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Prometheus 聯(lián)合創(chuàng)始人的警告:在使用 OpenTelemetry 生成 Metrics 前請(qǐng)三思!

開(kāi)發(fā) 后端
如果你已經(jīng)選擇 Prometheus 作為你的核心監(jiān)控“城邦”,那么使用它原生的客戶端庫(kù),并非是選擇“封閉”,而是選擇一個(gè)經(jīng)過(guò)千錘百煉的、高度自洽的、性能卓越的解決方案。

大家好,我是Tony Bai。

在云原生可觀測(cè)性的世界里,OpenTelemetry (OTel) 正如日中天。它被譽(yù)為“可觀測(cè)性的未來(lái)”,承諾用一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),終結(jié) Metrics、Traces、Logs 各自為戰(zhàn)的混亂局面。無(wú)數(shù)的開(kāi)發(fā)者和公司,都在熱情地?fù)肀н@個(gè)“一次插樁,到處發(fā)送”的美好愿景。

但就在這股幾乎不可阻擋的浪潮中,一個(gè)權(quán)威的聲音卻發(fā)出了一個(gè)略顯刺耳的警告。

這個(gè)人,就是 Prometheus 的聯(lián)合創(chuàng)始人,Julius Volz。

在他最新的博文中,Julius 毫不客氣地指出:如果你正在使用 Prometheus 作為你的核心監(jiān)控系統(tǒng),并且你真正關(guān)心監(jiān)控的質(zhì)量和體驗(yàn),那么,在使用 OpenTelemetry SDK 生成 Metrics 前,請(qǐng)務(wù)必三思!

他認(rèn)為,擁抱 OTel 這個(gè)“通用標(biāo)準(zhǔn)”的代價(jià),可能是丟掉 Prometheus 作為一個(gè)完整監(jiān)控系統(tǒng)的“靈魂”,并背上丑陋、低效和復(fù)雜的“技術(shù)債”。

你正在丟掉 Prometheus 的靈魂

Julius 首先尖銳地指出了一個(gè)哲學(xué)問(wèn)題:Prometheus 不僅僅是一個(gè)“指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)”,它是一個(gè)端到端的、有自己思想的監(jiān)控系統(tǒng)。而 OTel 的“后端無(wú)關(guān)”設(shè)計(jì),恰恰破壞了這種端到端的自洽性。當(dāng)你選擇用 OTel 向 Prometheus 推送數(shù)據(jù)時(shí),你正在放棄這些至關(guān)重要的原生特性:

失去靈魂:Target 健康監(jiān)控 (up 指標(biāo))

Prometheus 最核心的設(shè)計(jì)之一就是 Pull 模型 + 服務(wù)發(fā)現(xiàn)。這意味著 Prometheus 主動(dòng)拉取指標(biāo),它清楚地知道“哪些目標(biāo)應(yīng)該存在”以及“它們現(xiàn)在是否健康”。如果一個(gè)目標(biāo)拉取失敗,Prometheus 會(huì)自動(dòng)生成一個(gè) up{job="demo"} = 0 的指標(biāo)。你可以用一條簡(jiǎn)單的 PromQL 告警規(guī)則 up == 0 來(lái)發(fā)現(xiàn)任何失聯(lián)的服務(wù)。

然而,當(dāng)你使用 OTel 的 Push 模型時(shí),Prometheus 變成了一個(gè)被動(dòng)的“無(wú)情的數(shù)據(jù)接收器”。它無(wú)法再區(qū)分一個(gè)服務(wù)是“正常下線”還是“已經(jīng)崩潰但沒(méi)來(lái)得及上報(bào)”。你可能擁有數(shù)百個(gè)已經(jīng)死掉的服務(wù)進(jìn)程,卻在監(jiān)控圖表上一無(wú)所知。

失去優(yōu)雅:丑陋的 PromQL 查詢

為了兼容 PromQL,OTel 的指標(biāo)在進(jìn)入 Prometheus 時(shí),往往需要經(jīng)過(guò)“魔改”。

  • 命名沖突: OTel 允許在指標(biāo)名中使用 .,而 Prometheus 的傳統(tǒng)是不允許的。所以,一個(gè) OTel 指標(biāo) k8s.pod.cpu.time 在進(jìn)入 Prometheus 后,會(huì)被翻譯成 k8s_pod_cpu_time_seconds_total。這種不一致性會(huì)給開(kāi)發(fā)者帶來(lái)困惑。
  • 繁瑣的查詢語(yǔ)法: 為了支持 OTel 更寬泛的字符集,如果你想查詢?cè)嫉?OTel 指標(biāo)名,你的 PromQL 查詢會(huì)從優(yōu)雅的 my_metric{...} 變成丑陋的 {"my.metric", ...}。

失去便利:復(fù)雜的標(biāo)簽 Join

Prometheus 的 target labels(如 instance, job)會(huì)被自動(dòng)附加到從該目標(biāo)拉取的所有指標(biāo)上。而 OTel 的 resource attributes(包含更多非關(guān)鍵元數(shù)據(jù))則不會(huì)。為了避免高基數(shù)問(wèn)題,大部分 OTel 的資源屬性被打包進(jìn)了一個(gè)單獨(dú)的 target_info 指標(biāo)里。

這意味著,如果你想在查詢時(shí)使用這些屬性,你必須寫出類似下面這樣繁瑣的 group_left join 查詢:

// 想加一個(gè) k8s_cluster_name 標(biāo)簽,查詢變得如此復(fù)雜
rate(http_server_request_duration_seconds_count[5m])
* on(job, instance) group_left(k8s_cluster_name)
target_info

這些問(wèn)題,都在不斷地增加你的認(rèn)知負(fù)荷和工作復(fù)雜度。

性能鴻溝:Go SDK 的“血案”現(xiàn)場(chǎng)

如果說(shuō)失去優(yōu)雅和可靠性還不足以讓你警醒,那么接下來(lái)的硬核性能數(shù)據(jù),可能會(huì)讓你大吃一驚。Julius 特別對(duì)比了 Prometheus Go SDK 和 OpenTelemetry Go SDK 在執(zhí)行最常見(jiàn)操作——計(jì)數(shù)器遞增——時(shí)的性能。

結(jié)論是毀滅性的。

Julius 的基準(zhǔn)測(cè)試顯示,在不同的并行度和標(biāo)簽緩存條件下:

  • 在最壞情況下,Prometheus Go SDK 比 OTel Go SDK 快 26 倍。
  • 在有標(biāo)簽緩存的最佳情況下,Prometheus Go SDK 甚至可以比 OTel Go SDK 快 53 倍!
  • 更致命的是,Prometheus Go SDK 在所有情況下都實(shí)現(xiàn)了零新內(nèi)存分配,而 OTel SDK 在設(shè)置標(biāo)簽時(shí)則會(huì)持續(xù)產(chǎn)生內(nèi)存分配。

為什么會(huì)有如此驚人的差距?

  • 復(fù)雜性 vs. 專注性: OTel SDK 是一個(gè)試圖統(tǒng)一三駕馬車(Metrics, Traces, Logs)的龐大系統(tǒng),內(nèi)部抽象層次多,路徑長(zhǎng)。而 Prometheus SDK 的目標(biāo)極其單一和專注:用最高效的方式生成 Prometheus 指標(biāo)。
  • 主觀代碼體驗(yàn): Julius 更是用一個(gè)生動(dòng)的例子佐證了這一點(diǎn)——他想在兩個(gè) SDK 中找到核心的 Inc()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。在 Prometheus Go SDK 中,他花了 5 秒;而在 OTel Go SDK 中,他在復(fù)雜的抽象和間接調(diào)用中迷失了 15 分鐘后,最終放棄了。

對(duì)于性能至關(guān)重要的 Go 后端服務(wù)來(lái)說(shuō),選擇 OTel SDK 進(jìn)行指標(biāo)插樁,無(wú)異于在你的性能快車道上,悄悄地鋪上了一層厚厚的瀝青。

結(jié)論:在“通用標(biāo)準(zhǔn)”與“原生體驗(yàn)”之間做出選擇

Julius 的文章并非是否定 OpenTelemetry 的價(jià)值。OTel 作為一個(gè)中立的、后端無(wú)關(guān)的“可觀測(cè)性瑞士”,在構(gòu)建異構(gòu)系統(tǒng)、避免廠商鎖定的場(chǎng)景中,依然具有不可替代的戰(zhàn)略意義。

但他的警告是在提醒我們一個(gè)深刻的權(quán)衡:

  • OpenTelemetry 的世界觀: 追求最大的通用性和互操作性。它是一個(gè)數(shù)據(jù)生成和傳輸?shù)臉?biāo)準(zhǔn),它不關(guān)心數(shù)據(jù)最終如何被使用。
  • Prometheus 的世界觀: 追求一個(gè)深度整合、端到端優(yōu)化的系統(tǒng)體驗(yàn)。它的每一個(gè)設(shè)計(jì)——從 Pull 模型到 PromQL 語(yǔ)法——都在為最終用戶能以最優(yōu)雅、最高效的方式進(jìn)行監(jiān)控和告警服務(wù)。

如果你已經(jīng)選擇 Prometheus 作為你的核心監(jiān)控“城邦”,那么使用它原生的客戶端庫(kù),并非是選擇“封閉”,而是選擇一個(gè)經(jīng)過(guò)千錘百煉的、高度自洽的、性能卓越的解決方案。

所以,在你為下一個(gè) Go 項(xiàng)目 go get OTel SDK 之前,請(qǐng)先問(wèn)自己一個(gè)問(wèn)題:我是在追求一個(gè)“放之四海而皆準(zhǔn)”的通用標(biāo)準(zhǔn),還是在追求一個(gè)能將我的核心工具發(fā)揮到極致的原生體驗(yàn)?

答案,可能決定了你未來(lái)無(wú)數(shù)個(gè)夜晚的睡眠質(zhì)量。

資料鏈接:https://promlabs.com/blog/2025/07/17/why-i-recommend-native-prometheus-instrumentation-over-opentelemetry/

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: Tony Bai
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