Jaeger 案例研究：性能问题诊断案例

介绍

在现代分布式系统中，性能问题往往难以定位。Jaeger 作为开源的分布式追踪系统，能帮助我们可视化请求流程、分析延迟瓶颈。本案例将展示如何用 Jaeger 诊断一个真实的 API 性能问题。

什么是分布式追踪？

分布式追踪记录请求在微服务架构中的完整路径，包含每个服务的处理时间和元数据，通常以**有向无环图(DAG)**形式呈现。

案例背景

假设我们有一个电商系统，用户反馈"下单接口响应缓慢"。系统架构如下：

诊断步骤

1. 收集追踪数据

首先确保所有服务已集成 Jaeger 客户端。以下是 Go 服务的初始化示例：

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

func initTracer() (opentracing.Tracer, io.Closer) {
    cfg := jaegercfg.Configuration{
        ServiceName: "order-service",
        Sampler: &jaegercfg.SamplerConfig{
            Type:  jaeger.SamplerTypeConst,
            Param: 1,
        },
    }
    return cfg.NewTracer()
}

2. 分析追踪结果

在 Jaeger UI 中发现异常追踪：

下单请求 (总耗时 4.2s)
├─ API Gateway (120ms)
├─ 订单服务 (3.8s)
   ├─ 支付服务调用 (150ms)
   └─ 数据库查询 (3.6s)  <-- 瓶颈!

3. 定位问题代码

检查订单服务的数据库操作，发现未使用索引的查询：

python
# 问题代码
def get_orders(user_id):
    return Order.objects.filter(
        user_id=user_id,
        status__in=['pending', 'processing']  # 全表扫描
    ).order_by('-created_at')

4. 优化方案

添加复合索引并重写查询：

sql
CREATE INDEX idx_user_status ON orders(user_id, status);

python
# 优化后代码
def get_orders(user_id):
    return Order.objects.filter(
        user_id=user_id
    ).filter(
        Q(status='pending') | Q(status='processing')
    ).order_by('-created_at')

验证结果

优化后追踪数据对比：

关键学习点

追踪可视化：Jaeger 的时间线能直观展示耗时分布
上下文传播：确保在所有服务中传递追踪上下文
重点检查：
- 超过 100ms 的数据库查询
- 重复的网络调用
- 未并行的依赖调用

练习建议

在本地启动 Jaeger 并集成到示例项目
故意制造 N+1 查询问题，观察追踪表现
尝试使用 Jaeger 的对比功能分析优化效果

总结

通过本案例我们学会了：

如何使用 Jaeger 识别性能瓶颈
如何分析追踪数据中的异常模式
数据库查询优化的基本方法

扩展学习

Jaeger 官方文档的高级过滤功能
OpenTelemetry 的自动插桩技术
分布式追踪的采样策略选择

介绍​

案例背景​

诊断步骤​

1. 收集追踪数据​

2. 分析追踪结果​

3. 定位问题代码​

4. 优化方案​

验证结果​

关键学习点​

练习建议​

总结​

介绍