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Prometheus集成

介绍​

在现代微服务架构中，监控分布式系统的性能至关重要。Jaeger作为分布式追踪系统，能够帮助开发者理解请求在服务间的流转情况，而Prometheus则是监控指标的黄金标准。通过将两者集成，可以实现：

  1. 将Jaeger的span和trace数据转化为可监控的指标
  2. 在Prometheus中设置基于追踪数据的告警规则
  3. 通过Grafana可视化追踪指标
为什么需要集成？

单独使用Jaeger时，你只能查看单个请求的追踪数据。而与Prometheus集成后，你能看到全局的性能趋势，比如"过去5分钟有多少请求延迟超过500ms"。

基础概念​

Jaeger 指标类型​

Jaeger默认会暴露以下Prometheus格式的指标：

  • 请求计数：jaeger_tracer_requests_total
  • 延迟分布：jaeger_tracer_latency_bucket
  • 错误计数：jaeger_tracer_errors_total

Prometheus数据模型​

Prometheus使用四类核心指标：

<metric name>{<label name>=<label value>, ...} <metric value>

例如一个Jaeger指标的完整形式：

jaeger_tracer_requests_total{service="order-service", endpoint="/checkout"} 42

配置集成​

步骤1：启用Jaeger的Prometheus端点​

在Jaeger Collector配置中添加以下设置（以docker-compose为例）：

version: '3'
services:
  jaeger-collector:
    image: jaegertracing/jaeger-collector
    command: [
      "--metrics-backend=prometheus",
      "--prometheus.http-server-port=14269"
    ]
    ports:
      - "14269:14269"

步骤2：配置Prometheus抓取​

在Prometheus的prometheus.yml中添加job：

scrape_configs:
  - job_name: 'jaeger'
    scrape_interval: 15s
    static_configs:
      - targets: ['jaeger-collector:14269']

步骤3：验证指标​

启动服务后，访问Prometheus的Graph界面，输入jaeger_前缀应该能看到相关指标：

jaeger_tracer_started_spans_total{service="web-api"} 1024
jaeger_tracer_traces_sampled_total{service="payment-service"} 768

实际案例：监控订单处理延迟​

假设我们需要监控电商系统中订单处理的P99延迟：

1. 定义Prometheus告警规则​

创建jaeger.rules.yml文件：

groups:
- name: jaeger.rules
  rules:
  - alert: HighOrderProcessingLatency
    expr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(jaeger_tracer_latency_bucket{service="order-service", endpoint="/process"}[5m])) by (le)) > 1
    for: 10m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High latency in order processing"
      description: "P99 latency for /process is {{ $value }}s"

2. 可视化指标​

在Grafana中创建面板，使用以下PromQL查询：

histogram_quantile(0.99, 
  sum(rate(jaeger_tracer_latency_bucket{service="order-service"}[5m])) 
by (le, endpoint)

高级技巧​

自定义业务指标​

除了默认指标，你可以在代码中记录业务特定的span标签，它们会自动转为Prometheus标签：

span := tracer.StartSpan("process_order")
span.SetTag("order.value", 99.99)  // 自动转为 label_order_value
span.Finish()

指标基数控制​

标签爆炸

过多的唯一标签组合会导致Prometheus性能问题。避免使用高基数字段（如用户ID）作为标签。

总结​

通过本文你学会了：

✓ Jaeger与Prometheus集成的核心价值
✓ 如何配置基础的数据采集
✓ 编写基于追踪指标的告警规则
✓ 实际电商系统的监控案例实现

延伸学习​

  1. 官方文档：

  2. 实践练习：

    • 尝试为你的服务设置一个"错误率超过5%"的告警
    • 在Grafana中创建延迟热力图(Heatmap)面板

  3. 进阶话题：

    • 使用OpenTelemetry Collector替代直接集成
    • 将指标与日志、追踪进行关联分析