场景最佳实践
目前，主流的云服务供应商都为 OpenTelemetry 提供了良好的支持，阿里云上的 SLS 和 ARMS 两款可观测产品都提供了基于 OpenTelemetry 的分布式全链路追踪服务。
为了更好地展示分布式全链路追踪的过程，这里提供了一个代码示例：rocketmq-opentelemetry 。在这个代码示例中，会启动三个不同的进程，涉及三种不同类库和业务逻辑之间的相互调用，展示了一个在分布式环境较复杂中间件之间进行交互的典型案例。
请求首先会从 gRPC 客户端发往 gRPC 服务端，在 gRPC 服务端收到请求之后，会向 RocketMQ 5.0 的 Producer 往服务端发送一条消息，然后再回复对应的 response 给客户端。
在 RocketMQ 5.0 的 PushConsumer 接受到消息之后，会在 MessageListener 中使用 Apache HttpClient 往淘宝网发送一条 GET 请求。
示例代码调用链路
特别地，gRPC 客户端在发起具体的调用是在一个上游业务 span 的生命周期之内进行的，这个 span 我们称之为 ExampleUpstreamSpan。
RocketMQ 5.0 PushConsumer 在收到消息之后，也会在 MessageListener 里执行其他的业务操作，也会有对应的 span，我们称之为 ExampleDownstreamSpan。那么默认在 receive span 没有启用的情况下，按照开始时间的顺序，会先后存在 7 个 span。分别是：
- ExampleUpstreamSpan。
- gRPC 客户端请求 span。
- gRPC 服务端响应 span。
- RocketMQ 5.0 Producer 的 send span。
- RocketMQ 5.0 Producer 的 process span。
- HTTP 请求 span。
- ExampleDownstreamSpan。
RocketMQ 5.0 对接 SLS Trace 服务
首先在阿里云日志服务中创建 Trace 服务。然后获取接入点，项目和实例名称等信息，具体可以参考使用 OpenTelemetry 接入 SLS Trace 服务。
在补充好信息之后完成接入之后，稍等一会就可以看到对应的 Trace 信息已经被上传到 SLS trace 服务中：
SLS Trace 服务分布式全链路展示
Trace 服务其实是将相关数据存储到日志中，因此这些数据也可以通过 SLS 的 SQL 语法查询得到。
通过 Trace 数据，我们可以很方便知道用户的操作系统环境，Java 版本等一系列基础信息。消息的发送延时，失败与否，消息是否准时投递到了客户端，以及客户端本地消费耗时，消费失败与否等一系列有效信息，可以帮助我们十分有效地进行问题排查。
除此之外，SLS Trace 服务的 demo 页也提供了基于 RocketMQ 5.0 定制的消息中间件大盘，生动展示了利用 Trace 数据得到的发送成功率，端到端延时等一系列指标。
- 消息中间件分析 Tab：展示利用 Trace 数据得到的包括发送延时、发送成功率、消费成功率、端到端延时在内的一系列指标。
- 查看 RocketMQ Trace Tab：可以根据上一步得到的差错长 message id 进行进一步的细粒度查询。
消息中间件分析
RocketMQ 5.0 对接应用实时监控服务（ARMS）
首先进入应用实时监控服务 ARMS 控制台，点击接入中心中的 OpenTelemetry，选择 java 应用程序下的自动探测，获取启动参数并修改至自己的 java 应用程序，具体可以参考通过 OpenTelemetry 接入 ARMS。
配置好参数之后，启动自己的相关应用程序，稍等一会儿，就可以在 ARMS Trace Explorer 里看到对应的数据了。
Trace Explorer
还可以查看 span 之间的时序关系。
ARMS Trace Explorer 分布式全链路追踪展示
具体地，可以点进每个 span 查看详细的 attributes/resources/events 等信息。除此之外，ARMS 还支持通过使用 OpenTelemetry Collector 转发的形式来收集应用程序的 Trace 数据。
趋势与思考
随着现代应用程序架构的不断演进，可观测性的重要性日益凸显。它不仅可以帮助我们快速发现和解决系统中的问题，还提高应用程序的可靠性和性能，同时也是实现 DevOps 的关键部分。在相关领域，也陆续诞生了像 DataDog 和 Dynatrace 这样的明星公司。
近年来涌现了一些新兴技术，如 eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）和 Service Mesh 也为可观测领域提供了一些新的思路：
eBPF 可以在内核层面运行，通过动态注入代码来监控系统的行为。它被广泛应用于实时网络和系统性能监控、安全审计和调试等任务，并且性能影响很小，未来也可以作为 continuous profiling 的一种选择。Service Mesh 则通过在应用程序之间注入代理层实现流量管理、安全和可观测性等功能。代理层可以收集和报告有关流量的各种指标和元数据，从而帮助我们了解系统中各个组件的行为和性能。
Service Mesh 中反映出的技术趋势很大一部分已经在 RocketMQ 5.0 proxy 中得到了应用，我们也在更多地将可观测指标往 proxy 进行收敛。当前的 Trace 链路未来也在考虑和服务端一起进行关联，并打造用户侧，运维侧，跨多应用的全方位链路追踪体系。除此之外还可以将 Trace 数据与 Metrics 数据通过 Exemplars 等技术进行联动。实现面到线，线到点的终极排查效果。
在可观测领域，RocketMQ 也在不断探索和摸索更加领先的可观测手段，以帮助开发者和客户更快更省心地发现系统中的隐患。
