Grafana Tempo 分布式追踪系统中的数据保留策略问题解析
问题背景
在分布式追踪系统Grafana Tempo的实际部署中,用户遇到了一个关于数据保留策略的配置问题。尽管在配置中明确设置了15天(360小时)的数据保留期,但系统却仍然按照默认的48小时策略删除追踪数据。这个问题在多个环境中被不同用户报告,值得深入分析。
技术原理
Grafana Tempo使用compactor组件来管理追踪数据的生命周期。compactor负责两个主要功能:
- 将小块数据合并成大块以提高查询效率
- 根据配置的保留策略清理过期数据
数据保留策略通过block_retention参数配置,该参数定义了追踪数据在存储后端(如S3、GCS等)中保留的最长时间。
问题现象
用户在Helm chart中配置了:
compactor:
config:
compaction:
block_retention: 360h
配置确实被正确加载,通过检查compactor的/status/config端点可以确认配置已生效。然而,系统仍然删除了超过48小时的追踪数据。
排查过程
第一步:验证配置加载
通过直接查询compactor的配置端点确认参数已正确加载,排除了配置未被应用的可能性。
第二步:检查日志
在compactor的日志中,发现了定期执行数据保留任务的记录:
Performing block retention tenantID=single-tenant retention=336h0m0s
这表明系统确实按照配置的保留周期执行任务。
第三步:分析删除行为
正常情况下,compactor会记录类似"marking block for deletion"的日志,表明哪些数据块被标记为删除。但在问题环境中,这些日志缺失,说明可能有其他因素在删除数据。
根本原因
经过深入排查,发现问题并非来自Tempo系统本身,而是环境配置问题:
-
多实例冲突:环境中存在另一个未被注意的Tempo实例,该实例配置了较短的72小时保留策略,导致数据被意外删除。
-
存储层审计:通过启用云存储的审计日志,发现删除请求来自另一个IP地址,确认了多实例冲突的假设。
解决方案
-
全面环境检查:部署Tempo前,确保环境中没有其他冲突实例运行。
-
启用存储审计:对于关键存储系统,启用访问审计日志可以帮助快速定位问题来源。
-
配置验证流程:
- 通过
/status/config端点验证运行时配置 - 检查compactor日志中的保留策略执行记录
- 监控数据删除行为是否符合预期
- 通过
最佳实践
-
单一实例原则:确保每个存储桶只由一个Tempo集群管理,避免多实例冲突。
-
监控告警:设置监控,当数据保留时间异常缩短时发出告警。
-
定期审计:定期检查存储访问日志,确保没有未经授权的删除操作。
-
渐进式部署:更改保留策略时,先在小规模环境验证,再推广到生产环境。
总结
这个问题展示了分布式系统中配置管理的复杂性。即使单个组件的配置正确,环境中的其他因素仍可能导致意外行为。通过这个案例,我们学习到全面环境审计和系统监控在运维分布式追踪系统时的重要性。对于Tempo用户,建议在更改重要参数如数据保留期时,采用系统化的验证方法,确保变更按预期生效。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00