这是一篇关于使用 OpenTelemetry 与 Spring Boot 进行可观测性设置的教程，主要内容如下：

• OpenTelemetry 实用概念：OpenTelemetry 是一个可观测性框架和工具包，设计用于创建和管理遥测数据，如跟踪、指标和日志，具有供应商和工具无关性，可用于各种观测后端。监控是收集、处理和分析数据以跟踪系统状态的过程，而可观测性则是理解收集到的信息并进行处理，OpenTelemetry 可收集日志、指标和跟踪数据，解决了不同监控工具带来的复杂性问题。其数据管道包括仪器化工作负载、配置收集器接收和处理数据、将数据发送到后端以及使用后端进行分析等步骤。
• 使用 OpenTelemetry Collector、Grafana 等设置可观测性堆栈：介绍了各种支持 OpenTelemetry 的供应商，如 Elastic、Grafana 等。并以 Prometheus 作为时间序列数据库、Loki 作为日志平台、Tempo 作为跟踪平台、Grafana 作为 Web UI 以及 OpenTelemetry Collector 为例，展示了如何设置一个能够接收和展示 OpenTelemetry 功能的快速可观测性堆栈。详细说明了 OpenTelemetry Collector 的作用、配置方式，以及 Prometheus、Loki、Tempo、Grafana 的配置和使用方法，还提到了使用 Podman 进行部署。
• 为 Spring Boot 应用程序进行 OpenTelemetry 仪器化：介绍了 Spring Boot 的两种主要仪器化选项，OpenTelemetry 的 Spring Boot 启动器和 Micrometer 及 Micrometer Tracing。详细说明了使用 OpenTelemetry SpringBoot Starter 进行仪器化的步骤，包括添加依赖、配置可选库和适配器以及调整观测维度和导出参数等；使用 Micrometer 和 Micrometer Tracing 进行仪器化的步骤，包括启用 Spring Actuator、添加追踪后端支持以及调整配置等，并强调了两者的优缺点和选择建议。
• 测试和端到端示例：提供了一个测试和端到端示例的结构，包括启动之前设置的可观测性堆栈、运行 Spring Boot 服务和客户端，并通过 curl 命令进行各种操作生成工作负载数据。然后可以在 Grafana 中验证数据是否正确报告，如检查系统 CPU 使用率等指标、在 Loki 中查看日志以及查看整个跟踪等。

通过实施 OpenTelemetry 与 Spring Boot 的结合，提供了一个强大的可观测性解决方案，通过集成各种工具可以轻松监控和排查应用程序问题，并且两种仪器化选项都提供了强大的功能，帮助获得更深入的可见性并提高应用程序性能。