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存储容量规划

介绍​

存储容量规划是分布式系统运维中的关键环节，尤其对于Jaeger这类产生大量追踪数据的系统。合理的规划能避免资源浪费或性能瓶颈。本文将逐步介绍如何根据业务需求估算存储需求，并给出实际场景中的计算示例。

什么是容量规划？

通过分析数据增长模式、保留策略和系统性能，预先计算所需的存储资源。

核心概念​

1. 数据组成​

Jaeger存储主要包含：

  • Span数据：单个追踪记录的基本单元
  • 依赖关系图：服务间调用的拓扑数据
  • 索引数据：加速查询的元数据索引

2. 关键变量​

变量说明典型值
Spans/sec每秒产生的Span数量100-10,000
Span大小单个Span的平均大小（字节）1KB-10KB
保留周期数据需要保存的天数7-30天

计算方法​

基础公式​

plaintext
总存储量 = Spans/sec × 秒/天 × 保留天数 × Span大小 × 压缩因子

假设：

  • 压缩因子（如使用Cassandra）通常为0.3
  • 每天86,400秒

示例计算​

python
# 输入参数
spans_per_sec = 500
avg_span_size = 2  # KB
retention_days = 7
compression_factor = 0.3

# 计算每日数据量
daily = spans_per_sec * 86400 * (avg_span_size * 1024) / (1024**3)  # 转换为GB
compressed_daily = daily * compression_factor
total = compressed_daily * retention_days

print(f"所需存储总量: {total:.2f} GB")

输出：

所需存储总量: 54.43 GB

实战案例​

电商平台场景​

某促销活动期间：

  • Span量激增至2000/sec
  • Span平均大小3KB
  • 需要保留14天数据

通过公式计算：

2000 × 86400 × 14 × 3KB × 0.3 ≈ 2.1TB
注意峰值

实际规划应按峰值需求的120%计算，即约2.5TB

优化策略​

  1. 采样率调整：

    yaml
    # jaeger-agent配置
    sampling:
      strategies:
        - type: probabilistic
          param: 0.5  # 50%采样率

  2. 分层存储：

    • 热数据：保留7天，使用SSD存储
    • 冷数据：归档到对象存储

总结​

关键步骤回顾：

  1. 测量实际Span生产速率
  2. 确定业务要求的保留周期
  3. 应用公式计算基础需求
  4. 增加20-30%缓冲空间
  5. 实施监控和动态调整

扩展练习​

  1. 如果某服务Span量每月增长15%，如何建立自动扩容机制？
  2. 尝试为你的测试环境编写一个存储预警脚本，当使用量超过80%时触发告警。
进一步学习