Recoger métricas personalizadas del lado del cliente con OpenTelemetry

En este documento se describe cómo registrar métricas de cliente personalizadas con OpenTelemetry. Las métricas de cliente personalizadas están disponibles mediante las bibliotecas de cliente Java y Go.

Las métricas personalizadas del lado del cliente pueden ayudarte a encontrar la fuente de la latencia de tu sistema. Para obtener más información, consulta Puntos de latencia en una solicitud de Spanner.

Las bibliotecas de cliente de Spanner también proporcionan estadísticas y trazas mediante el framework de observabilidad OpenTelemetry. Para obtener más información, consulta Configurar la recogida de trazas con OpenTelemetry.

OpenTelemetry es un marco de trabajo y un conjunto de herramientas de observabilidad de código abierto que te permiten crear y gestionar datos de telemetría, como trazas, métricas y registros.

Antes de empezar

Debes configurar el SDK de OpenTelemetry con las opciones adecuadas para exportar tus datos telemétricos. Te recomendamos que uses el exportador del protocolo OpenTelemetry (OTLP).

Para configurar métricas personalizadas del lado del cliente con OpenTelemetry, debes configurar el SDK de OpenTelemetry y el exportador OTLP:

  1. Añade las dependencias necesarias a tu aplicación con el siguiente 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. Crea un objeto OpenTelemetry con el exportador OTLP e insértalo en Spanner con 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"),
		))
}

Capturar la latencia de GFE

La latencia del frontend de Google (GFE) es el tiempo, en milisegundos, que transcurre entre el momento en que la red de Google recibe una llamada a procedimiento remoto del cliente y el momento en que el GFE recibe el primer byte de la respuesta.

Puedes registrar la latencia de GFE con el siguiente 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
		}
	}
}

El ejemplo de código añade la cadena spanner/gfe_latency al nombre de la métrica cuando se exporta a Cloud Monitoring. Puedes buscar esta métrica en Cloud Monitoring con la cadena añadida.

Capturar la latencia de las solicitudes de la API Cloud Spanner

La latencia de las solicitudes de la API de Cloud Spanner es el tiempo en segundos que transcurre entre el primer byte de la solicitud del cliente que recibe el frontend de la API de Cloud Spanner y el último byte de la respuesta que envía el frontend de la API de Cloud Spanner.

Esta métrica de latencia está disponible en las métricas de Cloud Monitoring.

Captura la latencia de ida y vuelta del cliente

La latencia de ida y vuelta del cliente es el tiempo en milisegundos que transcurre entre el primer byte de la solicitud a la API de Cloud Spanner que el cliente envía a la base de datos (a través de GFE y del frontend de la API de Cloud Spanner) y el último byte de la respuesta que el cliente recibe de la base de datos.

La métrica de latencia de ida y vuelta del cliente de Spanner no se admite con OpenTelemetry. En su lugar, puede consultar la métrica de latencia de la operación del lado del cliente. Para obtener más información, consulta las descripciones de las métricas del lado del cliente.

También puedes instrumentar la métrica con OpenCensus mediante un puente y migrar los datos a OpenTelemetry.

Latencia de la consulta de captura

La latencia de las consultas es el tiempo que se tarda en ejecutar consultas de SQL en la base de datos de Spanner, medido en milisegundos.

Puedes registrar la latencia de las consultas con el siguiente 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
		}
	}
}

El ejemplo de código añade la cadena spanner/query_stats_elapsed al nombre de la métrica cuando se exporta a Cloud Monitoring. Puedes buscar esta métrica en Cloud Monitoring con la cadena añadida.

Ver métricas en el explorador de métricas

  1. En la Google Cloud consola, ve a la página Explorador de métricas.

    Ir a Explorador de métricas

  2. Selecciona el proyecto.

  3. Haz clic en Seleccionar una métrica.

  4. Busca métricas de latencia con las siguientes cadenas:

    • roundtrip_latency: para la métrica de latencia de ida y vuelta del cliente.
    • spanner/gfe_latency: para la métrica de latencia de GFE.
    • spanner/query_stats_elapsed: para la métrica de latencia de las consultas.

  5. Seleccione la métrica y, a continuación, haga clic en Aplicar.

Para obtener más información sobre cómo agrupar o agregar métricas, consulta el artículo Crear consultas con menús.

Siguientes pasos