# 适用于 Java 的 Azure Monitor OpenTelemetry 导出器 > **⚠️ 弃用通知**：此软件包已弃用。迁移到“azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure”。 > > 有关详细说明，请参阅[迁移指南]()。将 OpenTelemetry 遥测数据导出到 Azure Monitor/Application Insights。 ## 安装（已弃用） <依赖关系> com.azure azure-monitor-opentelemetry-exporter <版本>1.0.0-beta.x ## 推荐：使用自动配置 <依赖关系> com.azure azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure <版本>最新 ## 环境变量 APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING=InstrumentationKey=xxx;IngestionEndpoint=https://xxx.in.applicationinsights.azure.com/ ## 自动配置的基本设置（推荐） ### 使用环境变量导入 io.opentelemetry.sdk.autoconfigure.AutoConfiguredOpenTelemetrySdk; 导入 io.opentelemetry.sdk.autoconfigure.AutoConfiguredOpenTelemetrySdkBuilder; 导入 io.opentelemetry.api.OpenTelemetry; 导入 com.azure.monitor.opentelemetry.exporter.AzureMonitorExporter； // 来自 APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING 环境变量的连接字符串 AutoConfiguredOpenTelemetrySdkBuilder sdkBuilder = AutoConfiguredOpenTelemetrySdk.builder(); AzureMonitorExporter.customize(sdkBuilder); OpenTelemetry openTelemetry = sdkBuilder.build().getOpenTelemetrySdk(); ### 使用显式连接字符串 AutoConfiguredOpenTelemetrySdkBuilder sdkBuilder = AutoConfiguredOpenTelemetrySdk.builder(); AzureMonitorExporter.customize(sdkBuilder, "{connection-string}"); OpenTelemetry openTelemetry = sdkBuilder.build().getOpenTelemetrySdk(); ## 创建跨度导入 io.opentelemetry.api.trace.Tracer；导入 io.opentelemetry.api.trace.Span; 导入 io.opentelemetry.context.Scope； // 获取跟踪器 Tracer 跟踪器 = openTelemetry.getTracer("com.example.myapp"); // 创建跨度 Span span = tracer.spanBuilder("myOperation").startSpan(); 尝试（范围范围= span.makeCurrent（））{ // 你的应用程序逻辑做工作（）； } catch (可抛出的t) { span.recordException(t); 扔 t； }最后{ 跨度结束（）； } ## 添加 Span 属性导入 io.opentelemetry.api.common.AttributeKey; 导入 io.opentelemetry.api.common.Attributes； Span span = tracer.spanBuilder("processOrder") .setAttribute("订单.id", "12345") .setAttribute("客户.tier", "高级") .startSpan(); 尝试（范围范围= span.makeCurrent（））{ // 执行时添加属性 span.setAttribute("items.count", 3); span.setAttribute("总计.金额", 99.99); 处理订单（）； }最后{ 跨度结束（）； } ## 自定义 Span 处理器导入 io.opentelemetry.sdk.trace.SpanProcessor; 导入 io.opentelemetry.sdk.trace.ReadWriteSpan; 导入 io.opentelemetry.sdk.trace.ReadableSpan; 导入 io.opentelemetry.context.Context; 私有静态最终 AttributeKey CUSTOM_ATTR = AttributeKey.stringKey("custom.attribute"); SpanProcessor 自定义处理器 = new SpanProcessor() { @覆盖公共无效onStart（上下文上下文，ReadWriteSpan跨度）{ // 为每个span添加自定义属性 span.setAttribute(CUSTOM_ATTR, "customValue"); } @覆盖公共布尔 isStartRequired() { 返回真； } @覆盖公共无效onEnd（ReadableSpan跨度）{ // 如果需要的话进行后处理 } @覆盖公共布尔 isEndRequired() { 返回假； } }; // 注册处理器 AutoConfiguredOpenTelemetrySdkBuilder sdkBuilder = AutoConfiguredOpenTelemetrySdk.builder(); AzureMonitorExporter.customize(sdkBuilder); sdkBuilder.addTracerProviderCustomizer( (sdkTracerProviderBuilder, configProperties) -> sdkTracerProviderBuilder.addSpanProcessor(customProcessor) ）； OpenTelemetry openTelemetry = sdkBuilder.build().getOpenTelemetrySdk(); ## 嵌套跨度公共无效父操作（）{ SpanparentSpan = tracer.spanBuilder("parentOperation").startSpan(); 尝试（范围范围=parentSpan.makeCurrent（））{ 子操作(); }最后{ 父跨度.end(); } } 公共无效子操作（）{ // 通过 Context 自动链接到父级 Span childSpan = tracer.spanBuilder("childOperation").startSpan(); 尝试（范围范围= childSpan.makeCurrent（））{ // 子作业 }最后{ childSpan.end(); } } ## 记录异常 Span span = tracer.spanBuilder("riskyOperation").startSpan(); 尝试（范围范围= span.makeCurrent（））{ 执行风险工作（）； } catch (异常 e) { span.recordException(e); span.setStatus(StatusCode.ERROR, e.getMessage()); 扔 e； }最后{ 跨度结束（）； } ## 指标（通过 OpenTelemetry）导入 io.opentelemetry.api.metrics.Meter；导入 io.opentelemetry.api.metrics.LongCounter; 导入 io.opentelemetry.api.metrics.LongHistogram; 计量表 = openTelemetry.getMeter("com.example.myapp"); // 计数器 LongCounter requestCounter =meter.counterBuilder("http.requests") .setDescription("HTTP 请求总数") .setUnit("请求") .build(); requestCounter.add(1, Attributes.of( AttributeKey.stringKey("http.method"), "GET", AttributeKey.longKey("http.status_code"), 200L ））； // 直方图 LongHistogram LatencyHistogram =meter.histogramBuilder("http.latency") .setDescription("请求延迟") .setUnit("毫秒") .ofLongs() .build(); LatencyHistogram.record(150, Attributes.of( AttributeKey.stringKey("http.route"), "/api/users" ））； ## 关键概念概念 |描述 ---|--- 连接字符串 |带有检测密钥的 Application Insights 连接字符串追踪器 |为分布式跟踪创建跨度跨度|代表具有时间和属性的工作单元跨度处理器|拦截跨越生命周期以进行定制出口商|将遥测数据发送到 Azure Monitor ## 迁移到自动配置 “azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure”包提供： * 通用库的自动检测 * 简化配置 * 与 OpenTelemetry SDK 更好地集成 ### 迁移步骤 1.替换依赖： <依赖关系> com.azure azure-monitor-opentelemetry-exporter <依赖关系> com.azure azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure 2. 根据[迁移指南]()更新初始化代码 ## 最佳实践 1. **使用自动配置** — 迁移到 `azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure` 2. **设置有意义的跨度名称** — 使用描述性操作名称 3. **添加相关属性** — 包含用于调试的上下文数据 4. **处理异常**——始终记录跨度上的异常 5. **使用语义约定** — 遵循 OpenTelemetry 语义约定 6. **最终结束跨度** — 确保跨度始终结束 7. **使用 try-with-resources** — 使用 try-with-resources 模式进行范围管理 ## 参考链接资源 |网址 ---|--- Maven 包 | GitHub | 迁移指南 | 自动配置包 | OpenTelemetry Java | 应用洞察 | ## 何时使用此技能适用于执行概述中描述的工作流程或操作。

Azure Monitor Opentelemetry 导出器 Java

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