Prometheus 联合创始人的警告：在使用 OpenTelemetry 生成 Metrics 前请三思！
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大家好，我是Tony Bai。
在云原生可观测性的世界里，OpenTelemetry (OTel) 正如日中天。它被誉为“可观测性的未来”，承诺用一个统一的标准，终结 Metrics、Traces、Logs 各自为战的混乱局面。无数的开发者和公司，都在热情地拥抱这个“一次插桩，到处发送”的美好愿景。
但就在这股几乎不可阻挡的浪潮中，一个权威的声音却发出了一个略显刺耳的警告。
这个人，就是 Prometheus 的联合创始人，Julius Volz。
在他最新的博文中，Julius 毫不客气地指出：如果你正在使用 Prometheus 作为你的核心监控系统，并且你真正关心监控的质量和体验，那么，在使用 OpenTelemetry SDK 生成 Metrics 前，请务必三思！
他认为，拥抱 OTel 这个“通用标准”的代价，可能是丢掉 Prometheus 作为一个完整监控系统的“灵魂”，并背上丑陋、低效和复杂的“技术债”。
你正在丢掉 Prometheus 的灵魂
Julius 首先尖锐地指出了一个哲学问题：Prometheus 不仅仅是一个“指标数据库”，它是一个端到端的、有自己思想的监控系统。而 OTel 的“后端无关”设计，恰恰破坏了这种端到端的自洽性。当你选择用 OTel 向 Prometheus 推送数据时，你正在放弃这些至关重要的原生特性：
失去灵魂：Target 健康监控 (up 指标)
Prometheus 最核心的设计之一就是 Pull 模型 + 服务发现。这意味着 Prometheus 主动拉取指标，它清楚地知道“哪些目标应该存在”以及“它们现在是否健康”。如果一个目标拉取失败，Prometheus 会自动生成一个 up{job=”demo”} = 0 的指标。你可以用一条简单的 PromQL 告警规则 up == 0 来发现任何失联的服务。
然而，当你使用 OTel 的 Push 模型时，Prometheus 变成了一个被动的“无情的数据接收器”。它无法再区分一个服务是“正常下线”还是“已经崩溃但没来得及上报”。你可能拥有数百个已经死掉的服务进程，却在监控图表上一无所知。
失去优雅：丑陋的 PromQL 查询
为了兼容 PromQL，OTel 的指标在进入 Prometheus 时，往往需要经过“魔改”。
* 命名冲突： OTel 允许在指标名中使用“.”，而 Prometheus 的传统是不允许的。所以，一个 OTel 指标 k8s.pod.cpu.time 在进入 Prometheus 后，会被翻译成 k8s_pod_cpu_time_seconds_total。这种不一致性会给开发者带来困惑。
* 繁琐的查询语法： 为了支持 OTel 更宽泛的字符集，如果你想查询原始的 OTel 指标名，你的 PromQL 查询会从优雅的 my_metric{…} 变成丑陋的 {“my.metric”, …}。
失去便利：复杂的标签 Join
Prometheus 的 target labels（如 instance, job）会被自动附加到从该目标拉取的所有指标上。而 OTel 的 resource attributes（包含更多非关键元数据）则不会。为了避免高基数问题，大部分 OTel 的资源属性被打包进了一个单独的 target_info 指标里。
这意味着，如果你想在查询时使用这些属性，你必须写出类似下面这样繁琐的 group_left join 查询：
// 想加一个 k8s_cluster_name 标签，查询变得如此复杂
rate(http_server_request_duration_seconds_count[5m])
* on(job, instance) group_left(k8s_cluster_name)
target_info
这些问题，都在不断地增加你的认知负荷和工作复杂度。
性能鸿沟：Go SDK 的“血案”现场
如果说失去优雅和可靠性还不足以让你警醒，那么接下来的硬核性能数据，可能会让你大吃一惊。Julius 特别对比了 Prometheus Go SDK 和 OpenTelemetry Go SDK 在执行最常见操作——计数器递增——时的性能。
结论是毁灭性的。
Julius 的基准测试显示，在不同的并行度和标签缓存条件下：
* 在最坏情况下，Prometheus Go SDK 比 OTel Go SDK 快 26 倍。
* 在有标签缓存的最佳情况下，Prometheus Go SDK 甚至可以比 OTel Go SDK 快 53 倍！
* 更致命的是，Prometheus Go SDK 在所有情况下都实现了零新内存分配，而 OTel SDK 在设置标签时则会持续产生内存分配。
为什么会有如此惊人的差距？
* 复杂性 vs. 专注性： OTel SDK 是一个试图统一三驾马车（Metrics, Traces, Logs）的庞大系统，内部抽象层次多，路径长。而 Prometheus SDK 的目标极其单一和专注：用最高效的方式生成 Prometheus 指标。
* 主观代码体验： Julius 更是用一个生动的例子佐证了这一点——他想在两个 SDK 中找到核心的 Inc() 函数实现。在 Prometheus Go SDK 中，他花了 5 秒；而在 OTel Go SDK 中，他在复杂的抽象和间接调用中迷失了 15 分钟后，最终放弃了。
对于性能至关重要的 Go 后端服务来说，选择 OTel SDK 进行指标插桩，无异于在你的性能快车道上，悄悄地铺上了一层厚厚的沥青。
结论：在“通用标准”与“原生体验”之间做出选择
Julius 的文章并非是否定 OpenTelemetry 的价值。OTel 作为一个中立的、后端无关的“可观测性瑞士”，在构建异构系统、避免厂商锁定的场景中，依然具有不可替代的战略意义。
但他的警告是在提醒我们一个深刻的权衡：
* OpenTelemetry 的世界观： 追求最大的通用性和互操作性。它是一个数据生成和传输的标准，它不关心数据最终如何被使用。
* Prometheus 的世界观： 追求一个深度整合、端到端优化的系统体验。它的每一个设计——从 Pull 模型到 PromQL 语法——都在为最终用户能以最优雅、最高效的方式进行监控和告警服务。
如果你已经选择 Prometheus 作为你的核心监控“城邦”，那么使用它原生的客户端库，并非是选择“封闭”，而是选择一个经过千锤百炼的、高度自洽的、性能卓越的解决方案。
所以，在你为下一个 Go 项目 go get OTel SDK 之前，请先问自己一个问题：我是在追求一个“放之四海而皆准”的通用标准，还是在追求一个能将我的核心工具发挥到极致的原生体验？
答案，可能决定了你未来无数个夜晚的睡眠质量。
资料链接：https://promlabs.com/blog/2025/07/17/why-i-recommend-native-prometheus-instrumentation-over-opentelemetry/
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