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作者：David Hope
在快节奏的软件开发领域，特别是在云原生领域，DevOps 和 SRE 团队日益成为应用程序稳定性和增长的重要合作伙伴。
DevOps 工程师不断优化软件交付，而 SRE 团队则充当应用程序可靠性、可扩展性和顶级性能的管理者。 挑战？ 这些团队需要一种尖端的可观察性解决方案，该解决方案包含全栈洞察，使他们能够在潜在的干扰最终导致运营挑战之前快速管理、监控和纠正它们。
现代分布式软件生态系统中的可观察性不仅仅是监控 —— 它需要无限的数据收集、处理精度以及将这些数据与可操作的见解相关联。 然而，实现这一整体视图的道路充满了障碍，从解决版本不兼容性到与限制性专有代码作斗争。
OpenTelemetry (OTel) 将为采用它的用户带来以下好处：
- 通过 OTel 摆脱供应商限制，将自己从供应商锁定中解放出来，并确保一流的可观察性。
- 查看统一日志、指标和跟踪的和谐统一，以提供完整的系统视图。
- 通过更丰富和增强的工具来改善您的应用程序监督。
- 利用向后兼容性的优势来保护你之前的检测投资。
- 通过简单的学习曲线踏上 OpenTelemetry 之旅，简化入门和可扩展性。
- 依靠经过验证的、面向未来的标准来增强你对每项投资的信心。
在本博客中，我们将探讨如何使用 Docker 在 Java 应用程序中使用自动检测，而无需重构应用程序代码的任何部分。 我们将使用一个名为 Elastiflix 的应用程序，它有助于以简单的方式突出显示自动检测。
应用程序、先决条件和配置
我们在这个博客中使用的应用程序称为 Elastiflix，一个电影流应用程序。 它由多个用 .NET、NodeJS、Go 和 Python 编写的微服务组成。
在我们检测示例应用程序之前，我们首先需要了解 Elastic 如何接收遥测数据。
OpenTelemetry 的 Elastic 配置选项
Elastic Observability 的所有 APM 功能均可通过 OTel 数据使用。 其中一些包括：
- 服务地图
- 服务详细信息（延迟、吞吐量、失败的 transactions）
- 服务之间的依赖关系、分布式追踪
- Transactions（跟踪）
- 机器学习 (ML) 相关性
- 日志相关性
除了 Elastic 的 APM 和遥测数据的统一视图之外，你还可以使用 Elastic 强大的机器学习功能来减少分析，并发出警报以帮助降低 MTTR。
先决条件
- Elastic Cloud 帐户 — 立即注册。
- 克隆 Elastiflix 演示应用程序，或你自己的 Java 应用程序
- 对 Docker 的基本了解 — 可能安装 Docker Desktop
- 对 Java 有基本的了解
查看示例源代码
完整的源代码，包括本博客中使用的 Dockerfile，可以在 GitHub 上找到。 该存储库还包含相同的应用程序，但没有检测。 这使你可以比较每个文件并查看差异。
以下步骤将向您展示如何实现此应用程序并在命令行或 Docker 中运行它。 如果您对更完整的 OTel 示例感兴趣，请查看此处的 docker-compose 文件，它将显示完整的项目。
分步指南
步骤 0：登录您的 Elastic Cloud 帐户
本博客假设你有 Elastic Cloud 帐户 - 如果没有，请按照说明开始使用 Elastic Cloud。
步骤 1：为 Java 服务配置自动检测
我们将通过 Elastiflix 演示应用程序中的 Java 服务使用自动检测。
我们将使用 Elastiflix 的以下服务：
Elastiflix/java-favorite-otel-auto
根据 OpenTelemetry Automatic Instrumentation for Java 文档和文档，你只需安装适当的 Java 包即可。
创建本地 OTel 目录以下载 OpenTelemetry Java 代理。 下载 opentelemetry-javaagent.jar。
1. >mkdir /otel
3. >curl -L https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/releases/latest/download/opentelemetry-javaagent.jar –output /otel/opentelemetry-javaagent.jar
如果要在命令行上运行该服务，则可以使用以下命令：
1. java -javaagent:/otel/opentelemetry-javaagent.jar
2. -jar /usr/src/app/target/favorite-0.0.1-SNAPSHOT.jar --server.port=5000
对于我们的应用程序，我们将把它作为 Dockerfile 的一部分来执行。
Dockerfile
1. Start with a base image containing Java runtime
2. FROM maven:3.8.2-openjdk-17-slim as build
4. # Make port 8080 available to the world outside this container
5. EXPOSE 5000
7. # Change to the app directory
8. WORKDIR /usr/src/app
10. # Copy the local code to the container
11. COPY . .
13. # Build the application
14. RUN mvn clean install
16. USER root
17. RUN apt-get update && apt-get install -y zip curl
18. RUN mkdir /otel
19. RUN curl -L -o /otel/opentelemetry-javaagent.jar https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/releases/download/v1.28.0/opentelemetry-javaagent.jar
21. COPY start.sh /start.sh
22. RUN chmod +x /start.sh
24. ENTRYPOINT ["/start.sh"]
步骤 2：使用环境变量运行 Docker 镜像
按照 OTEL Java 文档中的规定，我们将使用环境变量并传入配置值以使其能够与 Elastic Observability 的 APM 服务器连接。
由于 Elastic 本身接受 OTLP，因此我们只需要提供 OTEL Exporter 需要发送数据的端点和身份验证，以及一些其他环境变量。
获取 Elastic Cloud 变量
你可以从 Kibana 的路径 “/app/home#/tutorial/apm” 下复制端点和令牌。
你将需要复制以下环境变量：
1. OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
2. OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS
构建 Docker 镜像
docker build -t java-otel-auto-image .
运行 Docker 镜像
1. docker run
2. -e OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT="REPLACE WITH OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT"
3. -e OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS="REPLACE WITH OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS"
4. -e OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="service.version=1.0,deployment.environment=production"
5. -e OTEL_SERVICE_
6. -p 5000:5000
7. java-otel-auto-image
你现在可以发出一些请求来生成跟踪数据。 请注意，这些请求预计会返回错误，因为此服务依赖于你当前未运行的 Redis 连接。 如前所述，你可以在此处找到使用 docker-compose 的更完整示例。
1. curl localhost:5000/favorites
3. # or alternatively issue a request every second
5. while true; do curl "localhost:5000/favorites"; sleep 1; done;
步骤 3：探索 Elastic APM 中的跟踪和日志
启动并运行此程序后，你可以 ping 检测服务的端点（在我们的示例中为 /favorites），你应该会看到该应用程序出现在 Elastic APM 中，如下所示：
它将首先跟踪 SRE 需要关注的吞吐量和延迟关键指标。
深入研究，我们可以看到所有 transactions 的概述。
再看看具体的 transactions：
点击 Logs，我们看到日志也带了过来。 OTel Agent 将自动引入日志并将其与你的跟踪关联起来：
这使你可以完全了解日志、指标和跟踪！
基本概念：APM 如何与 Java 配合使用
在继续之前，我们首先了解一些基本概念和术语。
- Java Agent：这是一个可用于检测（或修改）Java 虚拟机 (JVM) 中类文件字节码的工具。 Java 代理有多种用途，例如性能监控、日志记录、安全性等。
- Bytecode：这是 Java 编译器根据 Java 源代码生成的中间代码。 该代码由 JVM 即时解释或编译，以生成可以执行的机器代码。
- Byte Buddy：Byte Buddy 是一个 Java 代码生成和操作库。 它用于在运行时创建、修改或调整 Java 类。 在 Java Agent 的上下文中，Byte Buddy 提供了一种强大且灵活的方式来修改字节码。 Elastic APM 代理和 OpenTelemetry 代理都在幕后使用 Byte Buddy。
现在，我们来谈谈自动检测如何与 Byte Buddy 配合使用：
自动检测是代理修改应用程序类的字节码的过程，通常是为了插入监视代码。 代理并不直接修改源代码，而是修改加载到 JVM 中的字节码。 这是在 JVM 加载类时完成的，因此修改在运行时有效。
以下是该过程的简化说明：
本质上，Byte Buddy 的自动检测就是在运行时修改 Java 类的行为，而不需要直接更改源代码。 这对于日志记录、监视或安全性等横切关注点特别有用，因为它允许你将此代码集中在 Java 代理中，而不是将其分散在整个应用程序中。
总结
借助此 Dockerfile，你已将简单的 Java 应用程序转换为使用 OpenTelemetry 自动检测的应用程序。 这将极大地帮助了解应用程序性能、跟踪错误以及深入了解用户如何与软件交互。
请记住，可观察性是现代应用程序开发的一个重要方面，尤其是在分布式系统中。 借助 OpenTelemetry 等工具，理解复杂系统变得更加容易。
在这篇博客中，我们讨论了以下内容：
- 如何使用 OpenTelemetry 自动检测 Java。
- 使用 Docker 文件中的标准命令，可以高效地完成自动检测，并且无需在多个位置添加代码，从而实现可管理性。
- 使用 OpenTelemetry 及其对多种语言的支持，DevOps 和 SRE 团队可以自动检测其应用程序，轻松立即了解整个应用程序堆栈的运行状况，并缩短平均解决时间 (MTTR)。
由于 Elastic 可以支持多种摄取数据的方法，无论是使用开源 OpenTelemetry 的自动检测还是使用其本机 APM 代理进行手动检测，你都可以先关注一些应用程序，然后使用稍后以最适合你的业务需求的方式在你的应用程序中打开 OpenTelemetry。
原文：Auto-instrumentation of Java applications with OpenTelemetry | Elastic Blog
