Jaeger

一、简介

Jaeger是一个基于opentracing规范的链路追踪工具平台

1、架构及组件

带有Kafka缓存同时可以进行ETL的架构

• jaeger-client

  Jaeger 的客户端，实现了 OpenTracing 的 API，支持主流编程语言。客户端直接集成在目标 Application 中，其作用是记录和发送 Span 到 Jaeger Agent。在 Application 中调用 Jaeger Client Library 记录 Span 的过程通常被称为埋点。

• jaeger-agent

  暂存 Jaeger Client 发来的 Span，并批量向 Jaeger Collector 发送 Span，一般每台机器上都会部署一个 Jaeger Agent。官方的介绍中还强调了 Jaeger Agent 可以将服务发现的功能从 Client 中抽离出来，不过从架构角度讲，如果是部署在 Kubernetes 或者是 Nomad 中，Jaeger Agent 存在的意义并不大。

• jaeger-collector

  接受 Jaeger Agent 发来的数据，并将其写入存储后端，目前支持采用 Cassandra 和 Elasticsearch 作为存储后端。个人还是比较推荐用 Elasticsearch，既可以和日志服务共用同一个 ES，又可以使用 Kibana 对 Trace 数据进行额外的分析。架构图中的存储后端是 Cassandra，旁边还有一个 Spark，讲的就是可以用 Spark 等其他工具对存储后端中的 Span 进行直接分析。

• jaeger-query & jaeger-ui

  读取存储后端中的数据，以直观的形式呈现

• jaeger-ingester

  ingester从名字就可以看出是从kafka里面取数据然后做持久化的，关于这个持久化的对象，jaeger原生是选择了elasticsearch（简称es），之索引选择es是因为查询非常方便（反向索引），性能也不错。

2、概念

• Trace：一条调用链。

• Span：可以理解成一条调用链的一个环节。一条 Trace可以被认为是一个由多个 Span 组成的DAG图。

• Tag：标签集

• Log：日志集

• References：Span与Span之间的关系。OpenTracing目前定义了两种关系：ChildOf（父子） 和 FollowsFrom（跟随）

• SpanContext：Span上下文对象，主要保存了traceId spanId等，用来跨进程边界传输。不同进程间可以利用SpanContext建立References关系。 （下个服务拿到traceId就可以知道自己改归属于哪个调用链， 拿到spanId就知道自己的父span是谁 ）

3、采样速率

支持设置采样率是 Jaeger 的一个亮点，生产环境系统性能很重要，所以对于所有的请求都开启 Trace 显然会带来比较大的压力，另外，大量的数据也会带来很大存储压力。为了尽量消除分布式追踪采样对系统带来的影响，设置采样率是一个很好的办法。Jaeger官方 支持四种采样类别，分别是

• Constant：全量采集，采样率设置0,1 分别对应打开和关闭
• Probabilistic：概率采集，默认万份之一，取值可在 0至1之间，单位为百分比。0.5代表50%
• Rate Limiting：限速采集，每秒只能采集一定量的数据，如设置2的话，就是每秒采集2个链路数据
• Remote ：**是遵循远程设置，取值的含义和 probabilistic 相同，都意为采样的概率，只不过设置为 remote 后，Client 会从 Jaeger Agent 中动态获取采样率设置。
• guaranteedThroughput: 复合采样，至少每秒采样lowerBound次（rateLimiting），超过lowerBound次的话，按照samplingRate概率来采样

4、组件端口作用

二、安装

1. Docker

1.1 Allinone

docker run -d --name jaeger \
    -p 16686:16686 \
    jaegertracing/all-in-one:1.34

或者在Windows或MacOS或Linux中使用二进制文件进行部署

https://github.com/jaegertracing/jaeger/releases/

2. Kubernetes

2.1 helm

helm repo ad jaegertracing https://jaegertracing.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install --namespace jaeger jaeger jaegertracing/jaeger \
  --set tag="1.34" \
  --set provisionDataStore.cassandra=false \
  --set storage.type=elasticsearch \
  --set storage.elasticsearch.host=elasticsearch的IP地址(不用带协议，直接IP地址即可) \
  --set storage.elasticsearch.user=elasticsearch用户名(如果使用自定义创建的es用户,权限要求:
集群权限：monitor、manage_index_templates；运行身份权限：apm_system;索引权限:对索引模式jaeger*拥有all权限) \
  --set storage.elasticsearch.password=elasticsearch用户密码 \
  --set agent.serviceMonitor.enabled=true \
  --set collector.serviceMonitor.enabled=true \
  --set collector.service.zipkin.port=9411
  --set query.ingress.enabled=true \
  --set "query.ingress.hosts={jaeger的ingress域名1(例如：jaeger1.curiouser.com),域名2(例如：jaeger2.curiouser.com)}" \
  --set query.serviceMonitor.enabled=true


# 如果要部署HotROD容器，需要添加设置以下参数
  --set hotrod.enabled=true \
  --set hotrod.ingress.enabled=true \
  --set hotrod.ingress.hosts={HotROD的ingress域名1(例如：jaeger-hotrod1.curiouser.com)}

2.2 k8s operator

暂无

三、HotROD演示数据

HotROD（Rides on Demand）是一个演示应用程序，由几个微服务组成，说明了OpenTracing API的使用。

相关文档：

• https://medium.com/opentracing/take-opentracing-for-a-hotrod-ride-f6e3141f7941
• https://www.jaegertracing.io/docs/1.34/getting-started/#all-in-one

docker run -d --name jaeger-hotrod \
  --link jaeger \
  -p 8080-8083:8080-8083 \
  -e JAEGER_AGENT_HOST="jaeger" \
  jaegertracing/example-hotrod:1.34 all

访问：http://127.0.0.1:8080 点击进行导入数据，之后相关的请求HotROD容器日志中

四、tracegen压力测试

jaeger-tracegen可用于生成简单跨度的连续流。主要用于压力测试。可以控制worker的数量和在每个worker中生成的span。同时，它还可以在 firehose 模式下生成 span（在 span 上设置一个标志以跳过索引）

docker run --rm --link jaeger \
  -e JAEGER_AGENT_HOST=jaeger \
  -e JAEGER_AGENT_PORT=6831 \
  jaegertracing/jaeger-tracegen:1.34 --workers=10 --traces=10

jaeger-tracegen参数

-debug
      Whether to set DEBUG flag on the spans to force sampling
-duration duration
      For how long to run the test
-firehose
      Whether to set FIREHOSE flag on the spans to skip indexing
-marshal
      Whether to marshal trace context via HTTP headers
-pause duration
      How long to pause before finishing trace (default 1µs)
-service string
      Service name to use (default "tracegen")
-traces int
      Number of traces to generate in each worker (ignored if duration is provided (default 1)
-workers int
      Number of workers (goroutines) to run (default 1)

参考：https://www.jaegertracing.io/docs/1.34/tools/

五、应用接入

1、Golang应用

2、Java应用

3、Python应用

4、PHP应用

参考

• https://www.cnblogs.com/whuanle/p/14598049.html
• https://www.csdn.net/tags/MtjaEgzsMTM5OTgtYmxvZwO0O0OO0O0O.html
• https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3NTY3MTQzMg==&mid=2247485019&idx=1&sn=d86a00a4ba9ce5e80f1f4f34db3faf7c
• http://t.zoukankan.com/ChangAn223-p-11458226.html
• https://cloud.tencent.com/developer/article/1903277