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opentelemetry-collector 镜像详细说明

opentelemetry-collector 使用指南

opentelemetry-collector 配置说明

opentelemetry-collector 官方文档

OpenTelemetry Collector (Core) 镜像文档

一、镜像概述和主要用途

OpenTelemetry Collector (Core) 镜像是 OpenTelemetry 官方提供的核心发行版容器镜像,基于 open-telemetry/opentelemetry-collector 仓库构建,包含 Collector 的核心组件。其主要用途是作为遥测数据(traces、metrics、logs)的统一处理管道,实现对分布式系统中遥测数据的收集、处理、聚合与导出,简化可观测性数据的管理流程。

二、核心功能和特性

2.1 核心组件支持

包含遥测数据处理的核心组件:

  • 接收器(Receivers):支持从多种源接收遥测数据(如 OTLP、Jaeger、Prometheus 等协议)。
  • 处理器(Processors):提供数据处理能力(如批处理、采样、属性过滤、数据转换等)。
  • 导出器(Exporters):支持将处理后的遥测数据导出至后端系统(如 Jaeger、Prometheus、Grafana、AWS CloudWatch 等)。

2.2 多信号统一处理

支持三大遥测信号的统一处理:

  • Traces(分布式追踪)
  • Metrics(指标)
  • Logs(日志)

2.3 轻量级与高性能

  • 基于 Go 语言开发,资源占用低,处理性能高。
  • 核心组件经过优化,适合大规模分布式环境部署。

2.4 灵活配置

通过 YAML 配置文件定义数据处理管道,支持自定义接收器、处理器、导出器的组合,满足不同场景的遥测需求。

三、使用场景和适用范围

3.1 微服务架构的遥测数据收集

在微服务集群中部署,统一收集各服务产生的遥测数据,避免多服务各自对接监控系统的复杂性。

3.2 混合云/多云环境的统一遥测

作为跨环境的遥测数据网关,整合来自私有云、公有云、边缘环境的遥测数据,实现统一监控视图。

3.3 本地/边缘环境的监控数据聚合

在边缘节点或本地数据中心部署,聚合分散的遥测数据后批量导出,减少对后端系统的请求压力。

3.4 第三方系统集成

通过接收器/导出器适配非 OpenTelemetry 协议的系统(如 Zipkin、Fluentd 等),实现现有监控工具的平滑迁移。

四、使用方法和配置说明

4.1 前置条件

  • 已安装 Docker 或 Docker Compose。
  • 已准备 Collector 配置文件(YAML 格式),定义数据处理管道。

4.2 Docker 部署示例

4.2.1 基础 docker run 命令

通过挂载本地配置文件启动 Collector:

docker run -d \
  --name otel-collector \
  -p 4317:4317  # OTLP gRPC 端口(根据配置的接收器调整) \
  -v $(pwd)/otel-config.yaml:/etc/otelcol/config.yaml \  # 挂载本地配置文件
  otel/opentelemetry-collector:latest  # 镜像名称(推荐指定具体版本,如 v0.91.0)

说明:-p 4317:4317 为 OTLP gRPC 接收器默认端口,需根据配置文件中的接收器调整端口映射(如 HTTP 接收器端口 4318)。

4.2.2 Docker Compose 配置示例

创建 docker-compose.yml:

version: '3.8'
services:
  otel-collector:
    image: otel/opentelemetry-collector:latest
    container_name: otel-collector
    ports:
      - "4317:4317"  # OTLP gRPC
      - "4318:4318"  # OTLP HTTP
    volumes:
      - ./otel-config.yaml:/etc/otelcol/config.yaml  # 挂载配置文件
    environment:
      - OTEL_LOG_LEVEL=info  # 日志级别(可选,默认 info)
    restart: unless-stopped

启动服务:

docker-compose up -d

4.3 配置文件说明

4.3.1 配置文件结构

Collector 通过 YAML 配置文件定义数据处理流程,核心结构如下:

# 接收器配置
receivers:
  # 示例:启用 OTLP 接收器(gRPC + HTTP)
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317  # 容器内监听地址(需映射宿主机端口)
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318

# 处理器配置
processors:
  # 示例:启用批处理(减少导出请求次数)
  batch:
    send_batch_size: 1024
    timeout: 5s

# 导出器配置
exporters:
  # 示例:导出至 Jaeger(Traces)
  jaeger:
    endpoint: "jaeger:14250"
    tls:
      insecure: true
  # 示例:导出至 Prometheus(Metrics)
  prometheus:
    endpoint: "0.0.0.0:8889"
    resource_to_telemetry_conversion:
      enabled: true

# 服务配置:定义数据处理管道
service:
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp]       # 使用 OTLP 接收器
      processors: [batch]     # 使用批处理处理器
      exporters: [jaeger]     # 导出至 Jaeger
    metrics:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [prometheus]

4.4 配置文件挂载说明

Collector 启动时需加载配置文件,默认读取容器内路径 /etc/otelcol/config.yaml。通过 Docker volumes 将本地配置文件挂载至该路径即可生效:

-v /本地路径/otel-config.yaml:/etc/otelcol/config.yaml

五、配置参数

Collector 的行为主要通过 配置文件 定义,核心配置参数如下:

5.1 receivers 部分

定义数据接收方式,每个接收器需指定协议和监听地址。常见接收器配置示例:

  • OTLP 接收器(OpenTelemetry 原生协议):
    receivers:
      otlp:
        protocols:
          grpc:
            endpoint: "0.0.0.0:4317"  # gRPC 端口
          http:
            endpoint: "0.0.0.0:4318"  # HTTP 端口
    
  • Prometheus 接收器(拉取 metrics):
    receivers:
      prometheus:
        config:
          scrape_configs:
            - job_name: "otel-collector"
              static_configs:
                - targets: ["localhost:8888"]
    

5.2 processors 部分

定义数据处理逻辑,常见处理器:

  • batch:批处理数据,减少导出请求次数。
    processors:
      batch:
        send_batch_size: 1024    # 批处理大小
        timeout: 5s              # 超时时间(达到超时后即使未达 batch 大小也导出)
    
  • memory_limiter:限制内存使用,避免 OOM。
    processors:
      memory_limiter:
        check_interval: 5s
        limit_mib: 512          # 内存限制(MiB)
        spike_limit_mib: 128    # 突发内存限制(MiB)
    

5.3 exporters 部分

定义数据导出目标,常见导出器:

  • OTLP 导出器(导出至其他 Collector 或后端):
    exporters:
      otlp/backend:
        endpoint: "backend-collector:4317"
        tls:
          insecure: true
    
  • Jaeger 导出器(导出 traces):
    exporters:
      jaeger:
        endpoint: "jaeger:14250"  # Jaeger gRPC 接收端口
        tls:
          insecure: true
    

5.4 service.pipelines 部分

定义数据处理管道,关联接收器、处理器、导出器:

service:
  pipelines:
    traces:          # traces 管道
      receivers: [otlp]       # 从 otlp 接收器接收
      processors: [memory_limiter, batch]  # 依次通过 memory_limiter 和 batch 处理器
      exporters: [jaeger]     # 导出至 jaeger 导出器
    metrics:         # metrics 管道
      receivers: [otlp, prometheus]
      processors: [batch]
      exporters: [prometheus]

六、环境变量

Collector 支持通过环境变量调整运行时行为,常见变量如下:

环境变量名说明默认值
OTEL_CONFIG_FILE配置文件路径(容器内路径)/etc/otelcol/config.yaml
OTEL_LOG_LEVEL日志级别(debug, info, warn, error)info
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES全局资源属性(如服务名、环境等)无(需手动指定,格式:key=value,key2=value2)

七、注意事项

  1. 配置文件语法校验:启动前建议通过 otelcol-contrib --config=otel-config.yaml --validate 校验配置文件语法(需本地安装 Collector 二进制)。
  2. 端口映射:根据配置的接收器协议开放对应端口(如 OTLP gRPC 4317、HTTP 4318),确保数据源可访问 Collector。
  3. 网络可达性:导出器目标地址(如 Jaeger、Prometheus)需在容器网络中可访问(可通过 Docker 网络或 host 网络模式实现)。
  4. 镜像版本:生产环境建议使用具体版本标签(如 v0.91.0),避免 latest 标签带来的版本不确定性。

八、参考链接

  • OpenTelemetry Collector 官方文档
  • GitHub 仓库
  • 配置示例库
  • 贡献指南
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常见问题

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