3种环境全覆盖：Jaeger分布式追踪系统部署实战指南

Jaeger是CNCF毕业的开源分布式追踪系统，专为云原生环境设计，可帮助开发和运维团队监控微服务架构中的请求流、诊断性能瓶颈和错误。本文将详细介绍在Docker、Kubernetes及云原生环境下部署Jaeger的完整流程，包含环境准备、配置优化和最佳实践，让你快速掌握分布式追踪系统的搭建技巧。

Jaeger架构概览

Jaeger采用微服务架构设计，主要包含以下核心组件：

graph TD
    SDK["OpenTelemetry SDK"] --> |HTTP or gRPC| COLLECTOR
    COLLECTOR["Jaeger Collector"] --> STORE[Storage]
    COLLECTOR --> |gRPC| PLUGIN[Storage Plugin]
    COLLECTOR --> |gRPC/sampling| SDK
    PLUGIN --> STORE
    QUERY[Jaeger Query Service] --> STORE
    QUERY --> |gRPC| PLUGIN
    UI[Jaeger UI] --> |HTTP| QUERY
    subgraph Application Host
        subgraph User Application
            SDK
        end
    end

• Collector（收集器）：接收追踪数据并进行处理，支持多种存储后端
• Query Service（查询服务）：提供API接口供UI查询追踪数据
• UI（用户界面）：可视化展示追踪数据和服务依赖关系
• Storage（存储）：支持Elasticsearch、Cassandra等多种存储方案

完整架构文档可参考官方README。

1. Docker快速部署

Docker是体验Jaeger最简单的方式，适合开发和测试环境。Jaeger提供了"all-in-one"镜像，将所有组件打包在单个容器中，无需额外配置。

基础部署步骤

docker run \
  --rm \
  --name jaeger \
  -p 4318:4318 \
  -p 16686:16686 \
  -p 14268:14268 \
  jaegertracing/all-in-one:latest

参数说明：

• -p 4318:4318：OTLP协议端口，接收应用发送的追踪数据
• -p 16686:16686：Jaeger UI端口
• -p 14268:14268：Jaeger客户端直接连接端口

启动后访问 http://localhost:16686 即可打开Jaeger UI。

带示例应用的部署

Jaeger提供了HotROD示例应用，可模拟真实微服务架构并生成追踪数据：

# 下载docker-compose配置
curl -O https://gitcode.com/GitHub_Trending/ja/jaeger/raw/main/examples/hotrod/docker-compose.yml

# 启动Jaeger和HotROD应用
docker compose up

该配置会启动Jaeger后端和HotROD应用，访问 http://localhost:8080 可打开示例应用界面，通过下单流程生成追踪数据，然后在Jaeger UI中查看详细追踪信息。示例应用完整说明见examples/hotrod/README.md。

2. Kubernetes生产部署

对于生产环境，Kubernetes提供了更好的可扩展性和管理能力。Jaeger官方提供了完整的Kubernetes部署方案，支持高可用配置和持久化存储。

使用Helm Chart部署

Jaeger提供官方Helm Chart，简化Kubernetes部署流程：

# 添加Helm仓库
helm repo add jaegertracing https://jaegertracing.github.io/helm-charts

# 安装Jaeger
helm install jaeger jaegertracing/jaeger \
  --set provisionDataStore.cassandra=false \
  --set storage.type=elasticsearch \
  --set elasticsearch.host=elasticsearch-host \
  --set elasticsearch.port=9200

完整的Helm配置选项可参考官方文档。

自定义资源部署

对于更复杂的需求，可使用Jaeger Operator和自定义资源(CR)进行部署：

apiVersion: jaegertracing.io/v1
kind: Jaeger
metadata:
  name: jaeger-production
spec:
  strategy: production
  collector:
    replicas: 3
  storage:
    type: elasticsearch
    options:
      es:
        server-urls: http://elasticsearch:9200
  ingress:
    enabled: true
    hosts:
      - jaeger.example.com

Kubernetes部署示例可参考examples/oci目录，包含完整的Ingress配置、TLS证书管理和监控集成方案。

验证部署

部署完成后，通过端口转发访问Jaeger UI：

kubectl port-forward svc/jaeger-query 16686:16686

访问 http://localhost:16686 确认系统正常运行。

3. 云原生环境部署

在AWS、GCP、Azure等云平台部署Jaeger时，可充分利用云服务提升性能和可靠性，如托管Elasticsearch服务、负载均衡和自动扩缩容。

云平台专属配置

以Oracle Cloud为例，使用云平台的负载均衡服务暴露Jaeger UI：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: jaeger-query
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: jaeger-query
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 16686

完整的云平台部署方案可参考examples/oci/README.md，包含Ingress配置、TLS证书管理和监控集成。

多区域部署策略

对于跨区域部署，可采用以下架构：

graph TD
    Client[应用] --> LB[负载均衡器]
    LB --> C1[区域1 Collector]
    LB --> C2[区域2 Collector]
    C1 --> S3[共享存储]
    C2 --> S3
    Q1[区域1 Query] --> S3
    Q2[区域2 Query] --> S3
    UI1[区域1 UI] --> Q1
    UI2[区域2 UI] --> Q2

这种架构确保追踪数据集中存储，同时允许跨区域查询，提高系统可用性。

部署验证与示例应用

部署完成后，可使用Jaeger提供的HotROD示例应用验证系统功能。HotROD是一个模拟的 ride-sharing 应用，包含多个微服务，可生成真实的追踪数据。

运行HotROD应用

docker run \
  --rm \
  --link jaeger \
  --env OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://jaeger:4318 \
  -p 8080-8083:8080-8083 \
  jaegertracing/example-hotrod:latest \
  all

访问 http://localhost:8080，通过界面下单测试，然后在Jaeger UI中查看生成的追踪数据。HotROD应用详细使用说明见examples/hotrod/README.md。

查看服务依赖图

在Jaeger UI的"System Architecture"页面，可查看自动生成的服务依赖图，直观了解系统架构和请求流向。

最佳实践与性能优化

存储后端选择

根据规模选择合适的存储后端：

存储方案	适用场景	优势
内存存储	开发测试	无需额外配置
Elasticsearch	中小规模生产	查询性能好，适合日志和追踪数据
Cassandra	大规模分布式	高可用，写入性能好

详细的存储配置可参考docker-compose目录下的各存储方案示例，如docker-compose/elasticsearch和docker-compose/cassandra。

性能调优参数

collector:
  max-concurrent-spans: 10000
  queue-size: 100000
  num-workers: 10
sampling:
  initial-sampling-probability: 0.01
  target-samples-per-second: 10

采样策略配置可参考cmd/jaeger/sampling-strategies.json，根据业务需求调整采样率。

监控与告警

Jaeger暴露Prometheus指标，可集成Grafana进行监控：

scrape_configs:
  - job_name: 'jaeger'
    static_configs:
      - targets: ['jaeger-collector:14269', 'jaeger-query:16687']

监控配置示例可参考monitoring/jaeger-mixin，包含预定义的告警规则和仪表盘。

总结与展望

本文介绍了Jaeger在三种主流环境下的部署方案：

• Docker：适合快速体验和开发测试
• Kubernetes：适合生产环境，提供高可用和弹性扩展
• 云原生：充分利用云服务提升性能和可靠性

Jaeger v2版本带来了多项改进，包括OpenTelemetry支持增强、存储插件架构和性能优化。未来Jaeger将继续深化与云原生生态的集成，提供更强大的分布式追踪能力。

如需进一步学习，建议参考：

• 官方文档
• 部署最佳实践
• 示例应用

关注项目更新，及时获取新功能和安全补丁。部署过程中遇到问题，可通过GitHub Issues或社区论坛寻求帮助。

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