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容量规划

介绍​

容量规划是分布式追踪系统（如Jaeger）性能优化的核心环节，它通过科学估算系统资源需求（CPU、内存、存储等），确保系统在高负载下稳定运行。对于初学者来说，理解容量规划能帮助你在部署和运维Jaeger时避免资源浪费或性能瓶颈。

关键目标
  • 预测资源需求
  • 避免过度配置（节省成本）
  • 防止资源不足（保障稳定性）

基础概念​

1. 核心指标​

Jaeger的容量规划主要关注以下指标：

  • 吞吐量：每秒处理的Span数量（Spans/sec）
  • 存储需求：Span数据占用的磁盘空间
  • 资源利用率：CPU、内存、I/O的消耗情况

2. 计算公式​

基础资源估算公式：

所需存储（GB）= 平均Span大小（KB） × 每日Span数量 × 保留天数 ÷ 1024 ÷ 1024

实战示例​

案例：电商平台容量规划​

假设一个电商平台每日产生 1亿 条Span：

  • 平均Span大小：2KB
  • 数据保留周期：7天

存储需求计算：

python
span_size_kb = 2
spans_per_day = 100_000_000
retention_days = 7

storage_gb = (span_size_kb * spans_per_day * retention_days) / (1024 * 1024)
print(f"所需存储: {storage_gb:.2f} GB")  # 输出: 1335.14 GB
输出结果
所需存储: 1335.14 GB

扩展策略​

水平扩展 vs 垂直扩展​

推荐方案​

  • 短期爆发流量：使用自动伸缩组（如Kubernetes HPA）
  • 长期增长：预先扩容存储集群（如Cassandra/Elasticsearch分片）

常见陷阱​

注意
  1. 忽视采样率：若采样率从1%调整为100%，存储需求可能暴增100倍
  2. 低估元数据开销：Jaeger的Tag和Process信息会额外占用20%~30%空间
  3. 未监控实际使用：需定期检查 jaeger_collector_spans_received 等指标

总结​

容量规划需要结合历史数据和业务增长预测。建议：

  1. 从低采样率（如1%）开始监控
  2. 定期审查资源使用情况
  3. 使用Jaeger自带的指标接口（如 /metrics）

延伸练习​

  1. 使用Prometheus记录Jaeger的 spans_received_total 指标，绘制7天趋势图
  2. 尝试在本地用Docker部署Jaeger，模拟不同Span吞吐量下的CPU消耗

资源推荐​