#架构

Alauda Distributed Tracing 基于 Jaeger v2 和 Alauda Build of OpenTelemetry v2。Jaeger 实例通过 OpenTelemetry Operator 部署，后端存储使用 Elasticsearch 或 OpenSearch。在此架构中，Jaeger v2 为数据摄取、查询和可视化提供核心 tracing 后端能力。

Jaeger v2 的设计目标是成为一个多用途且灵活的 tracing 平台。它可以作为单个二进制文件部署，并通过配置在 Jaeger 架构中承担不同的 roles。

#Roles

• collector: 接收来自应用程序的传入 trace 数据，并将其写入存储后端。
• query: 提供用于查询和可视化 trace 的 API 和用户界面。
• es-rollover: 管理 Jaeger 在 Elasticsearch 和 OpenSearch 上基于 rollover 的索引操作。它用于为 rollover 部署准备别名、索引和模板，并可定期将写入别名切换到新索引，同时更新读取别名。
• es-index-cleaner: 删除早于配置保留期限的基于时间的索引。它匹配带日期后缀的索引（<prefix>-jaeger-(span|service|dependencies|sampling)-YYYY-MM-DD），并移除已超过保留阈值的索引。它适用于将 trace 存储在带日期后缀索引中的部署；对于在 Elasticsearch 上使用带 Index Lifecycle Management (ILM) 的 rollover 别名，或在 OpenSearch 上使用 Index State Management (ISM) 的安装，则由生命周期策略接管保留管理。

#存储架构

#直接写入存储

在此部署方式中，collector 会接收来自被追踪应用的数据，并直接写入存储。存储必须能够同时处理平均流量和峰值流量。collector 可能会使用内存队列来平滑短期流量峰值，但如果存储无法跟上，持续的流量激增可能会导致数据丢失。

#使用 OpenTelemetry Collector

你不需要使用 OpenTelemetry Collector 来运行 Jaeger，因为 Jaeger 是基于 OpenTelemetry Collector 并针对不同 roles 进行定制的发行版。不过，如果你已经在使用 OpenTelemetry Collector 来收集其他类型的 telemetry，或对 tracing 数据进行预处理/增强，它可以放在 Jaeger 前面，作为收集流水线的一部分。OpenTelemetry Collector 可以作为 application sidecar 运行，也可以作为远程服务集群运行。

OpenTelemetry Collector 支持 Jaeger 的 Remote Sampling 协议，既可以直接从配置文件提供静态配置，也可以将请求代理到 Jaeger 后端（例如，使用自适应采样时）。

#作为 sidecar / host agent 的 OpenTelemetry Collector

优点：

• SDK 配置更简单，因为 trace 导出端点和采样配置端点都可以指向本地 host，而无需关心这些服务在远程运行的位置。
• Collector 可以通过添加环境信息（例如 k8s pod 名称）来增强数据。
• 数据增强所需的资源消耗可以分布到所有 application host 上。

缺点：

• 需要额外一层数据 marshaling/unmarshaling。

#作为远程集群的 OpenTelemetry Collector

优点：

• 具备分片能力，例如在使用 tail-based sampling 时。

缺点：

• 需要额外一层数据 marshaling/unmarshaling。

#Jaeger Binary

Jaeger binary 构建于 OpenTelemetry Collector framework 之上，并包含：

• 官方上游组件，例如 OTLP Receiver、Batch 和 Attribute Processor 等。
• 来自 opentelemetry-collector-contrib 的上游组件，例如 Kafka Exporter 和 Receiver、Tail Sampling Processor 等。
• Jaeger 自有组件，例如 Jaeger Storage Exporter、Jaeger Query Extension 等。

#Jaeger Components

• Jaeger Storage Extension - Jaeger 中支持的存储后端的可扩展 hub。它为其他所有 Jaeger 组件提供访问 Jaeger 存储实现的能力。
• Jaeger Storage Exporter - 将 spans 写入 Jaeger Storage Extension 中配置的存储后端。
• Jaeger Query Extension - 运行 query API 和 Jaeger UI。
• Adaptive Sampling Processor - 执行 adaptive sampling 的概率计算。
• Remote Sampling Extension - 基于静态配置文件或 adaptive sampling 提供 Remote Sampling 端点。

#OpenTelemetry Components

#Receivers

• OTLP - 接收通过 OpenTelemetry Protocol (OTLP) 发送的 spans。
• Jaeger - 接收通过 gRPC 或 Thrift 协议传输的 Jaeger 格式 traces。
• Kafka - 接收来自 Kafka 的多种格式 spans（OTLP、Jaeger、Zipkin）。
• Zipkin - 接收使用 Zipkin v1 和 v2 协议的 spans。
• No-op - 用于不需要 ingestion pipeline 的 Jaeger UI / query service 部署。

#Processors

• Batch Processor - 对 spans 进行批处理以提高效率。
• Tail Sampling - 支持高级的采集后采样。
• Memory Limiter - 当 collector 过载时支持 back-pressure。
• Attributes Processor - 允许使用 attributes 对 spans 进行过滤、重写和增强。可用于脱敏敏感数据、减少数据量或附加环境信息。
• Filter Processor - 允许从 collector 中丢弃 spans 和 span events（⚠️ 可能导致 trace 断裂）。

#Exporters

• OTLP - 通过 gRPC 以 OTLP 格式发送数据。
• OTLP HTTP - 通过 HTTP 以 OTLP 格式发送数据。
• Kafka - 以多种格式（OTLP、Jaeger、Zipkin）将数据发送到 Kafka。
• Prometheus - 将 metrics 发送到 Prometheus。
• Debug - 用于 pipeline 的调试工具。
• No-op - 用于不需要 ingestion pipeline 的 Jaeger UI / query service 部署。

#Connectors

• Span Metrics - 根据 span 数据生成 metrics。
• Forward - 在 collector 中转发不同 pipeline 之间的 telemetry（例如：span 到 metric / span 到 log）

#Extensions

• Health Check v2 - 支持健康检查。
• zPages - 暴露 collector 的内部状态以便调试。
• Performance Profiler (pprof) - 启用 Go 的 net/http/pprof 端点，通常供开发人员收集性能分析信息并排查 collector 问题。