Brighter项目中的OpenTelemetry传输层支持实现
2025-07-03 05:46:13作者:丁柯新Fawn
背景介绍
Brighter是一个.NET平台下的命令处理器和消息总线库,它提供了强大的消息处理能力。随着分布式系统可观测性需求的增长,OpenTelemetry(OTel)已成为业界标准的遥测解决方案。Brighter项目在v10版本中开始全面支持OTel,特别是在内存传输层已经实现了相关功能,现在需要将这一支持扩展到所有中间件传输层。
OpenTelemetry在消息系统中的语义约定
OpenTelemetry为消息系统定义了一套完整的语义约定,主要包括以下几个方面:
- 消息发送(Send):记录消息从生产者到代理的传输过程
- 消息接收(Receive):记录消息从代理到消费者的传输过程
- 消息处理(Process):记录消费者处理消息的过程
在Brighter的实现中,我们主要关注发送和接收两个环节的遥测数据收集。
技术实现要点
发送端实现
在消息发送端,Brighter需要完成以下工作:
- 创建Span:为每个消息发送操作创建一个Span,这个Span将成为整个消息处理链路的起点
- 设置属性:按照OTel语义约定设置标准属性,包括:
- 消息系统名称
- 消息目的地
- 消息ID
- 消息大小
- 协议信息等
- 事件记录:记录关键事件时间点,如消息入队时间、发送完成时间等
接收端实现
接收端的实现相对简单,因为按照OTel语义约定,我们只需要在接收消息时开始一个新的Span即可。这个Span将作为后续处理操作的父Span。
上下文传播
跨进程的上下文传播是分布式追踪的关键。Brighter需要确保:
- Trace上下文注入:在发送消息时将Trace上下文信息注入到消息头中
- 上下文提取:在接收端从消息头中提取Trace上下文,确保追踪链路的连续性
实现考量
在具体实现时,需要考虑以下技术细节:
- 与现有传输层的集成:确保OTel支持能够无缝集成到各种传输层实现中
- 性能影响:遥测数据的收集不应显著影响系统性能
- 配置灵活性:允许用户根据需要启用或禁用特定功能的遥测
- 与现有监控系统的兼容性:确保OTel数据能够与用户现有的监控系统协同工作
最佳实践建议
- 采样策略:在高吞吐量系统中,考虑实现适当的采样策略以减少数据量
- 敏感信息处理:注意避免在遥测数据中记录敏感信息
- 资源命名:采用一致的命名规则命名资源和操作,便于后续分析
- 错误处理:确保遥测系统本身的错误不会影响主业务流程
通过以上实现,Brighter项目将能够为使用各种传输层的用户提供一致的、符合标准的可观测性支持,大大简化分布式系统的监控和故障排查工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492