指标上报的多线程优化和多拉取源点优化
💡
原文中文，约19900字，阅读约需48分钟。
📝
内容提要
本文介绍了如何在服务器框架中集成可观测性能力，使用opentelemetry-cpp作为接入层。通过异步接口上报指标，确保线程安全并减少性能开销。文章还讨论了指标注册、数据转换及多源拉取的复杂性，并提出了抽象接口以简化业务层的使用。
🎯
关键要点
- 本文介绍了如何在服务器框架中集成可观测性能力，使用opentelemetry-cpp作为接入层。
- 通过异步接口上报指标，确保线程安全并减少性能开销。
- 讨论了指标注册、数据转换及多源拉取的复杂性，并提出了抽象接口以简化业务层的使用。
- 使用Pull模式和Push模式接口上报指标，优先选择异步接口以减少性能开销。
- 抽象接口的设计旨在屏蔽线程安全的复杂性，简化业务层的接入。
- 优化了指标上报流程，减少了CPU开销，采用预统计和异步接口。
- 异步接口的注册流程复杂，需注意线程安全和数据类型匹配。
- 在多源拉取时，避免简单的时间差计算增量部分以防误差。
- 在Reload时支持重新加载配置资源，避免阻塞业务线程。
- 提供了数据转换接口以适应不同平台的指标上报需求，确保数据结构的兼容性。
- 通过抽象化简化了Prometheus指标名的生成过程，避免用户直接处理复杂性。
- 提供了简单易用的指标接口，支持动态多层级指标的监控。
- 可观测性领域仍有许多优化和探索的空间，欢迎交流探讨。
➡️
