端到端链路；采样（Head/Tail）；关键属性建模。

3. 采集与导出

• SDK/Auto Instrumentation；Exporter：OTLP/HTTP/gRPC。
• Collector：集中转发与加工（过滤、采样、重命名、聚合）。
• 后端：Prometheus/Grafana、Tempo/Jaeger、Loki/ELK、云厂商。

4. Java 示例

// build.gradle
implementation("io.opentelemetry:opentelemetry-api:1.40.0")
implementation("io.opentelemetry:opentelemetry-sdk:1.40.0")
implementation("io.opentelemetry:opentelemetry-exporter-otlp:1.40.0")
// 运行时：-Dotel.service.name=demo -Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://otel-collector:4317

5. 采样与成本

区分关键路径与普通请求；对高基数标签做降维；使用 Tail-based 采样保留异常与慢请求。

6. 治理与可用性

• 命名规范与标签基线；版本控制与回滚；集群故障降级。
• 可视化：SLO/错误预算、服务依赖拓扑、容量与热度地图。

7. 与业务结合

将业务指标嵌入可观测三件套，构建从用户体验到服务内部的闭环。