系统拓扑图

介绍

系统拓扑图（System Topology）是分布式系统监控中的重要工具，它通过图形化的方式展示服务之间的调用关系和依赖。在Jaeger中，拓扑图基于追踪数据自动生成，帮助开发者直观理解系统的整体架构和流量走向。

为什么需要拓扑图？

可视化依赖：快速发现服务间的层级关系
故障定位：识别异常调用链路
性能分析：发现高延迟的通信路径

基础概念

节点与边

节点：代表系统中的独立服务（如上图的前端服务）
边：表示服务间的调用关系，箭头方向即调用方向

关键指标

Jaeger拓扑图中常见的可视化元素：

节点大小：反映请求量或错误率
边颜色/粗细：表示延迟或吞吐量
状态标识：健康（绿色）/警告（黄色）/错误（红色）

实战案例

场景：电商系统拓扑分析

假设我们有一个包含以下服务的电商系统：

web-server：处理用户请求
auth-service：负责认证
product-service：商品信息
inventory-service：库存管理

通过Jaeger收集的追踪数据，自动生成的拓扑图可能如下：

异常识别示例

当inventory-service出现高延迟时，拓扑图会显示：

product-service到inventory-service的边变为红色
鼠标悬停可查看具体延迟数值

代码示例

虽然拓扑图是自动生成的，但我们可以通过Jaeger API获取拓扑数据：

// 示例：查询拓扑数据
const response = await fetch('http://jaeger-query/api/topology', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    start: '2023-01-01T00:00:00Z',
    end: '2023-01-02T00:00:00Z'
  })
});

// 响应数据结构示例
{
  "nodes": [
    { "id": "web-server", "type": "service" },
    { "id": "auth-service", "type": "service" }
  ],
  "edges": [
    { "source": "web-server", "target": "auth-service", "callCount": 1200 }
  ]
}

最佳实践

时间范围选择：
- 高峰期分析：选择业务高峰时段
- 故障排查：聚焦异常发生时间段
过滤技巧：
- 按服务类型过滤
- 隐藏健康节点（使用Jaeger UI的筛选功能）
关联分析：
- 结合具体追踪数据查看问题链路
- 对比历史拓扑发现架构变化

总结

系统拓扑图是理解分布式系统架构的"地图"，通过Jaeger的可视化功能，开发者可以：

快速掌握服务依赖关系
识别系统瓶颈
监控架构健康状态

延伸学习

尝试在Jaeger中对比不同时间段的拓扑变化
结合具体追踪数据，分析拓扑图中的异常边
使用jaeger-client手动上报特定拓扑信息

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基础概念​

节点与边​

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实战案例​

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