Quickwit项目实战：使用Jaeger实现分布式追踪分析

Quickwit项目实战：使用Jaeger实现分布式追踪分析

quickwit Sub-second search & analytics engine on cloud storage 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/quickwit

前言

在现代分布式系统中，追踪服务间的调用链路对于性能分析和故障排查至关重要。本文将介绍如何利用Quickwit这一高效的搜索和分析引擎，结合Jaeger这一流行的分布式追踪系统，构建一个完整的追踪分析解决方案。

环境准备

系统要求

• 已安装Docker和Docker Compose
• 至少4GB可用内存
• 约1GB的磁盘空间

核心组件

1. Quickwit：作为存储和查询引擎，负责存储追踪数据并提供高效的查询能力
2. Jaeger：作为追踪可视化工具，提供直观的调用链展示界面

快速部署

编写Docker Compose配置

创建docker-compose.yaml文件，内容如下：

version: "3"

services:
  quickwit:
    image: quickwit/quickwit:0.8.1
    volumes:
      - ./qwdata:/quickwit/qwdata
    ports:
      - 7280:7280
    environment:
      - QW_ENABLE_OPENTELEMETRY_OTLP_EXPORTER=true
      - OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:7281
    command: ["run"]

  jaeger-query:
    image: jaegertracing/jaeger-query:1.60
    ports:
      - 16686:16686
    environment:
      - SPAN_STORAGE_TYPE=grpc
      - GRPC_STORAGE_SERVER=quickwit:7281
      - GRPC_STORAGE_TLS=false

配置说明

1. Quickwit服务：

   • 启用OpenTelemetry OTLP导出器
   • 将追踪数据发送到本地7281端口
   • 数据持久化存储在本地qwdata目录

2. Jaeger服务：

   • 配置使用gRPC协议连接Quickwit作为存储后端
   • 禁用TLS以简化本地开发环境

启动服务

执行以下命令启动整个系统：

docker compose up

启动完成后，可以通过以下地址访问服务：

• Quickwit UI: http://localhost:7280
• Jaeger UI: http://localhost:16686

追踪数据分析

常见追踪类型

Quickwit系统会自动生成多种类型的追踪数据，包括：

1. 查询相关：

   • find_traces：Jaeger查询按钮触发的追踪
   • get_operations：获取操作列表时生成
   • get_services：获取服务列表时生成

2. 数据处理：

   • ingest-spans：通过gRPC OTLP API接收span时生成
   • indexing：文档索引过程追踪

3. 系统操作：

   • split_upload：分片上传操作
   • merge_operation：合并操作追踪

使用Jaeger UI分析

Jaeger提供了直观的界面用于：

1. 服务拓扑图：展示服务间调用关系
2. 追踪详情：显示完整调用链和时间线
3. 性能统计：分析各环节耗时分布

使用Quickwit UI查询

Quickwit提供了强大的查询能力，可以使用类似Lucene的语法：

1. 基础查询：

   service_name:quickwit
   

2. 条件过滤：

   span_duration_millis:>100
   

3. 属性查询：

   resource_attributes.service.version:v0.8.1
   

4. 事件查询：

   service_name:quickwit AND events.event_attributes.level:INFO
   

性能优化建议

1. 索引配置：

   • 调整分片大小以适应追踪数据特点
   • 合理设置数据保留策略

2. 查询优化：

   • 使用时间范围缩小查询范围
   • 对常用字段建立索引

3. 存储优化：

   • 定期合并小分片
   • 考虑使用压缩存储格式

常见问题排查

1. 数据未显示：

   • 确认Quickwit的OTLP导出器已启用
   • 检查Jaeger与Quickwit的连接配置

2. 查询性能差：

   • 检查是否使用了合适的查询条件
   • 确认系统资源是否充足

3. 存储空间不足：

   • 调整数据保留策略
   • 考虑使用外部存储卷

进阶应用

1. 生产环境部署：

   • 配置TLS安全连接
   • 设置资源限制和健康检查

2. 大规模追踪：

   • 考虑使用Quickwit集群模式
   • 实现数据分片策略

3. 自定义分析：

   • 利用Quickwit的API构建自定义分析工具
   • 集成到现有监控系统中

总结

通过本文介绍的方法，您可以快速搭建一个基于Quickwit和Jaeger的分布式追踪分析系统。Quickwit提供了高效的存储和查询能力，而Jaeger则提供了直观的可视化界面，两者结合可以很好地满足分布式系统的追踪分析需求。

对于希望进一步深入学习的读者，建议探索如何将这一解决方案应用到实际生产环境中，以及如何根据具体业务需求进行定制化开发。

quickwit Sub-second search & analytics engine on cloud storage 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/quickwit