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ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-java

ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-java:1.23.0

ghcr.iolinux/amd641.23.0大小: 未知更新于 2026年5月23日

OpenTelemetry Operator for Kubernetes

OpenTelemetry Operator 是 Kubernetes Operator 的一种实现。

该 Operator 管理：

  • https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector
  • 使用 OpenTelemetry instrumentation 库对工作负载进行的 auto-instrumentation

文档

  • 兼容性与支持文档
  • API 文档
  • OpenTelemetry Operator 官方页面

Helm 图表

您可以通过 opentelemetry-helm-charts 仓库中的 https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-helm-charts/tree/main/charts/opentelemetry-operator 安装 OpenTelemetry Operator。更多信息请参见 https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-helm-charts/tree/main/charts/opentelemetry-operator%E3%80%82

快速开始

要在现有集群中安装 Operator，请确保已安装 cert-manager，然后运行：

kubectl apply -f https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/releases/latest/download/opentelemetry-operator.yaml

当 opentelemetry-operator 部署就绪后，创建 OpenTelemetry Collector（otelcol）实例，例如：

kubectl apply -f -

[!NOTE] 目前，Operator 不会验证配置文件的全部内容：如果配置无效，实例仍可能被创建，但底层的 OpenTelemetry Collector 可能会崩溃。

Operator 会出于以下几个目的检查配置文件：

  • 发现已配置的接收器及其端口。如果发现带有端口的接收器，它会创建一对 Kubernetes 服务（一个为 headless 服务），在集群内暴露这些端口。如果端口使用环境变量扩展或无法解析，将返回错误。headless 服务包含 service.beta.openshift.io/serving-cert-secret-name 注解，该注解会使 OpenShift 创建包含证书和密钥的 Secret。此 Secret 可作为卷挂载，并在这些接收器的 TLS 配置中使用证书和密钥。

  • 检查是否启用了 Collector 可观测性（由 spec.observability.metrics.enableMetrics 控制）。在这种情况下，会为 Collector 实例创建 Service 和 ServiceMonitor/PodMonitor。因此，如果指标服务地址包含无效端口或对端口使用环境变量扩展，将返回错误。对于环境变量的情况，一种解决方法是将 enableMetrics 设置为 false，并在需要时手动创建具有正确端口的上述对象。

升级

如前所述，OpenTelemetry Collector 格式仍在不断发展。不过，Operator 会尽最大努力升级所有受管理的 OpenTelemetryCollector 资源。

在某些场景下，可能需要阻止 Operator 升级特定的 OpenTelemetryCollector 资源。例如，当资源配置了自定义 .Spec.Image 时，最终用户可能希望自行管理配置，而不是由 Operator 进行升级。可通过暴露的 .Spec.UpgradeStrategy 属性为每个资源单独配置。

将资源的 .Spec.UpgradeStrategy 配置为 none 后，Operator 在升级过程中会跳过该实例。

.Spec.UpgradeStrategy 的默认值和唯一其他可接受值是 automatic。

部署模式

以下是每种部署模式的示例：

  • https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/tests/e2e/ingress/00-install.yaml
  • https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/tests/e2e/daemonset-features/01-install.yaml
  • https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/tests/e2e/smoke-statefulset/00-install.yaml
  • https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/tests/e2e/smoke-sidecar/00-install.yaml

边车注入

通过将 Pod 注解 sidecar.opentelemetry.io/inject 设置为 "true" 或具体的 OpenTelemetryCollector 名称，可以将带有 OpenTelemetry Collector 的边车注入基于 Pod 的工作负载，如下例所示：

kubectl apply -f -
  • 创建 imagePullSecret。
kubectl create secret docker-registry --docker-server= \
--docker-username=DUMMY_USERNAME --docker-password=DUMMY_DOCKER_PASSWORD \
--docker-email=DUMMY_DOCKER_EMAIL
  • 向服务账户添加镜像拉取密钥
kubectl patch serviceaccount -p '{"imagePullSecrets": [{"name": " "}]}'

OpenTelemetry 自动插桩注入

Operator 可以注入和配置 OpenTelemetry auto-instrumentation 库。目前支持 Apache HTTPD、DotNet、Go、Java、Nginx、NodeJS 和 Python。

要使用 auto-instrumentation，请配置 Instrumentation 资源，包含 SDK 和 instrumentation 的配置。

kubectl apply -f -

[!NOTE] 对于 DotNet auto-instrumentation，默认情况下，Operator 会设置 OTEL_DOTNET_AUTO_TRACES_ENABLED_INSTRUMENTATIONS 环境变量，该变量指定要启用的跟踪源 instrumentation 列表。Operator 默认设置的值是镜像中使用的 openTelemery-dotnet-instrumentation 版本所支持的所有可用 instrumentation，即 AspNet,HttpClient,SqlClient。可通过显式配置该环境变量来覆盖此值。

具有单一插桩的多容器 Pod

如果未指定其他内容，插桩将对 Pod 规范中第一个可用容器（来自 .spec.containers，而非 init 容器）执行。在某些情况下（例如注入 Istio 边车时），需要指定必须在哪些容器上执行此注入。

为此，可以微调要执行注入的 Pod。

为此，我们将使用 instrumentation.opentelemetry.io/container-names 注解，在其中指定一个或多个必须执行注入的容器名称（来自 .spec.containers.name 或 .spec.initContainers.name）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-deployment-with-multiple-containers
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: my-pod-with-multiple-containers
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-pod-with-multiple-containers
      annotations:
        instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true"
        instrumentation.opentelemetry.io/container-names: "myapp,myapp2"
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: myImage1
      - name: myapp2
        image: myImage2
      - name: myapp3
        image: myImage3

在上述情况下会对 myapp 和 myapp2 容器进行插桩，myapp3 则不会。

[!NOTE] Go 自动插桩不支持多容器 Pod。注入 Go 自动插桩时，第一个容器应是您唯一需要插桩的容器。

为 Init 容器插桩

可通过在 container-names 注解中包含 Init 容器的名称来为其插桩。当目标为 Init 容器进行插桩时，操作员会在 Pod 的 Init 容器序列中，将插桩 Init 容器自动插入到目标 Init 容器之前。这可确保目标 Init 容器运行时，插桩代理文件已可用。

Init 容器支持的插桩类型：

  • Java
  • Python
  • Node.js
  • .NET
  • SDK-only injection

Init 容器不支持的插桩类型：

  • Go（不支持多容器 Pod）
  • Apache HTTPD
  • Nginx

[!NOTE] Kubernetes 保证在 Pod 规范的 initContainers 和 containers 列表中，容器名称是唯一的。这使操作员能够明确识别容器名称是指 Init 容器还是常规容器。

同时为 Init 容器和常规容器插桩的示例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-deployment-with-init-container
spec:
selector:
matchLabels:
app: my-app
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: my-app
annotations:
instrumentation.opentelemetry.io/inject-python: "true"
instrumentation.opentelemetry.io/container-names: "my-init-job,myapp"
spec:
initContainers:
- name: my-init-job
image: my-python-init-image
containers:
- name: myapp
image: my-python-app-image

在此示例中，my-init-job（Init 容器）和 myapp（常规容器）都将使用 Python 自动插桩进行插桩。

多容器 Pod 与多插桩类型

仅当 enable-multi-instrumentation 标志为 true 时才生效。

需要定义要注入哪种语言插桩的注解。启用此功能后，将使用特定于插桩语言容器的注解（这些注解也支持 Java、Python、Node.js、.NET 和 SDK 的 Init 容器名称）：

Java：

instrumentation.opentelemetry.io/java-container-names: "java1,java2"

NodeJS：

instrumentation.opentelemetry.io/nodejs-container-names: "nodejs1,nodejs2"

Python：

instrumentation.opentelemetry.io/python-container-names: "python1,python3"

.NET：

instrumentation.opentelemetry.io/dotnet-container-names: "dotnet1,dotnet2"

Go：

instrumentation.opentelemetry.io/go-container-names: "go1"

Apache HTTPD：

instrumentation.opentelemetry.io/apache-httpd-container-names: "apache1,apache2"

NGINX：

instrumentation.opentelemetry.io/inject-nginx-container-names: "nginx1,nginx2"

SDK：

instrumentation.opentelemetry.io/sdk-container-names: "app1,app2"

如果未指定特定于语言插桩的容器名称，则会对 Pod 规范中第一个可用的常规容器进行插桩（仅在配置了单插桩注入时）。

在某些情况下，Pod 中的容器使用不同的技术。此时需要为必须执行注入的容器指定语言插桩。

为此，我们将使用特定于语言插桩的容器名称注解，在其中指明一个或多个必须进行注入的容器名称（.spec.containers.name 或 .spec.initContainers.name）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-deployment-with-multi-containers-multi-instrumentations
spec:
selector:
matchLabels:
app: my-pod-with-multi-containers-multi-instrumentations
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: my-pod-with-multi-containers-multi-instrumentations
annotations:
instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true"
instrumentation.opentelemetry.io/java-container-names: "myapp,myapp2"
instrumentation.opentelemetry.io/inject-python: "true"
instrumentation.opentelemetry.io/python-container-names: "myapp3"
spec:
containers:
- name: myapp
image: myImage1
- name: myapp2
image: myImage2
- name: myapp3
image: myImage3

在上述情况下，myapp 和 myapp2 容器将使用 Java 插桩，myapp3 将使用 Python 插桩。

[!NOTE] Go 自动插桩不支持多容器 Pod。注入 Go 自动插桩时，第一个容器应是您唯一需要插桩的容器。

[!NOTE] 此类插桩不允许为一个容器使用多种语言插桩。

[!NOTE] instrumentation.opentelemetry.io/container-names 注解不用于此功能。

使用自定义或供应商插桩

默认情况下，操作员使用上游自动插桩库。可通过覆盖 CR 中的 image 字段来配置自定义自动插桩。

apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: Instrumentation
metadata:
name: my-instrumentation
spec:
java:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:java
nodejs:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:nodejs
python:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:python
dotnet:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:dotnet
go:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:go
apacheHttpd:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:apache-httpd
nginx:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:nginx

自动插桩的 Dockerfile 可在 autoinstrumentation 目录 中找到。请按照 Dockerfile 中的说明构建自定义容器镜像。

使用 Apache HTTPD 自动插桩

对于 Apache HTTPD 自动插桩，默认情况下，插桩假设使用 httpd 2.4 版本和 httpd 配置目录 /usr/local/apache2/conf，就像官方 Apache HTTPD 镜像（例如 docker.io/httpd:latest）中那样。如果需要使用 2.2 版本，或 HTTPD 配置目录不同，或需要调整代理属性，请按照以下示例自定义插桩规范：

apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: Instrumentation
metadata:
name: my-instrumentation
spec:
apacheHttpd:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:apache-httpd
version: "2.2"
configPath: /your-custom-config-path
attrs:
- name: ApacheModuleOtelMaxQueueSize
value: "4096"
- name: ...
value: ...

所有可用属性的列表可在 https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-cpp-contrib/tree/main/instrumentation/otel-webserver-module 中找到。

使用 Nginx 自动插桩

Target Allocator

OpenTelemetry Operator 包含一个可选组件——Target Allocator（TA）。创建 OpenTelemetryCollector 自定义资源（CR）并启用 TA 后，Operator 会创建新的 Deployment 和 Service，为该 CR 中的每个 Collector Pod 提供特定的 http_sd_config 指令。它还会重写 CR 中的 Prometheus receiver 配置，以使用已部署的目标分配器。以下示例展示了如何开始使用 Target Allocator：

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata:
name: collector-with-ta
spec:
mode: statefulset
targetAllocator:
enabled: true
config:
receivers:
prometheus:
config:
scrape_configs:
- job_name: 'otel-collector'
scrape_interval: 10s
static_configs:
- targets: [ '0.0.0.0:8888' ]
metric_relabel_configs:
- action: labeldrop
regex: (id|name)
- action: labelmap
regex: label_(.+)
replacement: $1

exporters:
debug: {}

service:
pipelines:
metrics:
receivers: [prometheus]
exporters: [debug]
EOF

上述示例中替换键中 `# OpenTelemetry Operator for Kubernetes

OpenTelemetry Operator 是 Kubernetes Operator 的一种实现。

该 Operator 管理：

  • https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector
  • 使用 OpenTelemetry instrumentation 库对工作负载进行的 auto-instrumentation

文档

  • 兼容性与支持文档
  • API 文档
  • OpenTelemetry Operator 官方页面

Helm 图表

您可以通过 opentelemetry-helm-charts 仓库中的 https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-helm-charts/tree/main/charts/opentelemetry-operator 安装 OpenTelemetry Operator。更多信息请参见 https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-helm-charts/tree/main/charts/opentelemetry-operator%E3%80%82

快速开始

要在现有集群中安装 Operator，请确保已安装 cert-manager，然后运行：

kubectl apply -f https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/releases/latest/download/opentelemetry-operator.yaml

当 opentelemetry-operator 部署就绪后，创建 OpenTelemetry Collector（otelcol）实例，例如：

kubectl apply -f -

[!NOTE] 目前，Operator 不会验证配置文件的全部内容：如果配置无效，实例仍可能被创建，但底层的 OpenTelemetry Collector 可能会崩溃。

Operator 会出于以下几个目的检查配置文件：

  • 发现已配置的接收器及其端口。如果发现带有端口的接收器，它会创建一对 Kubernetes 服务（一个为 headless 服务），在集群内暴露这些端口。如果端口使用环境变量扩展或无法解析，将返回错误。headless 服务包含 service.beta.openshift.io/serving-cert-secret-name 注解，该注解会使 OpenShift 创建包含证书和密钥的 Secret。此 Secret 可作为卷挂载，并在这些接收器的 TLS 配置中使用证书和密钥。

  • 检查是否启用了 Collector 可观测性（由 spec.observability.metrics.enableMetrics 控制）。在这种情况下，会为 Collector 实例创建 Service 和 ServiceMonitor/PodMonitor。因此，如果指标服务地址包含无效端口或对端口使用环境变量扩展，将返回错误。对于环境变量的情况，一种解决方法是将 enableMetrics 设置为 false，并在需要时手动创建具有正确端口的上述对象。

升级

如前所述，OpenTelemetry Collector 格式仍在不断发展。不过，Operator 会尽最大努力升级所有受管理的 OpenTelemetryCollector 资源。

在某些场景下，可能需要阻止 Operator 升级特定的 OpenTelemetryCollector 资源。例如，当资源配置了自定义 .Spec.Image 时，最终用户可能希望自行管理配置，而不是由 Operator 进行升级。可通过暴露的 .Spec.UpgradeStrategy 属性为每个资源单独配置。

将资源的 .Spec.UpgradeStrategy 配置为 none 后，Operator 在升级过程中会跳过该实例。

.Spec.UpgradeStrategy 的默认值和唯一其他可接受值是 automatic。

部署模式

以下是每种部署模式的示例：

  • https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/tests/e2e/ingress/00-install.yaml
  • https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/tests/e2e/daemonset-features/01-install.yaml
  • https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/tests/e2e/smoke-statefulset/00-install.yaml
  • https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/blob/main/tests/e2e/smoke-sidecar/00-install.yaml

边车注入

通过将 Pod 注解 sidecar.opentelemetry.io/inject 设置为 "true" 或具体的 OpenTelemetryCollector 名称，可以将带有 OpenTelemetry Collector 的边车注入基于 Pod 的工作负载，如下例所示：

kubectl apply -f -
  • 创建 imagePullSecret。
kubectl create secret docker-registry --docker-server= \
--docker-username=DUMMY_USERNAME --docker-password=DUMMY_DOCKER_PASSWORD \
--docker-email=DUMMY_DOCKER_EMAIL
  • 向服务账户添加镜像拉取密钥
kubectl patch serviceaccount -p '{"imagePullSecrets": [{"name": " "}]}'

OpenTelemetry 自动插桩注入

Operator 可以注入和配置 OpenTelemetry auto-instrumentation 库。目前支持 Apache HTTPD、DotNet、Go、Java、Nginx、NodeJS 和 Python。

要使用 auto-instrumentation，请配置 Instrumentation 资源，包含 SDK 和 instrumentation 的配置。

kubectl apply -f -

[!NOTE] 对于 DotNet auto-instrumentation，默认情况下，Operator 会设置 OTEL_DOTNET_AUTO_TRACES_ENABLED_INSTRUMENTATIONS 环境变量，该变量指定要启用的跟踪源 instrumentation 列表。Operator 默认设置的值是镜像中使用的 openTelemery-dotnet-instrumentation 版本所支持的所有可用 instrumentation，即 AspNet,HttpClient,SqlClient。可通过显式配置该环境变量来覆盖此值。

具有单一插桩的多容器 Pod

如果未指定其他内容，插桩将对 Pod 规范中第一个可用容器（来自 .spec.containers，而非 init 容器）执行。在某些情况下（例如注入 Istio 边车时），需要指定必须在哪些容器上执行此注入。

为此，可以微调要执行注入的 Pod。

为此，我们将使用 instrumentation.opentelemetry.io/container-names 注解，在其中指定一个或多个必须执行注入的容器名称（来自 .spec.containers.name 或 .spec.initContainers.name）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-deployment-with-multiple-containers
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: my-pod-with-multiple-containers
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-pod-with-multiple-containers
      annotations:
        instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true"
        instrumentation.opentelemetry.io/container-names: "myapp,myapp2"
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: myImage1
      - name: myapp2
        image: myImage2
      - name: myapp3
        image: myImage3

在上述情况下会对 myapp 和 myapp2 容器进行插桩，myapp3 则不会。

[!NOTE] Go 自动插桩不支持多容器 Pod。注入 Go 自动插桩时，第一个容器应是您唯一需要插桩的容器。

为 Init 容器插桩

可通过在 container-names 注解中包含 Init 容器的名称来为其插桩。当目标为 Init 容器进行插桩时，操作员会在 Pod 的 Init 容器序列中，将插桩 Init 容器自动插入到目标 Init 容器之前。这可确保目标 Init 容器运行时，插桩代理文件已可用。

Init 容器支持的插桩类型：

  • Java
  • Python
  • Node.js
  • .NET
  • SDK-only injection

Init 容器不支持的插桩类型：

  • Go（不支持多容器 Pod）
  • Apache HTTPD
  • Nginx

[!NOTE] Kubernetes 保证在 Pod 规范的 initContainers 和 containers 列表中，容器名称是唯一的。这使操作员能够明确识别容器名称是指 Init 容器还是常规容器。

同时为 Init 容器和常规容器插桩的示例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-deployment-with-init-container
spec:
selector:
matchLabels:
app: my-app
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: my-app
annotations:
instrumentation.opentelemetry.io/inject-python: "true"
instrumentation.opentelemetry.io/container-names: "my-init-job,myapp"
spec:
initContainers:
- name: my-init-job
image: my-python-init-image
containers:
- name: myapp
image: my-python-app-image

在此示例中，my-init-job（Init 容器）和 myapp（常规容器）都将使用 Python 自动插桩进行插桩。

多容器 Pod 与多插桩类型

仅当 enable-multi-instrumentation 标志为 true 时才生效。

需要定义要注入哪种语言插桩的注解。启用此功能后，将使用特定于插桩语言容器的注解（这些注解也支持 Java、Python、Node.js、.NET 和 SDK 的 Init 容器名称）：

Java：

instrumentation.opentelemetry.io/java-container-names: "java1,java2"

NodeJS：

instrumentation.opentelemetry.io/nodejs-container-names: "nodejs1,nodejs2"

Python：

instrumentation.opentelemetry.io/python-container-names: "python1,python3"

.NET：

instrumentation.opentelemetry.io/dotnet-container-names: "dotnet1,dotnet2"

Go：

instrumentation.opentelemetry.io/go-container-names: "go1"

Apache HTTPD：

instrumentation.opentelemetry.io/apache-httpd-container-names: "apache1,apache2"

NGINX：

instrumentation.opentelemetry.io/inject-nginx-container-names: "nginx1,nginx2"

SDK：

instrumentation.opentelemetry.io/sdk-container-names: "app1,app2"

如果未指定特定于语言插桩的容器名称，则会对 Pod 规范中第一个可用的常规容器进行插桩（仅在配置了单插桩注入时）。

在某些情况下，Pod 中的容器使用不同的技术。此时需要为必须执行注入的容器指定语言插桩。

为此，我们将使用特定于语言插桩的容器名称注解，在其中指明一个或多个必须进行注入的容器名称（.spec.containers.name 或 .spec.initContainers.name）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-deployment-with-multi-containers-multi-instrumentations
spec:
selector:
matchLabels:
app: my-pod-with-multi-containers-multi-instrumentations
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: my-pod-with-multi-containers-multi-instrumentations
annotations:
instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true"
instrumentation.opentelemetry.io/java-container-names: "myapp,myapp2"
instrumentation.opentelemetry.io/inject-python: "true"
instrumentation.opentelemetry.io/python-container-names: "myapp3"
spec:
containers:
- name: myapp
image: myImage1
- name: myapp2
image: myImage2
- name: myapp3
image: myImage3

在上述情况下，myapp 和 myapp2 容器将使用 Java 插桩，myapp3 将使用 Python 插桩。

[!NOTE] Go 自动插桩不支持多容器 Pod。注入 Go 自动插桩时，第一个容器应是您唯一需要插桩的容器。

[!NOTE] 此类插桩不允许为一个容器使用多种语言插桩。

[!NOTE] instrumentation.opentelemetry.io/container-names 注解不用于此功能。

使用自定义或供应商插桩

默认情况下，操作员使用上游自动插桩库。可通过覆盖 CR 中的 image 字段来配置自定义自动插桩。

apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: Instrumentation
metadata:
name: my-instrumentation
spec:
java:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:java
nodejs:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:nodejs
python:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:python
dotnet:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:dotnet
go:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:go
apacheHttpd:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:apache-httpd
nginx:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:nginx

自动插桩的 Dockerfile 可在 autoinstrumentation 目录 中找到。请按照 Dockerfile 中的说明构建自定义容器镜像。

使用 Apache HTTPD 自动插桩

对于 Apache HTTPD 自动插桩，默认情况下，插桩假设使用 httpd 2.4 版本和 httpd 配置目录 /usr/local/apache2/conf，就像官方 Apache HTTPD 镜像（例如 docker.io/httpd:latest）中那样。如果需要使用 2.2 版本，或 HTTPD 配置目录不同，或需要调整代理属性，请按照以下示例自定义插桩规范：

apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: Instrumentation
metadata:
name: my-instrumentation
spec:
apacheHttpd:
image: your-customized-auto-instrumentation-image:apache-httpd
version: "2.2"
configPath: /your-custom-config-path
attrs:
- name: ApacheModuleOtelMaxQueueSize
value: "4096"
- name: ...
value: ...

所有可用属性的列表可在 https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-cpp-contrib/tree/main/instrumentation/otel-webserver-module 中找到。

使用 Nginx 自动插桩

Target Allocator

OpenTelemetry Operator 包含一个可选组件——Target Allocator（TA）。创建 OpenTelemetryCollector 自定义资源（CR）并启用 TA 后，Operator 会创建新的 Deployment 和 Service，为该 CR 中的每个 Collector Pod 提供特定的 http_sd_config 指令。它还会重写 CR 中的 Prometheus receiver 配置，以使用已部署的目标分配器。以下示例展示了如何开始使用 Target Allocator：

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata:
name: collector-with-ta
spec:
mode: statefulset
targetAllocator:
enabled: true
config:
receivers:
prometheus:
config:
scrape_configs:
- job_name: 'otel-collector'
scrape_interval: 10s
static_configs:
- targets: [ '0.0.0.0:8888' ]
metric_relabel_configs:
- action: labeldrop
regex: (id|name)
- action: labelmap
regex: label_(.+)
replacement: $1

exporters:
debug: {}

service:
pipelines:
metrics:
receivers: [prometheus]
exporters: [debug]
EOF

上述示例中替换键中 的使用基于 Prometheus receiver https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/blob/main/receiver/prometheusreceiver/README.md 文档提供的信息，该文档指出：Note: Since the collector configuration supports env variable substitution $ characters in your prometheus configuration are interpreted as environment variables. If you want to use $ characters in your prometheus configuration, you must escape them using $.

在后台，OpenTelemetry Operator 会在调和后将 Collector 的配置转换为以下内容：

receivers:
prometheus:
target_allocator:
endpoint: http://collector-with-ta-targetallocator:80
interval: 30s
collector_id: $POD_NAME

exporters:
debug:

service:
pipelines:
metrics:
receivers: [prometheus]
exporters: [debug]

OpenTelemetry Operator 还会在调和后将 Target Allocator 的 Prometheus 配置转换为以下内容：

config:
scrape_configs:
- job_name: otel-collector
scrape_interval: 10s
static_configs:
- targets: ["0.0.0.0:8888"]
metric_relabel_configs:
- action: labeldrop
regex: (id|name)
- action: labelmap
regex: label_(.+)
replacement: $1

[!NOTE] 在这种情况下，Operator 会将替换键中的 "$$" 替换为单个 "$"。这是因为 Collector 支持环境变量替换，而 TA（Target Allocator）不支持。因此，为确保兼容性，TA 配置应仅包含单个 "$" 符号。

有关 TargetAllocator 的更多信息，请参见 此处。

使用 Prometheus 自定义资源进行服务发现

目标分配器可以使用 prometheus-operator 生态系统中的自定义资源（如 ServiceMonitor 和 PodMonitor）进行服务发现，其功能类似于 prometheus-operator 本身。这可通过 Collector CR 中的 prometheusCR 部分启用。

以下是一个最小示例：

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata:
name: collector-with-ta-prometheus-cr
spec:
mode: statefulset
targetAllocator:
enabled: true
serviceAccount: everything-prometheus-operator-needs
prometheusCR:
enabled: true
serviceMonitorSelector: {}
podMonitorSelector: {}
scrapeClasses: []
config:
receivers:
prometheus:
config: {}

exporters:
debug: {}

service:
pipelines:
metrics:
receivers: [prometheus]
exporters: [debug]
EOF

scrapeClasses 属性引用 Prometheus Operator 的 ScrapeClass 功能。有关 scrape class 的更多信息，请参阅 [***]

设置资源属性的优先级

设置资源属性的优先级如下（最先找到的值生效）：

  1. 通过 OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES 和 OTEL_SERVICE_NAME 环境变量设置的资源属性
  2. 通过注解（带有 resource.opentelemetry.io/ 前缀）设置的资源属性
  3. 如果 Instrumentation CR 中设置了 defaults.useLabelsForResourceAttributes=true（见上文），则通过标签（例如 app.kubernetes.io/name）设置的资源属性
  4. 从 pod 元数据计算得出的资源属性（例如 k8s.pod.name）
  5. 通过 Instrumentation CR（在 spec.resource.resourceAttributes 部分）设置的资源属性

此优先级对每个资源属性单独应用，因此可以通过注解设置某些属性，通过标签设置其他属性。

如何从 pod 元数据计算资源属性

以下资源属性是从 pod 元数据计算得出的。

service.name 的计算方式

选择最先找到的值：

  • pod.annotation[resource.opentelemetry.io/service.name]
  • if (config[useLabelsForResourceAttributes]) pod.label[app.kubernetes.io/name]
  • k8s.deployment.name
  • k8s.replicaset.name
  • k8s.statefulset.name
  • k8s.daemonset.name
  • k8s.cronjob.name
  • k8s.job.name
  • k8s.pod.name
  • k8s.container.name

service.version 的计算方式

选择最先找到的值：

  • pod.annotation[resource.opentelemetry.io/service.version]
  • if (cfg[useLabelsForResourceAttributes]) pod.label[app.kubernetes.io/version]
  • if (contains(container docker image tag, '/') == false) container docker image tag

service.instance.id 的计算方式

选择最先找到的值：

  • pod.annotation[resource.opentelemetry.io/service.instance.id]
  • concat([k8s.namespace.name, k8s.pod.name, k8s.container.name], '.')

service.namespace 的计算方式

选择最先找到的值：

  • pod.annotation[resource.opentelemetry.io/service.namespace]
  • k8s.namespace.name

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