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实验性Jaeger V2分布式追踪系统,基于OpenTelemetry Collector构建,用于分布式应用的性能监控与追踪分析。
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jaeger-debug-snapshot 镜像详细说明

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Jaeger V2 (实验性,基于OpenTelemetry Collector) 镜像文档

1. 镜像概述和主要用途

1.1 概述

本镜像是基于OpenTelemetry Collector构建的实验性Jaeger V2版本,整合了Jaeger分布式追踪系统与OpenTelemetry的可观测性数据处理能力。Jaeger是开源端到端分布式追踪系统,而OpenTelemetry Collector提供灵活的数据收集、处理和导出架构,两者结合旨在提供下一代追踪解决方案的实验性预览。

1.2 主要用途

用于分布式系统中追踪数据的全生命周期管理,包括收集、处理、存储和可视化,支持微服务架构下的性能监控、请求链路追踪及问题根因分析。

2. 核心功能和特性

  • OpenTelemetry Collector架构:采用可插拔组件设计,支持灵活配置接收者(Receivers)、处理器(Processors)和导出者(Exporters)
  • 实验性Jaeger V2特性:包含Jaeger V2预览功能,可能涉及性能优化、存储后端扩展及协议兼容性增强(具体以镜像版本为准)
  • 多协议兼容:支持OpenTelemetry协议(OTLP/gRPC、OTLP/HTTP)、Jaeger Thrift协议等多种数据输入格式
  • 多后端集成:可导出数据至Elasticsearch、Cassandra、Prometheus等存储系统及可视化平台
  • OpenTelemetry生态融合:无缝对接OpenTelemetry可观测性工具链,支持与 metrics、logs 数据联动分析
  • 轻量级容器化设计:优化资源占用,适配Kubernetes等容器编排环境

3. 使用场景和适用范围

3.1 适用场景

  • 分布式系统追踪数据的实时采集与分析
  • 微服务架构下的请求链路可视化与性能瓶颈定位
  • 统一可观测性平台中的追踪数据处理节点
  • 实验环境中评估Jaeger V2新特性与性能表现

3.2 适用范围

  • 开发、测试及实验性环境(不建议用于生产环境)
  • 基于容器化部署的微服务架构
  • 需要统一处理多来源追踪数据的技术栈
  • OpenTelemetry协议兼容的可观测性体系

4. 使用方法和配置说明

4.1 快速启动(Docker Run)

docker
docker run -d \
  --name jaeger-v2-otelcol \
  -p ***:*** \  # Jaeger UI查询端口
  -p 4317:4317 \    # OTLP/gRPC接收端口
  -p 4318:4318 \    # OTLP/HTTP接收端口
  -p ***:*** \  # Jaeger Thrift HTTP接收端口
  -v $(pwd)/otelcol-config.yaml:/etc/otelcol/otelcol-config.yaml:ro \
  -e LOG_LEVEL=debug \
  jaegertracing/jaeger-v2-otelcol:latest

4.2 Docker Compose配置

yaml
version: '3.8'
services:
  jaeger-v2:
    image: jaegertracing/jaeger-v2-otelcol:latest
    container_name: jaeger-v2-otelcol
    ports:
      - "***:***"  # UI端口
      - "4317:4317"    # OTLP gRPC
      - "4318:4318"    # OTLP HTTP
      - "***:***"  # Jaeger Thrift HTTP
    volumes:
      - ./otelcol-config.yaml:/etc/otelcol/otelcol-config.yaml:ro  # 自定义配置文件
      - jaeger-data:/var/lib/jaeger  # 持久化存储(如启用)
    environment:
      - LOG_LEVEL=info
      - JAEGER_STORAGE_TYPE=elasticsearch  # 示例:使用Elasticsearch存储
      - ES_ENDPOINT=[***]
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - elasticsearch  # 如需外部存储,需配置依赖服务

  elasticsearch:  # 示例存储后端(可选)
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.10.4
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - xpack.security.enabled=false
    ports:
      - "9200:9200"
    volumes:
      - es-data:/usr/share/elasticsearch/data

volumes:
  jaeger-data:
  es-data:

4. 使用配置详解

4.1 环境变量说明

环境变量名描述默认值
LOG_LEVEL日志输出级别(debug/info/warn/error)info
OTELCOL_CONFIGOpenTelemetry Collector配置文件路径/etc/otelcol/otelcol-config.yaml
JAEGER_STORAGE_TYPE实验性:指定存储后端(memory/elasticsearch/cassandra)memory (非持久化,仅实验用)
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT内置OTLP导出器目标地址(如外部可观测性平台)-
ES_ENDPOINTElasticsearch存储后端地址(当JAEGER_STORAGE_TYPE=elasticsearch时)http://localhost:9200

4.2 核心配置文件说明

OpenTelemetry Collector通过otelcol-config.yaml定义数据处理流程,基础配置示例如下:

yaml
receivers:
  # 数据接收组件配置
  otlp:
    protocols:
      grpc:  # 监听4317端口(OTLP/gRPC)
      http:  # 监听4318端口(OTLP/HTTP)
  jaeger:
    protocols:
      thrift_http:  # 监听***端口(Jaeger Thrift HTTP)

processors:
  # 数据处理组件配置
  batch:  # 批量处理优化(默认启用)
    timeout: 5s
    send_batch_size: 1024
  memory_limiter:  # 内存限制(防止OOM)
    limit_mib: 512
    spike_limit_mib: 128
    check_interval: 5s

exporters:
  # 数据导出组件配置
  jaeger:  # 导出至Jaeger存储(实验性V2)
    endpoint: "localhost:***"
    tls:
      insecure: true
  logging:  # 日志输出(调试用)
    loglevel: debug

service:
  # 定义数据处理管道
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp, jaeger]  # 启用的接收者
      processors: [memory_limiter, batch]  # 启用的处理器
      exporters: [jaeger, logging]  # 启用的导出者

4.3 端口映射说明

端口用途协议说明
***Jaeger UI查询界面HTTP提供追踪数据可视化与查询界面
4317OTLP/gRPC接收端口gRPC接收OpenTelemetry gRPC格式追踪数据
4318OTLP/HTTP接收端口HTTP接收OpenTelemetry HTTP格式追踪数据
***Jaeger Thrift HTTP接收端口HTTP兼容传统Jaeger客户端数据上报
***Jaeger gRPC导出端口gRPC内部导出至Jaeger存储后端(如启用)

5. 注意事项

  • 实验性声明:本镜像为Jaeger V2实验版本,功能稳定性未经验证,严禁用于生产环境
  • 存储配置:默认使用内存存储(重启后数据丢失),持久化需配置JAEGER_STORAGE_TYPE及对应后端连接参数
  • 资源要求:建议分配至少1GB内存(通过--memory=1g限制),高流量场景需增加CPU/内存配置
  • 配置自定义:复杂场景需通过挂载otelcol-config.yaml覆盖默认配置,推荐使用ConfigMap管理配置(K8s环境)
  • 版本兼容性:需确认客户端SDK与Jaeger V2协议兼容性(参考OpenTelemetry文档)
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用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

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