跳到主要内容

追踪数据导出

介绍​

在分布式系统中，Jaeger通过收集和存储追踪数据来帮助开发者分析请求链路。追踪数据导出是指将这些数据从Jaeger客户端或收集器传输到后端存储（如Elasticsearch、Cassandra等）的过程。理解这一机制对于配置生产级监控系统至关重要。

导出流程概述​

Jaeger的追踪数据通常通过以下步骤导出：

  1. 客户端生成数据：应用代码中的Jaeger客户端生成Span数据。
  2. 传输到Agent：数据通过UDP/HTTP发送到Jaeger Agent。
  3. 收集器处理：Agent将数据转发给Jaeger Collector。
  4. 存储导出：Collector将数据写入配置的后端存储。

数据格式与协议​

Jaeger支持两种主要导出格式：

  • Thrift：旧版格式，兼容性高
  • ProtoBuf（推荐）：高效二进制格式，占用带宽更少

配置导出器​

示例：Go语言导出到Jaeger Collector​

go
import (
	"go.opentelemetry.io/otel/exporters/jaeger"
)

func initJaeger() (*jaeger.Exporter, error) {
	return jaeger.New(jaeger.WithCollectorEndpoint(
		jaeger.WithEndpoint("http://jaeger-collector:14268/api/traces"),
	))
}

环境变量配置​

也可以通过环境变量快速配置：

bash
export JAEGER_ENDPOINT=http://jaeger-collector:14268/api/traces
export JAEGER_SAMPLER_TYPE=const
export JAEGER_SAMPLER_PARAM=1
备注

生产环境中建议使用ProtoBuf格式并通过gRPC传输，性能比HTTP/JSON高50%以上。

存储后端选项​

常见存储系统对比​

存储类型适用场景数据保留策略
Elasticsearch全文搜索与分析基于索引周期
Cassandra大规模时序数据TTL设置
Kafka流式处理管道基于Topic

Cassandra配置示例​

yaml
storage:
  type: cassandra
  cassandra:
    servers: "cassandra1,cassandra2"
    keyspace: jaeger_v1
    replicationFactor: 3

实际案例：电商系统追踪导出​

某电商平台使用以下架构处理追踪数据：

  1. 前端服务通过HTTP将Span发送到Agent
  2. Agent批量压缩后通过gRPC转发
  3. Collector将数据同时写入：
    • Elasticsearch（用于实时查询）
    • Kafka（供Flink进行异常检测）

常见问题排查​

数据丢失问题

如果发现Span缺失，检查：

  1. Agent日志中的dropped-spans指标
  2. 网络防火墙是否阻塞14250(gRPC)或14268(HTTP)端口
  3. 存储系统是否达到容量限制

总结​

关键要点：

  • Jaeger支持灵活的多后端导出
  • ProtoBuf是推荐的传输格式
  • 生产环境需要配置适当的批处理和重试策略

扩展学习​

推荐练习：

  1. 配置Jaeger将数据同时导出到Elasticsearch和Kafka
  2. 使用curl手动发送Span数据到Collector端点
  3. 在Docker中搭建Cassandra存储测试环境

附加资源：

  • Jaeger官方文档的"Storage Backends"章节
  • OpenTelemetry导出器规范