Docker部署OpenTelemetry Astronomy Shop：从入门到精通 🚀
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/opentelemetry-demo OpenTelemetry Astronomy Shop是一个基于微服务的分布式系统，旨在展示OpenTelemetry在近乎真实环境中的实现。本文将详细介绍如何使用Docker快速部署这个强大的可观测性演示项目。
什么是OpenTelemetry Astronomy Shop？ 🔭
OpenTelemetry Astronomy Shop是一个开源的天文商店演示应用，包含完整的电商功能：商品浏览、购物车、支付、订单处理等。该项目最大的亮点是集成了OpenTelemetry全栈可观测性，包括追踪(Tracing)、指标(Metrics)和日志(Logs)，是学习和实践分布式系统监控的绝佳示例。
环境准备与快速启动 🛠️
系统要求
- Docker 20.10+
- Docker Compose 2.0+
- 至少4GB内存
- 10GB可用磁盘空间
一键部署步骤
- 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/opentelemetry-demo
cd opentelemetry-demo
- 启动完整演示环境
make start
- 访问应用界面
- 主界面: http://localhost:8080
- Jaeger追踪: http://localhost:8080/jaeger/ui
- Grafana监控: http://localhost:8080/grafana/
- 负载生成器: http://localhost:8080/loadgen/
核心组件解析 🏗️
微服务架构
项目包含20+个微服务，每个都集成了OpenTelemetry：
- 前端服务 (src/frontend/): Next.js构建的用户界面
- 商品目录 (src/product-catalog/): Go语言实现的商品管理
- 购物车服务 (src/cart/): .NET Core实现的购物车功能
- 支付服务 (src/payment/): Node.js支付处理
- 推荐服务 (src/recommendation/): Python商品推荐算法
可观测性组件
- OpenTelemetry Collector: 统一的遥测数据收集器
- Jaeger: 分布式追踪系统
- Grafana: 指标可视化仪表板
- Prometheus: 指标存储和查询
高级配置技巧 ⚙️
环境变量配置
编辑 .env 文件自定义部署：
# 镜像名称和版本
IMAGE_NAME=ghcr.io/open-telemetry/demo
DEMO_VERSION=latest
# 服务端口配置
FRONTEND_PORT=8080
JAEGER_UI_PORT=16686
GRAFANA_PORT=3000
最小化部署
如果资源有限，可以使用最小化配置：
make start-minimal
最小化模式只启动核心服务，减少资源消耗。
故障排除与优化 🔧
常见问题解决
-
端口冲突 修改
.env文件中的端口配置，避免与本地服务冲突 -
内存不足 使用最小化部署或增加Docker内存分配
-
构建失败 清理缓存后重新构建：
make clean-images
make build
性能优化建议
- 调整
docker-compose.yml中的资源限制 - 使用本地镜像缓存加速构建
- 按需启动特定服务组件
学习资源与进阶 🎓
官方文档
实践建议
- 修改 docker-compose.yml 自定义服务配置
- 探索各微服务的OpenTelemetry集成代码
- 使用Jaeger分析分布式追踪数据
- 在Grafana中创建自定义监控仪表板
总结 📝
OpenTelemetry Astronomy Shop为开发者提供了一个完整的分布式系统可观测性实践平台。通过Docker部署，你可以快速体验现代微服务架构的监控和调试方法。无论是学习OpenTelemetry还是测试监控工具集成，这个项目都是不可或缺的学习资源。
现在就动手部署，开启你的可观测性之旅吧！ 🌟
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
