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Jaeger 存储迁移策略

介绍​

存储迁移是将Jaeger的追踪数据从一种存储后端迁移到另一种的过程。当业务规模变化、成本优化或技术升级时，这种操作尤为常见。本文将从基础概念出发，逐步讲解迁移策略的核心要点。

为什么需要迁移？
  • 从开发环境切换到生产环境
  • 从内存存储迁移到持久化存储（如Elasticsearch）
  • 跨云服务商的数据转移

## 迁移策略类型

### 1. 全量迁移
一次性将所有历史数据迁移到新存储，适合数据量小的场景。

```mermaid
graph LR
    A[旧存储] -->|导出全量数据| B(中间格式)
    B -->|导入| C[新存储]

2. 双写迁移​

同时写入新旧存储，逐步验证新存储可靠性：

go
// 示例双写逻辑（伪代码）
func writeSpan(span Span) {
    oldStorage.Write(span) // 写入旧存储
    newStorage.Write(span) // 写入新存储
}

3. 增量迁移​

通过时间窗口分批迁移，适合大数据量：

bash
# 使用jaeger-query的API导出特定时间范围数据
curl -X GET "http://jaeger-query:16686/api/traces?service=myapp&start=2023-01-01&end=2023-01-02"

实施步骤​

阶段1：准备​

  1. 对比新旧存储特性
  2. 评估数据量（使用 jaeger-storage-plugin 统计）
  3. 创建回滚方案

阶段2：测试迁移​

阶段3：生产迁移​

重要
  • 选择业务低峰期操作
  • 提前通知监控团队
  • 准备终止开关（kill switch）

真实案例​

电商平台迁移示例：

  1. 原存储：Cassandra（自托管）
  2. 新存储：AWS OpenSearch
  3. 策略：增量迁移+双写
  4. 结果：
    • 迁移耗时：3周（2TB数据）
    • 错误率：<0.1%
    • 成本降低40%

常见问题​

数据不一致怎么办？

使用校验工具对比样本：

python
def compare_trace(old, new):
    return old.trace_id == new.trace_id and old.spans.count == new.spans.count

总结​

关键要点：

  • 小规模数据适合全量迁移
  • 生产环境优先选择增量迁移
  • 必须验证数据完整性

延伸练习​

  1. 使用Docker Compose搭建Jaeger+Cassandra环境
  2. 编写脚本导出7天的追踪数据
  3. 尝试将这些数据导入到Elasticsearch实例

附加资源​