OpenTelemetry Java 项目教程
2026-01-18 09:17:48作者:韦蓉瑛
1. 项目的目录结构及介绍
OpenTelemetry Java 项目的目录结构遵循典型的 Maven 项目结构,主要包含以下几个部分:
api/: 包含 OpenTelemetry 的 API 接口,定义了如何创建和操作 traces、metrics 和 logs。sdk/: 包含 OpenTelemetry 的 SDK 实现,提供了 API 的具体实现和配置选项。exporters/: 包含各种 exporter 实现,用于将收集到的数据发送到不同的后端服务。extensions/: 包含各种扩展模块,如针对特定框架或库的集成。examples/: 包含使用 OpenTelemetry Java 的示例代码,帮助用户理解如何集成和使用。
2. 项目的启动文件介绍
OpenTelemetry Java 项目的启动通常涉及初始化 TracerProvider 和 MeterProvider。以下是一个简单的启动示例:
import io.opentelemetry.api.OpenTelemetry;
import io.opentelemetry.api.common.Attributes;
import io.opentelemetry.api.trace.propagation.W3CTraceContextPropagator;
import io.opentelemetry.context.propagation.ContextPropagators;
import io.opentelemetry.exporter.otlp.trace.OtlpGrpcSpanExporter;
import io.opentelemetry.sdk.OpenTelemetrySdk;
import io.opentelemetry.sdk.resources.Resource;
import io.opentelemetry.sdk.trace.SdkTracerProvider;
import io.opentelemetry.sdk.trace.export.SimpleSpanProcessor;
import io.opentelemetry.semconv.resource.attributes.ResourceAttributes;
public class OpenTelemetryInitializer {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个资源,包含服务名称和其他元数据
Resource resource = Resource.getDefault()
.merge(Resource.create(Attributes.of(ResourceAttributes.SERVICE_NAME, "my-service")));
// 创建一个 TracerProvider
SdkTracerProvider tracerProvider = SdkTracerProvider.builder()
.addSpanProcessor(SimpleSpanProcessor.create(OtlpGrpcSpanExporter.builder().build()))
.setResource(resource)
.build();
// 初始化 OpenTelemetry
OpenTelemetry openTelemetry = OpenTelemetrySdk.builder()
.setTracerProvider(tracerProvider)
.setPropagators(ContextPropagators.create(W3CTraceContextPropagator.getInstance()))
.buildAndRegisterGlobal();
}
}
3. 项目的配置文件介绍
OpenTelemetry Java 项目的配置主要通过环境变量和代码中的配置选项来完成。以下是一些常见的配置项:
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES: 设置资源属性,如服务名称、版本等。OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT: 设置 OTLP exporter 的端点地址。OTEL_TRACES_EXPORTER: 设置 trace exporter 的类型,如otlp。
示例配置(环境变量):
export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES=service.name=my-service,service.version=1.0.0
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:4317
export OTEL_TRACES_EXPORTER=otlp
通过这些配置,可以灵活地调整 OpenTelemetry Java 的行为,以适应不同的部署环境和需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust098- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
28
16
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
559
98
暂无描述
Dockerfile
704
4.51 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
412
338
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
957
955
Ascend Extension for PyTorch
Python
568
694
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.6 K
940
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.42 K
116
AI 将任意文档转换为精美可编辑的 PPTX 演示文稿 — 无需设计基础 | 包含 15 个案例、229 页内容
Python
78
5
暂无简介
Dart
950
235