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OpenTelemetry 处理器配置

介绍​

OpenTelemetry处理器（Processor）是遥测数据处理流水线中的关键组件，负责在数据导出前对其进行修改、过滤或批量处理。理解处理器配置能帮助你优化数据采集效率、减少网络开销，并确保只收集有价值的遥测数据。

处理器在SDK中按顺序执行，典型流程为：
采集数据 → 处理器1 → 处理器2 → ... → 导出器

处理器类型​

1. 批处理处理器（Batch Processor）​

将多个数据点打包成批次发送，显著减少网络请求次数。

javascript
const { BatchSpanProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-trace-base');
const { ConsoleSpanExporter } = require('@opentelemetry/sdk-trace-base');

const batchProcessor = new BatchSpanProcessor(new ConsoleSpanExporter(), {
  maxQueueSize: 2048,       // 队列最大容量
  maxExportBatchSize: 512,  // 单次导出最大批大小
  scheduledDelayMillis: 5000 // 批次间隔(毫秒)
});
何时使用
  • 高吞吐量应用
  • 需要降低导出频率的场景

2. 简单处理处理器（Simple Span Processor）​

每条数据立即发送，适合调试但性能较差。

python
from opentelemetry.sdk.trace.export import SimpleSpanProcessor, ConsoleSpanExporter

simple_processor = SimpleSpanProcessor(ConsoleSpanExporter())

3. 属性处理器（Attribute Processor）​

修改或删除Span中的属性：

yaml
# 通过YAML配置示例
processors:
  attributes:
    actions:
      - key: "credit_card"
        action: delete
      - key: "account_id"
        action: insert
        value: "obfuscated"

实战案例​

案例1：过滤健康检查请求​

go
import (
  "go.opentelemetry.io/collector/processor/filterprocessor"
)

cfg := &filterprocessor.Config{
  Spans: filterprocessor.SpanFilters{
    Include: &filterprocessor.MatchProperties{
      Attributes: []filterprocessor.Attribute{
        {Key: "http.target", Value: "^/(?!healthcheck).*$"},
      },
    },
  },
}

案例2：添加全局属性​

javascript
const { attributes } = require('@opentelemetry/semantic-conventions');

const attributeProcessor = new SpanProcessor({
  onStart(span) {
    span.setAttribute('deployment.environment', process.env.NODE_ENV);
  }
});

处理器链配置​

通过Mermaid展示处理流程：

总结​

关键要点：

  • 批处理处理器能显著提升高负载应用性能
  • 属性处理器帮助实现数据脱敏和标准化
  • 处理器链顺序会影响最终结果

延伸学习​

推荐练习：

  1. 创建一个过滤掉静态资源请求的处理器
  2. 实现自定义处理器来统计错误率
  3. 比较批处理不同参数对内存占用的影响

官方资源：