OpenTelemetry Java 扩展：无需分叉 agent 即可自定义追踪

作者：来自 Elastic Sylvain Juge

一个 JAR 文件，在 OpenTelemetry Java agent 启动时加载，就可以过滤健康检查、重命名 span、添加资源属性以及控制采样，而无需修改应用程序代码。

你刚刚为一个 Java 应用设置了自动插桩。无需修改任何代码，追踪数据就开始流向你的可观测性平台。几分钟后，你发现健康检查端点正在大量充斥你的追踪视图，而且事务名称反映的是通用的框架模式，而不是你的业务领域操作。

分叉 agent 可以解决这个问题，但这样一来，你就需要负责处理每一次上游合并。你也可以使用手动插桩来获得完全的控制权，但这需要修改代码，并且需要持续维护。OpenTelemetry Java 扩展提供了一条更简洁的路径：使用一个独立的 JAR 文件，由 agent 在启动时加载，让你能够精确控制哪些内容被捕获和导出，而无需修改 agent 或应用程序代码。

例如，以下挑战非常常见：

• 健康检查探针正在大量充斥你的追踪视图。

• span 名称反映的是通用的框架模式，而不是你的业务领域操作。

• 某些 span 名称或属性具有高基数，在追踪数据中造成噪声。

• span 缺少与你的业务逻辑相关的属性。

• Baggage 标头正在传播到不应该接收它们的下游服务。

• 描述你的部署环境的资源属性无法被自动捕获，因为它们依赖于自定义环境变量。

其中一些问题可以通过配置来解决，或者使用中间的 OpenTelemetry Collector 进行处理。不过，这也可能增加遥测数据管道的复杂性，而你可能更希望在数据被捕获的源头解决这些问题。

什么是 OpenTelemetry Java 扩展

扩展是一个 JAR 文件，由 agent 在启动时加载。它通过 Java 的服务提供者接口（SPI）机制接入 agent 的扩展点，这也是 agent 内部使用的相同机制。

该扩展机制在上游 OpenTelemetry Java agent 和Elastic 的 OpenTelemetry 发行版中运行方式完全相同。你只需编写一次扩展，它就可以与两者配合使用。

作为参考，上游扩展文档提供了扩展点的完整概览以及一些示例。

本文并不旨在提供完整的参考资料，而是重点介绍一些你在生产环境中可能经常需要使用的简单场景：重命名 span、过滤嘈杂的追踪数据，或者传播 agent 在你的环境中未覆盖的上下文。

扩展还允许你修改和扩展 agent 自身的插桩功能。这超出了本文的讨论范围。以下是两个入门方向：

• 使用插桩器自定义器修改插桩。

• 使用插桩模块修改或添加插桩。

设置 OpenTelemetry Java 扩展项目

扩展是一个标准的 Java Gradle 项目，但有两个要求：输出必须是 shadow JAR（一个包含所有扩展依赖的 fat JAR），并且 OpenTelemetry 依赖必须声明为 compileOnly，这样就不会将 SDK 本身打包进去。

之所以要求使用 shadow JAR，是因为 agent 会通过自己的类加载器加载扩展。如果你将某个依赖声明为 implementation ，它就会被打包进去，并可能与 agent 中已经存在的版本发生冲突。使用 compileOnly 可以让这些 JAR 完全不会被包含在扩展 JAR 中。

下面是一个最小的 build.gradle.kts 示例，用于创建一个不自定义插桩、因此仅依赖 OpenTelemetry SDK/API 的简单扩展。

`1.  plugins {
2.    id("java")
3.    id("com.gradleup.shadow")
4.  }

6.  repositories {
7.    mavenCentral()
8.  }

10.  java {
11.    toolchain {
12.      languageVersion.set(JavaLanguageVersion.of(8))
13.    }
14.  }

16.  dependencies {
17.    // Use BOM to manage OpenTelemetry dependency versions
18.    compileOnly(platform("io.opentelemetry:opentelemetry-bom:1.64.0"))
19.    // OpenTelemetry SDK autoconfiguration SPI (provided by agent)
20.    compileOnly("io.opentelemetry:opentelemetry-sdk-extension-autoconfigure-spi")
21.    // OpenTelemetry SDK
22.    compileOnly("io.opentelemetry:opentelemetry-sdk")
23.    // Annotation processor for automatic SPI registration
24.    compileOnly("com.google.auto.service:auto-service:1.1.1")
25.    annotationProcessor("com.google.auto.service:auto-service:1.1.1")
26.  }

28.  tasks.assemble {
29.    dependsOn(tasks.shadowJar)
30.  }` AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

开始之前，请先在 Maven Central 查看最新版本的 BOM。

扩展只在编译时依赖 OpenTelemetry SDK 和自动配置 SPI。agent 会在运行时提供其余的 SDK 和插桩实现。

在运行时加载 OpenTelemetry Java 扩展

要在运行时加载 OpenTelemetry Java 扩展，可以使用 otel.javaagent.extensions 系统属性或 OTEL_JAVAAGENT_EXTENSIONS 环境变量。该值是一个由逗号分隔的扩展 JAR 路径列表：

`java -Dotel.javaagent.extensions=/path/to/my-extension.jar -javaagent:/path/to/opentelemetry-javaagent.jar -jar myapp.jar`AI写代码

上游 OpenTelemetry Java agent 还允许你直接将扩展嵌入 agent JAR，从而简化部署。

使用 OpenTelemetry Java 扩展过滤和重命名 span

你可以通过两种方式修改 span：

• 使用 SpanProcessor，它会在 span 开始或结束时同步调用。

• 使用 SpanExporter，它会在 span 导出时异步调用。

使用 SpanProcessor 重命名 span

SpanProcessor.onStart 会接收一个 ReadWriteSpan ，这意味着你可以在 span 被导出之前调用 span.updateName()。如果需要根据 span 开始时就可用的属性进行重命名，这是正确的扩展点。

`

1.  public class OperationRenamingSpanProcessor implements SpanProcessor {

3.    @Override
4.    public void onStart(Context parentContext, ReadWriteSpan span) {
5.      String operation = span.getAttribute(AttributeKey.stringKey("app.operation"));
6.      if (operation != null) {
7.        span.updateName(operation);
8.      }
9.    }

11.    @Override
12.    public boolean isStartRequired() { return true; }

14.    @Override
15.    public void onEnd(ReadableSpan span) {}

17.    @Override
18.    public boolean isEndRequired() { return false; }

20.    @Override
21.    public CompletableResultCode shutdown() { return CompletableResultCode.ofSuccess(); }

23.    @Override
24.    public CompletableResultCode forceFlush() { return CompletableResultCode.ofSuccess(); }
25.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

通过 AutoConfigurationCustomizerProvider 注册 SpanProcessor，并将其与已经配置的 processor 组合：

svg

`

1.  @AutoService(AutoConfigurationCustomizerProvider.class)
2.  public class RenamingCustomizerProvider implements AutoConfigurationCustomizerProvider {

4.    @Override
5.    public void customize(AutoConfigurationCustomizer customizer) {
6.      customizer.addTracerProviderCustomizer(this::configureSdkTracerProvider);
7.    }

9.    private SdkTracerProviderBuilder configureSdkTracerProvider(
10.        SdkTracerProviderBuilder tracerProvider, ConfigProperties config) {
11.      return tracerProvider.addSpanProcessor(new OperationRenamingSpanProcessor());
12.    }

14.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

modify-span EDOT Java 扩展示例提供了完整的实现。

使用 SpanExporter 过滤 span

SpanExporter 包装器允许你在 span 离开进程之前修改或丢弃它们。这对于健康检查等已知的高噪声端点非常有效。

svg

`

1.  public class FilteringSpanExporter implements SpanExporter {

3.    private final SpanExporter delegate;

5.    public FilteringSpanExporter(SpanExporter delegate) {
6.      this.delegate = delegate;
7.    }

9.    @Override
10.    public CompletableResultCode export(Collection<SpanData> spans) {
11.      List<SpanData> filtered = new ArrayList<>();
12.      for (SpanData span : spans) {
13.        if (!"GET /health".equals(span.getName())) {
14.          filtered.add(span);
15.        }
16.      }
17.      return delegate.export(filtered);
18.    }

20.    @Override
21.    public CompletableResultCode flush() { return delegate.flush(); }

23.    @Override
24.    public CompletableResultCode shutdown() { return delegate.shutdown(); }
25.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

通过 addSpanExporterCustomizer 注册 FilteringSpanExporter：

svg

`customizer.addSpanExporterCustomizer((existing, config) -> new FilteringSpanExporter(existing));`AI写代码

modify-span EDOT Java 扩展示例提供了完整的实现。

这种方式有两个限制：

• 它不会丢弃可能已经创建的任何子 span，例如健康检查调用数据库时产生的子 span。

• 在 exporter 中过滤的 span 已经经过完整的 processor 管道，并占用了 batch processor 中的缓冲区空间。

如果你在这一阶段丢弃大量流量，自定义 Sampler （如下所示）会更加高效，因为它会在任何处理发生之前丢弃 span，同时也会过滤掉子 span。此外，在使用声明式配置时，基于规则的 sampler 允许你仅使用配置，就可以通过规则实现过滤。

使用 ResourceProvider 添加自定义资源属性

资源属性描述正在运行的内容：服务名称、版本和主机。ResourceProvider 允许你添加 agent 不知道的其他属性，例如你的平台通过环境变量注入的部署元数据。

下面的示例使用环境变量，但也可以使用配置文件、云元数据服务或 agent 在启动时能够访问的任何其他来源。

由于 SDK 初始化是同步的，因此在查询元数据端点等外部服务时，可能会导致 agent（以及应用程序）的启动速度变慢。如果可能，建议先检查环境变量和本地配置，然后再调用外部服务。

`

1.  @AutoService(ResourceProvider.class)
2.  public class DeploymentResourceProvider implements ResourceProvider {

4.    @Override
5.    public Resource createResource(ConfigProperties config) {
6.      AttributesBuilder attributes = Attributes.builder();

8.      String region = System.getenv("DEPLOY_REGION");
9.      if (region != null) {
10.        attributes.put(AttributeKey.stringKey("deployment.region"), region);
11.      }

13.      String buildVersion = System.getenv("BUILD_VERSION");
14.      if (buildVersion != null) {
15.        attributes.put(AttributeKey.stringKey("build.version"), buildVersion);
16.      }

18.      return Resource.create(attributes.build());
19.    }
20.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

ResourceProvider 中的属性会与 agent 自身的资源合并。当两个 provider 提供相同的键时，具有更高 order() 值的 provider 获胜。agent 内置的 provider 使用 order 0，因此将 order() 重写为返回正整数，可以让你的 provider 获得更高优先级。

resource-attribute EDOT Java 扩展示例提供了完整的实现。

OpenTelemetry Java 中的自定义采样

当在 exporter 中进行过滤已经太晚或成本太高时，可以直接实现 Sampler。sampler 会在任何 span 处理之前运行，因此被丢弃的 span 不会接触 batch 缓冲区。

不过，采样决策只能依赖 span 开始时提供的属性。例如，HTTP 响应的状态码不能用于采样决策，因为它只有在 span 结束时才可用。

关键细节是：包装现有的 sampler，而不是替换它。这样，你的逻辑就可以与已有配置组合，同时仍然遵循上游服务传递的基于父级的决策。

`

1.  public class HealthCheckSampler implements Sampler {

3.    private final Sampler delegate;

5.    public HealthCheckSampler(Sampler delegate) {
6.      this.delegate = delegate;
7.    }

9.    @Override
10.    public SamplingResult shouldSample(
11.        Context parentContext,
12.        String traceId,
13.        String name,
14.        SpanKind spanKind,
15.        Attributes attributes,
16.        List<LinkData> parentLinks) {
17.      if (spanKind == SpanKind.SERVER && name.contains("health")) {
18.        return SamplingResult.create(SamplingDecision.DROP);
19.      }
20.      return delegate.shouldSample(parentContext, traceId, name, spanKind, attributes, parentLinks);
21.    }

23.    @Override
24.    public String getDescription() {
25.      return "HealthCheckSampler{" + delegate.getDescription() + "}";
26.    }
27.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

通过 addSamplerCustomizer 注册 HealthCheckSampler，它会同时提供现有的 sampler 和解析后的配置：

svg

`customizer.addSamplerCustomizer((existing, config) -> new HealthCheckSampler(existing));`AI写代码

opentelemetry-java-contrib 中的社区扩展

opentelemetry-java-contrib代码仓库包含多个由社区维护的扩展。

其中一些已经包含在 OpenTelemetry Java agent 中（并继承到 Elastic 发行版中），但默认选择不启用：

• azure-resources

• aws-resources

• gcp-resources

• cloudfoundry-resources

• baggage-processor

Elastic 发行版的大多数功能都以扩展的形式存在于 contrib 代码仓库中，因此你可以以与供应商无关的方式，将它们与上游 agent 一起使用。

• inferred-spans

• span-stacktrace

进一步阅读和扩展示例

上游扩展示例涵盖了本文未展示的其他扩展点，包括自定义 propagator、ID 生成器和被忽略类型的配置器。

Elastic baggage 示例展示了 baggage 的过滤 propagator 如何在一个包含两个服务的应用中端到端运行，同时还展示了如何在不修改应用程序代码的情况下，通过自定义插桩来添加 baggage。

本文介绍了项目设置以及生产环境中最可能遇到的模式。上面的两个链接可以帮助你进一步深入了解：上游示例增加了本文未涵盖的扩展点，而 baggage 示例则展示了一个完整的双服务实现，你可以在本地运行它。

原文：OpenTelemetry Java extensions: skip the agent fork --- Elastic Observability Labs