背景
以前我们介绍过， Mimir 想成为大一统的时序数据库，对多种数据协议的写入原生支持（不再需要 Proxy）必不可少，它除了天然支持 Prometheus、OpenMetrics 外，终于在 v2.3.0 实现了对 OTLP 的支持，这离它宣传兼容主流协议又近了一步。
OTLP metric 是 OpenTelemetry 提供的指标格式，具体可以参考 specification/metrics, 而 Mimir 目前支持的是 OTLP/HTTP exporter 模式，GRPC 暂不支持。
下面我们就以一个最简单 Go Web 服务进行讲解其使用。
简单示例
Go Web 程序
这里我们使用 Go 微服务框架，实现一个简单的 /users/:id API 接口。
r := gin.New()r.GET("/users/:id", func(ctx *gin.Context) { id := ctx.Param("id") // 模拟随机延迟 if rand.Intn(100) < 10 { time.Sleep(200 * time.Millisecond) }
ctx.JSON(200, gin.H{ "id": id, })})r.Run(":8080")
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OpenTelemetry 集成
新建 timeDuration middleware
首先我们使用 OpenTelemetry metric/global 包，定义了一个叫做 http_durations_histogram_seconds 的 histogram 指标用于 timeDuration middleware 每次请求的延迟统计。
func timeDuration() func(ctx *gin.Context) { meter := global.Meter("gin-otlp-meter") httpDurationsHistogram, _ := meter.SyncFloat64().Histogram( "http_durations_histogram_seconds", instrument.WithDescription("Http latency distributions."), )
return func(ctx *gin.Context) { start := time.Now() ctx.Next() status := strconv.Itoa(ctx.Writer.Status()) method := ctx.Request.Method elapsed := float64(time.Since(start)) / float64(time.Second) httpDurationsHistogram.Record( ctx, elapsed, attribute.String("method", method), attribute.String("status", status), ) }}
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使用 OTLP/HTTP 进行指标导出
这里我们直接导出到 Mimir 的 OTLP/HTTP 地址（/otlp/v1/metrics），并设置推送的间隔为 15s。
func initMeter() (*controller.Controller, error) { ep, err := otlpmetrichttp.New( context.Background(), otlpmetrichttp.WithEndpoint("mimir:8080"), otlpmetrichttp.WithURLPath("/otlp/v1/metrics"), otlpmetrichttp.WithInsecure(), otlpmetrichttp.WithHeaders(map[string]string{ "X-Scope-OrgID": "demo", // 注入 Mimir 租户信息 }), ) if err != nil { return nil, err }
c := controller.New( processor.NewFactory( simple.NewWithHistogramDistribution( histogram.WithExplicitBoundaries([]float64{0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 1, 2}), ), aggregation.CumulativeTemporalitySelector(), processor.WithMemory(true), ), controller.WithExporter(ep), controller.WithCollectPeriod(15*time.Second), )
global.SetMeterProvider(c)
return c, c.Start(context.Background())}
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程序运行
这里我们使用 docker-compose 运行。
示例程序 Dockerfile 如下：
FROM golang:alpine AS builderWORKDIR /buildADD go.mod .COPY . .RUN GOPROXY=off go build -o app -mod=vendor main.go
FROM alpineWORKDIR /app COPY --from=builder /build/app /app/appCMD ["./app"]
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整个测试 docker-compose.yml 内容大致为：
version: '3.3'services: mimir-otlp: image: songjiayang/mimir-otlp:0.0.1 depends_on: - mimir ports: - "8080:8080" mimir: image: grafana/mimir:2.3.0-rc.1 command: ["-config.file=/etc/mimir.yaml"] hostname: mimir depends_on: - minio volumes: - ./etc/mimir.yaml:/etc/mimir.yaml - mimir-data:/data
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大家如果想体验完整程序，可以 git clone https://github.com/grafanafans/mimir-otlp.git 到本地，然后执行 docker-compose up -d 。
最后使用 wrk -d 1m http://localhost:8080/users/1 进行数据注入，访问 http://localhost:3000 查看默认的 Grafana 看板，即可看到刚上报到 Mimir 的指标数据。
总结
在 OLTP 支持之前，要将指标数据写入 Mimir，需要程序以 Prometheus exporter 进行导出或经过 OpenTelemetry collector 收集后再以 prometheusremotewrite 进行导出，在当今 OpenTelemetry 越发成为主流的情况下，业务侧需要理解两套协议，增加了心智负担。
而 Mimir 原生支持 Oltp 协议后，我们可以使用 OpenTelemetry SDK 统一导出为 OLTP，后面无论推送到 Mimir ，还是经过 collector 进行 OTLP 的转发，应用侧始终只有一种数据格式。
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