Jaeger 与OpenTelemetry比较

介绍

在现代微服务架构中，分布式追踪（Distributed Tracing）是诊断性能问题和理解系统行为的关键工具。Jaeger和OpenTelemetry是当前最流行的两种解决方案，但它们的定位和功能存在显著差异。本文将帮助初学者理解两者的核心区别、适用场景以及如何选择。

关键概念

• Jaeger：专注于分布式追踪的端到端解决方案，提供数据收集、存储和可视化。
• OpenTelemetry：跨语言的观测性框架，支持追踪（Tracing）、指标（Metrics）和日志（Logging）。

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核心功能对比

1. 架构设计

• Jaeger：自成体系的闭环系统，包含从数据采集到展示的全套组件。
• OpenTelemetry：模块化设计，通过 Collector 将数据导出到多种后端（如 Jaeger、Prometheus）。

2. 数据模型

• Jaeger 使用自定义的 Span 模型，而 OpenTelemetry 实现了 OpenTelemetry Protocol (OTLP) 标准。
• OpenTelemetry 的 Span 包含更丰富的语义约定（Semantic Conventions），例如标准化的属性命名（如 http.method）。

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代码示例对比

Jaeger 示例（Go）

import (
	"context"
	"github.com/jaegertracing/jaeger-client-go/config"
)

func main() {
	cfg := config.Configuration{
		ServiceName: "my-service",
		Sampler: &config.SamplerConfig{Type: "const", Param: 1},
	}
	tracer, closer, _ := cfg.NewTracer()
	defer closer.Close()

	span := tracer.StartSpan("say-hello")
	defer span.Finish()
	span.SetTag("greeting", "hello world")
}

OpenTelemetry 示例（Go）

import (
	"context"
	"go.opentelemetry.io/otel"
	"go.opentelemetry.io/otel/exporters/jaeger"
	"go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
)

func main() {
	exporter, _ := jaeger.New(jaeger.WithCollectorEndpoint())
	tp := trace.NewTracerProvider(trace.WithBatcher(exporter))
	otel.SetTracerProvider(tp)

	tracer := otel.Tracer("my-service")
	ctx, span := tracer.Start(context.Background(), "say-hello")
	defer span.End()
	span.SetAttributes(attribute.String("greeting", "hello world"))
}

关键差异

• OpenTelemetry 的 API 更标准化（如 otel.Tracer）。
• Jaeger 的配置更“一站式”，而 OpenTelemetry 需要显式选择导出目标。

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实际应用场景

何时选择 Jaeger？

1. 快速上手：需要开箱即用的完整追踪系统。
2. 简单部署：小团队或单一技术栈项目。
3. 已有集成：使用 Kubernetes 时可通过 Jaeger Operator 快速部署。

何时选择 OpenTelemetry？

1. 多信号观测：需要同时处理追踪、指标和日志。
2. 长期维护：OpenTelemetry 是 CNCF 毕业项目，社区支持更活跃。
3. 供应商中立：避免被特定后端（如 Jaeger）锁定。

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总结与建议

特性	Jaeger	OpenTelemetry
数据收集	仅追踪	追踪+指标+日志
部署复杂度	低	中
扩展性	有限	高（支持多后端）
社区趋势	维护阶段	快速增长

注意

Jaeger 从 v1.35 开始支持作为 OpenTelemetry 的后端，两者并非完全互斥！

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延伸资源

1. Jaeger 官方文档
2. OpenTelemetry 入门指南
3. 练习：尝试用 OpenTelemetry 将追踪数据同时导出到 Jaeger 和 Zipkin。