Capture métricas personalizadas do lado do cliente com o OpenTelemetry

Este documento descreve como capturar métricas de cliente personalizadas através do OpenTelemetry. As métricas do cliente personalizadas estão disponíveis através das bibliotecas cliente Java e Go.

As métricas personalizadas do lado do cliente podem ajudar a encontrar a origem da latência no seu sistema. Para mais informações, consulte o artigo Pontos de latência num pedido do Spanner.

As bibliotecas cliente do Spanner também fornecem estatísticas e rastreios através da framework de observabilidade OpenTelemetry. Para mais informações, consulte o artigo Configure a recolha de rastreios através do OpenTelemetry.

O OpenTelemetry é uma estrutura e um conjunto de ferramentas de observabilidade de código aberto que lhe permitem criar e gerir dados de telemetria, como rastreios, métricas e registos.

Antes de começar

Tem de configurar o SDK do OpenTelemetry com as opções adequadas para exportar os seus dados de telemetria. Recomendamos que use o exportador do protocolo OpenTelemetry (OTLP).

Para configurar métricas personalizadas do lado do cliente com o OpenTelemetry, tem de configurar o SDK do OpenTelemetry e o exportador OTLP:

  1. Adicione as dependências necessárias à sua aplicação através do seguinte código:

    Java

    <dependencyManagement>
      <dependencies>
        <dependency>
          <groupId>com.google.cloud</groupId>
          <artifactId>libraries-bom</artifactId>
          <version>26.32.0</version>
          <type>pom</type>
          <scope>import</scope>
        </dependency>
        <dependency>
          <groupId>io.opentelemetry</groupId>
          <artifactId>opentelemetry-bom</artifactId>
          <version>1.35.0</version>
          <type>pom</type>
          <scope>import</scope>
        </dependency>
      </dependencies>
    </dependencyManagement>
    
    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>com.google.cloud</groupId>
        <artifactId>google-cloud-spanner</artifactId>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>io.opentelemetry</groupId>
        <artifactId>opentelemetry-sdk</artifactId>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>io.opentelemetry</groupId>
        <artifactId>opentelemetry-sdk-metrics</artifactId>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>io.opentelemetry</groupId>
        <artifactId>opentelemetry-sdk-trace</artifactId>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>io.opentelemetry</groupId>
        <artifactId>opentelemetry-exporter-otlp</artifactId>
      </dependency>
    </dependencies>

    Go

    go.opentelemetry.io/otel v1.34.0
    go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlpmetric/otlpmetricgrpc v1.28.0
    go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracegrpc v1.28.0
    go.opentelemetry.io/otel/metric v1.34.0
    go.opentelemetry.io/otel/sdk v1.34.0
    go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric v1.34.0
  2. Crie um objeto OpenTelemetry com o exportador OTLP e injete-o no Spanner através de SpannerOptions:

    Java

    // Enable OpenTelemetry metrics and traces before Injecting OpenTelemetry
    SpannerOptions.enableOpenTelemetryMetrics();
    SpannerOptions.enableOpenTelemetryTraces();
    
    // Create a new meter provider
    SdkMeterProvider sdkMeterProvider = SdkMeterProvider.builder()
        // Use Otlp exporter or any other exporter of your choice.
        .registerMetricReader(
            PeriodicMetricReader.builder(OtlpGrpcMetricExporter.builder().build()).build())
        .build();
    
    // Create a new tracer provider
    SdkTracerProvider sdkTracerProvider = SdkTracerProvider.builder()
        // Use Otlp exporter or any other exporter of your choice.
        .addSpanProcessor(SimpleSpanProcessor.builder(OtlpGrpcSpanExporter
            .builder().build()).build())
            .build();
    
    // Configure OpenTelemetry object using Meter Provider and Tracer Provider
    OpenTelemetry openTelemetry = OpenTelemetrySdk.builder()
        .setMeterProvider(sdkMeterProvider)
        .setTracerProvider(sdkTracerProvider)
        .build();
    
    // Inject OpenTelemetry object via Spanner options or register as GlobalOpenTelemetry.
    SpannerOptions options = SpannerOptions.newBuilder()
        .setOpenTelemetry(openTelemetry)
        .build();
    Spanner spanner = options.getService();
    
    DatabaseClient dbClient = spanner
        .getDatabaseClient(DatabaseId.of(projectId, instanceId, databaseId));
    
    captureGfeMetric(dbClient);
    captureQueryStatsMetric(openTelemetry, dbClient);
    
    // Close the providers to free up the resources and export the data. */
    sdkMeterProvider.close();
    sdkTracerProvider.close();

    Go

    // Ensure that your Go runtime version is supported by the OpenTelemetry-Go compatibility policy before enabling OpenTelemetry instrumentation.
    // Refer to compatibility here https://github.com/googleapis/google-cloud-go/blob/main/debug.md#opentelemetry
    
    import (
    	"context"
    	"fmt"
    	"io"
    	"log"
    	"strconv"
    	"strings"
    
    	"cloud.google.com/go/spanner"
    	"go.opentelemetry.io/otel"
    	"go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlpmetric/otlpmetricgrpc"
    	"go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracegrpc"
    	"go.opentelemetry.io/otel/metric"
    	sdkmetric "go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric"
    	"go.opentelemetry.io/otel/sdk/resource"
    	sdktrace "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
    	semconv "go.opentelemetry.io/otel/semconv/v1.24.0"
    	"google.golang.org/api/iterator"
    )
    
    func enableOpenTelemetryMetricsAndTraces(w io.Writer, db string) error {
    	// db = `projects/<project>/instances/<instance-id>/database/<database-id>`
    	ctx := context.Background()
    
    	// Create a new resource to uniquely identify the application
    	res, err := newResource()
    	if err != nil {
    		log.Fatal(err)
    	}
    
    	// Enable OpenTelemetry traces by setting environment variable GOOGLE_API_GO_EXPERIMENTAL_TELEMETRY_PLATFORM_TRACING to the case-insensitive value "opentelemetry" before loading the client library.
    	// Enable OpenTelemetry metrics before injecting meter provider.
    	spanner.EnableOpenTelemetryMetrics()
    
    	// Create a new tracer provider
    	tracerProvider, err := getOtlpTracerProvider(ctx, res)
    	defer tracerProvider.ForceFlush(ctx)
    	if err != nil {
    		log.Fatal(err)
    	}
    	// Register tracer provider as global
    	otel.SetTracerProvider(tracerProvider)
    
    	// Create a new meter provider
    	meterProvider := getOtlpMeterProvider(ctx, res)
    	defer meterProvider.ForceFlush(ctx)
    
    	// Inject meter provider locally via ClientConfig when creating a spanner client or set globally via setMeterProvider.
    	client, err := spanner.NewClientWithConfig(ctx, db, spanner.ClientConfig{OpenTelemetryMeterProvider: meterProvider})
    	if err != nil {
    		return err
    	}
    	defer client.Close()
    	return nil
    }
    
    func getOtlpMeterProvider(ctx context.Context, res *resource.Resource) *sdkmetric.MeterProvider {
    	otlpExporter, err := otlpmetricgrpc.New(ctx)
    	if err != nil {
    		log.Fatal(err)
    	}
    	meterProvider := sdkmetric.NewMeterProvider(
    		sdkmetric.WithResource(res),
    		sdkmetric.WithReader(sdkmetric.NewPeriodicReader(otlpExporter)),
    	)
    	return meterProvider
    }
    
    func getOtlpTracerProvider(ctx context.Context, res *resource.Resource) (*sdktrace.TracerProvider, error) {
    	traceExporter, err := otlptracegrpc.New(ctx)
    	if err != nil {
    		return nil, err
    	}
    
    	tracerProvider := sdktrace.NewTracerProvider(
    		sdktrace.WithResource(res),
    		sdktrace.WithBatcher(traceExporter),
    		sdktrace.WithSampler(sdktrace.AlwaysSample()),
    	)
    
    	return tracerProvider, nil
    }
    
    func newResource() (*resource.Resource, error) {
    	return resource.Merge(resource.Default(),
    		resource.NewWithAttributes(semconv.SchemaURL,
    			semconv.ServiceName("otlp-service"),
    			semconv.ServiceVersion("0.1.0"),
    		))
    }
    

Capture a latência do GFE

A latência do front-end da Google (GFE) é a duração em milissegundos entre o momento em que a rede Google recebe uma chamada de procedimento remoto do cliente e o momento em que o GFE recebe o primeiro byte da resposta.

Pode capturar a latência do GFE através do seguinte código:

Java

static void captureGfeMetric(DatabaseClient dbClient) {
  // GFE_latency and other Spanner metrics are automatically collected
  // when OpenTelemetry metrics are enabled.

  try (ResultSet resultSet =
      dbClient
          .singleUse() // Execute a single read or query against Cloud Spanner.
          .executeQuery(Statement.of("SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums"))) {
    while (resultSet.next()) {
      System.out.printf(
          "%d %d %s", resultSet.getLong(0), resultSet.getLong(1), resultSet.getString(2));
    }
  }
}

Go

// GFE_Latency and other Spanner metrics are automatically collected
// when OpenTelemetry metrics are enabled.
func captureGFELatencyMetric(ctx context.Context, client spanner.Client) error {
	stmt := spanner.Statement{SQL: `SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums`}
	iter := client.Single().Query(ctx, stmt)
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID, albumID int64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&singerID, &albumID, &albumTitle); err != nil {
			return err
		}
	}
}

A app de exemplo de código anexa a string spanner/gfe_latency ao nome da métrica quando é exportada para o Cloud Monitoring. Pode pesquisar esta métrica no Cloud Monitoring através da string anexada.

Capture a latência dos pedidos da API Cloud Spanner

A latência do pedido da API Cloud Spanner é o tempo em segundos entre o primeiro byte do pedido do cliente que o front-end da API Cloud Spanner recebe e o último byte da resposta que o front-end da API Cloud Spanner envia.

Esta métrica de latência está disponível como parte das métricas do Cloud Monitoring.

Capture a latência de ida e volta do cliente

A latência de ida e volta do cliente é a duração em milissegundos entre o primeiro byte do pedido da API Cloud Spanner que o cliente envia para a base de dados (através do GFE e do front-end da API Cloud Spanner) e o último byte da resposta que o cliente recebe da base de dados.

A métrica de latência de ida e volta do cliente do Spanner não é suportada com o OpenTelemetry. Em alternativa, pode ver a métrica do lado do cliente de latência da operação. Para mais informações, consulte as descrições das métricas por parte do cliente.

Também pode instrumentar a métrica através do OpenCensus com uma ponte e migrar os dados para o OpenTelemetry.

Capture a latência da consulta

A latência de consulta é a duração em milissegundos para executar consultas SQL na base de dados do Spanner.

Pode capturar a latência da consulta através do seguinte código:

Java

static void captureQueryStatsMetric(OpenTelemetry openTelemetry, DatabaseClient dbClient) {
  // Register query stats metric.
  // This should be done once before start recording the data.
  Meter meter = openTelemetry.getMeter("cloud.google.com/java");
  DoubleHistogram queryStatsMetricLatencies =
      meter
          .histogramBuilder("spanner/query_stats_elapsed")
          .setDescription("The execution of the query")
          .setUnit("ms")
          .build();

  // Capture query stats metric data.
  try (ResultSet resultSet = dbClient.singleUse()
      .analyzeQuery(Statement.of("SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums"),
          QueryAnalyzeMode.PROFILE)) {

    while (resultSet.next()) {
      System.out.printf(
          "%d %d %s", resultSet.getLong(0), resultSet.getLong(1), resultSet.getString(2));
    }

    String value = resultSet.getStats().getQueryStats()
        .getFieldsOrDefault("elapsed_time", Value.newBuilder().setStringValue("0 msecs").build())
        .getStringValue();
    double elapsedTime = value.contains("msecs")
        ? Double.parseDouble(value.replaceAll(" msecs", ""))
        : Double.parseDouble(value.replaceAll(" secs", "")) * 1000;
    queryStatsMetricLatencies.record(elapsedTime);
  }
}

Go

func captureQueryStatsMetric(ctx context.Context, mp metric.MeterProvider, client spanner.Client) error {
	meter := mp.Meter(spanner.OtInstrumentationScope)
	// Register query stats metric with OpenTelemetry to record the data.
	// This should be done once before start recording the data.
	queryStats, err := meter.Float64Histogram(
		"spanner/query_stats_elapsed",
		metric.WithDescription("The execution of the query"),
		metric.WithUnit("ms"),
		metric.WithExplicitBucketBoundaries(0.0, 0.01, 0.05, 0.1, 0.3, 0.6, 0.8, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.0, 10.0, 13.0,
			16.0, 20.0, 25.0, 30.0, 40.0, 50.0, 65.0, 80.0, 100.0, 130.0, 160.0, 200.0, 250.0,
			300.0, 400.0, 500.0, 650.0, 800.0, 1000.0, 2000.0, 5000.0, 10000.0, 20000.0, 50000.0,
			100000.0),
	)
	if err != nil {
		fmt.Print(err)
	}

	stmt := spanner.Statement{SQL: `SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums`}
	iter := client.Single().QueryWithStats(ctx, stmt)
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			// Record query execution time with OpenTelemetry.
			elapasedTime := iter.QueryStats["elapsed_time"].(string)
			elapasedTimeMs, err := strconv.ParseFloat(strings.TrimSuffix(elapasedTime, " msecs"), 64)
			if err != nil {
				return err
			}
			queryStats.Record(ctx, elapasedTimeMs)
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID, albumID int64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&singerID, &albumID, &albumTitle); err != nil {
			return err
		}
	}
}

A app de exemplo de código anexa a string spanner/query_stats_elapsed ao nome da métrica quando é exportada para o Cloud Monitoring. Pode pesquisar esta métrica no Cloud Monitoring através da string anexada.

Veja métricas no explorador de métricas

  1. Na Google Cloud consola, aceda à página Explorador de métricas.

    Aceda ao Metrics Explorer

  2. Selecione o seu projeto.

  3. Clique em Selecionar uma métrica.

  4. Pesquise métricas de latência através das seguintes strings:

    • roundtrip_latency: para a métrica de latência de ida e volta do cliente.
    • spanner/gfe_latency: para a métrica de latência do GFE.
    • spanner/query_stats_elapsed: para a métrica de latência da consulta.
  5. Selecione a métrica e, de seguida, clique em Aplicar.

Para mais informações sobre como agrupar ou agregar a sua métrica, consulte o artigo Crie consultas com menus.

O que se segue?