参考：grafana tempo结合loki实现分布式追踪 - 屌丝的IT - 博客园

一. Grafana Tempo 简介

常见的分布式追踪协议、系统，比较知名的有：Jaeger，Zipkin，OpenCensus 和 OpenTelemetry 等。

Grafana Tempo 是一个开放源代码，易于使用的大规模分布式跟踪后端，采用Go 语言实现。Tempo 成本低效益高，仅需要对象存储即可运行，并且与 Grafana，Prometheus 和 Loki 深度集成。Tempo 可以与任何开源跟踪协议一起使用，包括 Jaeger，Zipkin 和 OpenTelemetry。它仅支持键/值查找，并且旨在与用于发现的日志和度量标准（示例性）协同工作。

Tempo 与 Jaeger，Zipkin，OpenCensus 和 OpenTelemetry 兼容。它以任何上述格式提取批处理，对其进行缓冲，然后将其写入 GCS，S3 或本地磁盘。因此，它坚固，便宜且易于操作！

简单说，Tempo 是一个分布式追踪系统，可以使用 Jaeger，Zipkin，OpenCensus 和 OpenTelemetry 中的任何一个追踪协议。

Grafana Tempo 是一个新的开源、易于使用的大容量分布式跟踪后端。Grafana 的 Tempo 是出自 Grafana 实验室的一个简单易用、大规模的、分布式的跟踪后端。Tempo 集成了 Grafana、Prometheus 以及 Loki，并且它只需要对象存储进行操作，因此成本低廉，操作简单。

关于为什么开发 Tempo 这个系统，官方给了如下说明：

在 Grafana Labs，我们希望我们的跟踪系统总是能够回答这样的问题: “为什么这个客户的查询速度很慢? ”“一个间歇性的错误又出现了。我能看到确切的痕迹吗? ”我们发现我们自己想要 100% 的抽样，但不想管理 Elasticsearch 或 Cassandra 集群来完成它。

此外，他们发现跟踪后端不需要索引跟踪。可以通过日志和样本发现痕迹。为什么要花钱索引你的痕迹、你的日志和你的指标？我们所需要的只是一台精简的、简单的、按 id 进行追踪的存储机器。所以他们创造了 Tempo。

2. Tempo 架构：

Tempo的架构仍然分为distributor、ingester、querier、tempo-query、compactor这几个架构，各模块的作用：

distributor

启动多个端口，分别接受来自Jaeger、Zipkin和OpenCensus协议的数据，按照TraceID进行哈希并映射到哈希环上，并交由ingester进行存储处理。

ingester

具体负责trace数据的块存储（memcache、GCS、S3）、缓存（Memcache）和索引的处理

querier

负责从ingester和后端存储里面捞取trace数据，并提供api给查询者

compactor

负责后端存储块的压缩，减少数据块数量

tempo-query

tempo的一个可视化界面，用的jaeger query，可以在上面查询tempo的trace数据。

查询界面：

Tempo 项目地址：https://github.com/grafana/tempo，

文档地址：https://grafana.com/docs/tempo/latest/

三. 优点

3.1 减少索引的大小

在丰富且定义良好的数据模型中，跟踪包含大量信息。通常，跟踪后端有两种交互：使用元数据选择器（如服务名或者持续时间）筛选跟踪，以及筛选后的可视化跟踪。

为了加强搜索，大多数的开源分布式跟踪框架会对跟踪中的许多字段进行索引，包括服务名称、操作名称、标记和持续时间。这会导致索引很大，并迫使你使用 Elasticsearch 或者 Cassandra 这样的数据库。但是，这些很难管理，而且大规模运营成本很高，所以我在 Grafana 实验室的团队开始提出一个更好的解决方案。

在 Grafana 中，我们的待命调试工作流从使用指标报表开始（我们使用 Cortex 来存储我们应用中的指标，它是一个云原生基金会孵化的项目，用于扩展 Prometheus），深入研究这个问题，筛选有问题服务的日志（我们将日志存储在 Loki 中，它就像 Prometheus 一样，只不过 Loki 是存日志的），然后查看跟踪给定的请求。我们意识到，我们过滤时所需的所有索引信息都可以在 Cortex 和 Loki 中找到。但是，我们需要一个强大的集成，以通过这些工具实现跟踪的可发现性，并需要一个很赞的存储，以根据跟踪 ID 进行键值查找。

这就是 Grafana Tempo 项目的开始。通过专注于给定检索跟踪 ID 的跟踪，我们将 Tempo 设计为最小依赖性、大容量、低成本的分布式跟踪后端。

3.2 操作简单，性价比高

Tempo 使用对象存储后端，这是它唯一的依赖。它既可以被用于单一的二进制下，也可以用于微服务模式（请参考仓库中的例子，了解如何轻松上手）。使用对象存储还意味着你可以存储大量的应用程序的痕迹，而无需任何采样。这可以确保你永远不会丢弃那百万分之一的出错或具有较高延迟的请求的跟踪。

3.3 与开源工具的强大集成

Grafana 7.3 包括了 Tempo 数据源，这意味着你可以在 Grafana UI 中可视化来自Tempo 的跟踪。而且，Loki 2.0 的新查询特性使得 Tempo 中的跟踪更简单。为了与 Prometheus 集成，该团队正在添加对范例exemplar的支持，范例是可以添加到时间序列数据中的高基数元数据信息。度量存储后端不会对它们建立索引，但是你可以在 Grafana UI 中检索和显示度量值。尽管范例可以存储各种元数据，但是在这个用例中，存储跟踪 ID 是为了与 Tempo 紧密集成。

这个例子展示了使用带有请求延迟直方图的范例，其中每个范例数据点都链接到 Tempo 中的一个跟踪。

3.4 元数据一致性

作为容器化应用程序运行的应用发出的遥测数据通常具有一些相关的元数据。这可以包括集群 ID、命名空间、吊舱 IP 等。这对于提供基于需求的信息是好的，但如果你能将元数据中包含的信息用于生产性的东西，那就更好了。例如，你可以使用 Grafana 云代理将跟踪信息导入 Tempo 中，代理利用 Prometheus 服务发现机制轮询 Kubernetes API 以获取元数据信息，并且将这些标记添加到应用程序发出的跨域数据中。由于这些元数据也在 Loki 中也建立了索引，所以通过元数据转换为 Loki 标签选择器，可以很容易地从跟踪跳转到查看给定服务的日志。

下面是一个一致元数据的示例，它可用于Tempo跟踪中查看给定范围的日志。

3.5 云原生

Grafana Tempo 可以作为容器化应用，你可以在如 Kubernetes、Mesos 等编排引擎上运行它。根据获取/查询路径上的工作负载，各种服务可以水平伸缩。你还可以使用云原生的对象存储，如谷歌云存储、Amazon S3 或者 Tempo Azure 博客存储。更多的信息，请阅读 Tempo 文档中的架构部分。

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