Como analisar mensagens do OpenTelemetry 1.0.0
Esta seção fornece informações para ajudar você a começar a analisar o OpenTelemetry 1.0.0.
Primeiro, é necessário obter associações específicas de idioma que permitem analisar mensagens do OpenTelemetry 1.0.0 no idioma de sua preferência.
Para obter associações específicas de idioma
-
As etapas dependem do idioma de sua preferência.
Para usar o Java, adicione a seguinte dependência Maven ao projeto Java: OpenTelemetry Java >> 0.14.1
. Para utilizar qualquer outro idioma, siga estas etapas:
Verifique se seu idioma é compatível, conferindo a lista em Gerar suas classes
. Instale o compilador Protobuf seguindo as etapas em Baixar buffers de protocolo
. Faça o download das definições de buffers de protocolo (ProtoBuf) do OpenTelemetry 1.0.0 na página Release version 1.0.0
. Confirme que você está na pasta raiz das definições de buffers de protocolo (ProtoBuf) do OpenTelemetry 1.0.0 baixadas. Depois, crie uma pasta
src
e execute o comando para gerar ligações específicas do idioma. Para obter mais informações, consulte Gerar suas classes. Veja a seguir um exemplo de como gerar associações Javascript.
protoc --proto_path=./ --js_out=import_style=commonjs,binary:src \ opentelemetry/proto/common/v1/common.proto \ opentelemetry/proto/resource/v1/resource.proto \ opentelemetry/proto/metrics/v1/metrics.proto \ opentelemetry/proto/collector/metrics/v1/metrics_service.proto
A seção a seguir contém exemplos de como usar as vinculações específicas de idioma que você pode criar usando as instruções anteriores.
Java
package com.example; import io.opentelemetry.proto.collector.metrics.v1.ExportMetricsServiceRequest; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MyOpenTelemetryParser { public List<ExportMetricsServiceRequest> parse(InputStream inputStream) throws IOException { List<ExportMetricsServiceRequest> result = new ArrayList<>(); ExportMetricsServiceRequest request; /* A Kinesis record can contain multiple `ExportMetricsServiceRequest` records, each of them starting with a header with an UnsignedVarInt32 indicating the record length in bytes: ------ --------------------------- ------ ----------------------- |UINT32|ExportMetricsServiceRequest|UINT32|ExportMetricsService... ------ --------------------------- ------ ----------------------- */ while ((request = ExportMetricsServiceRequest.parseDelimitedFrom(inputStream)) != null) { // Do whatever we want with the parsed message result.add(request); } return result; } }
Javascript
Este exemplo pressupõe que a pasta raiz com as ligações geradas seja ./
O argumento de dados da função parseRecord
pode ser de um destes tipos:
Uint8Array
é o idealBuffer
ideal no nóArray.
inteiros de 8 bitsnumber
const pb = require('google-protobuf') const pbMetrics = require('./opentelemetry/proto/collector/metrics/v1/metrics_service_pb') function parseRecord(data) { const result = [] // Loop until we've read all the data from the buffer while (data.length) { /* A Kinesis record can contain multiple `ExportMetricsServiceRequest` records, each of them starting with a header with an UnsignedVarInt32 indicating the record length in bytes: ------ --------------------------- ------ ----------------------- |UINT32|ExportMetricsServiceRequest|UINT32|ExportMetricsService... ------ --------------------------- ------ ----------------------- */ const reader = new pb.BinaryReader(data) const messageLength = reader.decoder_.readUnsignedVarint32() const messageFrom = reader.decoder_.cursor_ const messageTo = messageFrom + messageLength // Extract the current `ExportMetricsServiceRequest` message to parse const message = data.subarray(messageFrom, messageTo) // Parse the current message using the ProtoBuf library const parsed = pbMetrics.ExportMetricsServiceRequest.deserializeBinary(message) // Do whatever we want with the parsed message result.push(parsed.toObject()) // Shrink the remaining buffer, removing the already parsed data data = data.subarray(messageTo) } return result }
Python
É necessário ler os delimitadores var-int
você mesmo ou usar os métodos internos _VarintBytes(size)
e _DecodeVarint32(buffer, position)
. Estes retornam a posição no buffer logo após os bytes de tamanho. O lado de leitura constrói um novo buffer que está limitado a ler apenas os bytes da mensagem.
size = my_metric.ByteSize() f.write(_VarintBytes(size)) f.write(my_metric.SerializeToString()) msg_len, new_pos = _DecodeVarint32(buf, 0) msg_buf = buf[new_pos:new_pos+msg_len] request = metrics_service_pb.ExportMetricsServiceRequest() request.ParseFromString(msg_buf)
Go
Use Buffer.DecodeMessage()
.
C#
Use CodedInputStream
. Essa classe é capaz de ler mensagens delimitadas por tamanho.
C++
As funções descritas em google/protobuf/util/delimited_message_util.h
podem ler mensagens delimitadas por tamanho.
Outras linguagens
Para outros idiomas, consulte Baixar buffers de protocolo
Ao implementar o analisador, considere que um registro do Kinesis pode conter vários mensagens de buffers de protocolo ExportMetricsServiceRequest
, todas delas começando com um cabeçalho contendo UnsignedVarInt32
, que indica o tamanho do registro em bytes.