Jaeger

AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供Jaeger分布式追踪系统的完整指南。

🎯 概述

Jaeger是一个开源的分布式追踪系统，由Uber开发并开源。它用于监控和诊断微服务架构中的请求流程，帮助理解系统行为和性能问题。

📚 核心概念

追踪模型

• Trace: 追踪，表示一个请求的完整生命周期
• Span: 跨度，表示一个操作
• Span Context: 跨度上下文，在服务间传递
• Tags: 标签，键值对元数据
• Logs: 日志，时间点事件

组件架构

• Agent: 代理，收集追踪数据
• Collector: 收集器，接收和存储追踪数据
• Query: 查询服务，提供UI和API
• Storage: 存储后端，支持多种存储

🔧 核心功能

追踪收集

• OpenTracing: 支持OpenTracing标准
• OpenTelemetry: 支持OpenTelemetry标准
• 多种语言: 支持多种编程语言
• 自动检测: 自动检测常见框架

存储后端

• In-Memory: 内存存储（开发测试）
• Cassandra: Cassandra存储
• Elasticsearch: Elasticsearch存储
• Kafka: Kafka流式存储

查询和分析

• Trace搜索: 按服务、操作、标签搜索
• 依赖图: 服务依赖关系可视化
• 性能分析: 延迟和吞吐量分析
• 对比分析: 追踪对比

🚀 实践要点

基本使用

import (
    "github.com/opentracing/opentracing-go"
    "github.com/uber/jaeger-client-go"
    "github.com/uber/jaeger-client-go/config"
)

cfg := config.Configuration{
    ServiceName: "my-service",
    Sampler: &config.SamplerConfig{
        Type:  "const",
        Param: 1,
    },
}

tracer, closer, err := cfg.NewTracer()
defer closer.Close()
opentracing.SetGlobalTracer(tracer)

span := tracer.StartSpan("operation-name")
defer span.Finish()

Kubernetes部署

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: jaeger
spec:
  replicas: 1
  template:
    spec:
      containers:
      - name: jaeger
        image: jaegertracing/all-in-one:latest
        ports:
        - containerPort: 16686
        - containerPort: 14268

📖 学习资源

• Jaeger官方文档
• Jaeger GitHub
• OpenTracing规范

💡 最佳实践

1. 采样策略: 根据负载调整采样率
2. 标签使用: 添加有意义的标签
3. 性能影响: 注意追踪对性能的影响
4. 存储选择: 根据需求选择存储后端
5. 数据保留: 配置合适的数据保留策略

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最后更新时间: 2025-01-20