#服务性能监控（SPM）

Service Performance Monitoring 在 Jaeger UI 中以“Monitor”选项卡的形式呈现，可在无需预先了解服务或操作名称的情况下帮助识别有价值的 traces。该功能会聚合 span 数据以生成 RED（Request、Error、Duration）指标。

#UI 功能概览

Monitor 选项卡提供服务级和操作级的聚合视图，包含：

• 请求速率
• 错误速率
• 持续时间（P95、P75、P50）

“Impact” 指标通过延迟与请求速率的乘积计算得出，有助于识别尽管延迟表现不同但业务影响较高的操作。

#架构

SpanMetrics Connector 接收 span 并生成导出到支持 PromQL 的后端的指标。随后 Jaeger Query 检索这些预计算指标。此方法需要：

• 在接收 trace 数据（span）并生成 RED 指标的流水线中引入 SpanMetrics Connector。
• 一个支持 PromQL 查询的外部 Metrics Store。
• 在 jaeger_query 扩展中进行配置，以引用外部 metrics store。

由于该 connector 会将 span 聚合为内存中的 series，因此每个 (service, operation) time series 必须由单写入者生成。使用一个 collector replica 时，这一点会自动满足。要进行横向扩展，必须按 service 对 span 进行负载均衡，使每个 service 恰好由一个 instance 聚合；否则 RED 指标会被重复统计并变得不准确。有关生成的两层设置，请参见配置。

#派生时间序列

SpanMetrics Connector 生成两个 metric 名称：

traces_span_metrics_calls（counter 类型）

• 统计所有 span，包括错误 span
• 通过 status_code label 区分调用数与错误数
• 将 status_code = "STATUS_CODE_ERROR" 的 time series 识别为错误

traces_span_metrics_duration（histogram 类型）

• span 持续时间/延迟的 histogram
• 生成额外的 time series：
  • traces_span_metrics_duration_count：所有 bucket 中数据点的总数
  • traces_span_metrics_duration_sum：所有数据点值的总和
  • traces_span_metrics_duration_bucket：每个 bucket 对应的 time series 集合

估算 time series 数量的计算方式：

num_status_codes * num_span_kinds * (1 + num_latency_buckets) * num_operations

Typical: 72 * num_operations
Max: 324 * num_operations

#配置

SPM 采用两层架构运行，这样有状态的 SpanMetrics Connector 始终能以单写入者的方式看到每个 service，即使两层都运行多个 replica，也能保持 RED 指标准确。

前端 OpenTelemetry Collector — 按 service 将 span 负载均衡到后端：

exporters:
  load_balancing:
    routing_key: service # all spans of a service go to the same backend instance
    protocol:
      otlp:
        tls:
          insecure: true
    resolver:
      dns:
        hostname: jaeger-collector-headless.jaeger.svc.cluster.local
        port: "4317" # the dns resolver requires the port as a string

service:
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      exporters: [debug, load_balancing]

Jaeger — 运行 SpanMetrics Connector，并在 Prometheus 端点上暴露生成的指标：

exporters:
  prometheus:
    translation_strategy: UnderscoreEscapingWithoutSuffixes # keep OTel metric names without _total suffixes (add_metric_suffixes is deprecated and ignored since Jaeger v2.20.0 / collector-contrib v0.154.0)
    endpoint: "0.0.0.0:8889"
    resource_to_telemetry_conversion:
      enabled: true

connectors:
  span_metrics:
    # connector configuration options

service:
  pipelines:
    traces:
      exporters: [jaeger_storage_exporter, span_metrics]
    metrics/spanmetrics:
      receivers: [span_metrics]
      exporters: [prometheus]

在 Jaeger 中定义一个兼容 PromQL 的远程存储：

extensions:
  jaeger_storage:
    backends:
      some_trace_storage:
        ...
    metric_backends:
      some_metrics_storage:
        prometheus:
          endpoint: http://prometheus:9090

在 jaeger_query 扩展中引用该 metrics store：

extensions:
  jaeger_query:
    traces: some_trace_storage
    metrics: some_metrics_storage