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jaeger-operator 镜像详细说明

jaeger-operator 使用指南

jaeger-operator 配置说明

jaeger-operator 官方文档

Jaeger Operator for Kubernetes 技术文档

镜像概述和主要用途

Jaeger Operator 是一个 Kubernetes Operator,用于在 Kubernetes 集群中自动化部署、配置、管理和升级 Jaeger 分布式追踪系统。通过自定义资源(Custom Resource, CR)抽象,Jaeger Operator 简化了 Jaeger 实例的生命周期管理,降低了在 Kubernetes 环境中构建可观测性平台的复杂度。

核心功能和特性

  • 自定义资源(CR)支持:通过 Jaeger 自定义资源定义(CRD)声明式管理 Jaeger 实例,支持 YAML 配置即部署。
  • 多部署策略:内置 all-in-one(测试)、production(生产)等部署策略,适配不同环境需求。
  • 自动化生命周期管理:自动处理 Jaeger 组件的部署、升级、回滚及资源清理,无需手动操作 Kubernetes 原生资源(如 Deployment、Service)。
  • 存储集成:支持 Elasticsearch、Cassandra、Kafka 等主流存储后端,可通过 CR 配置自动关联存储资源。
  • Kubernetes 原生集成:自动生成 ConfigMap、Secret、Service、Ingress 等资源,支持与 Prometheus、Grafana 等可观测性工具联动。
  • 采样策略自动注入:通过 MutatingWebhook 向应用 Pod 自动注入 Jaeger 采样配置,简化追踪接入。
  • 配置动态更新:支持通过 CR 字段修改实时更新 Jaeger 配置(如存储参数、资源限制),无需重启 Operator。

使用场景和适用范围

  • 微服务架构分布式追踪:需对跨服务请求链路进行追踪、排查延迟或错误的场景。
  • Kubernetes 可观测性平台:作为可观测性栈(Prometheus + Grafana + Jaeger)的核心组件,构建完整监控体系。
  • 简化 Jaeger 管理:团队希望避免手动管理 Jaeger 组件(如 Collector、Query、Agent)及存储资源时使用。
  • 多环境一致性部署:需在开发、测试、生产环境中快速复用 Jaeger 配置,保证环境一致性。
  • 大规模集群管理:在多租户或大规模 Kubernetes 集群中,通过 Operator 统一管控多个 Jaeger 实例。

详细的使用方法和配置说明

安装 Jaeger Operator

前提条件

  • Kubernetes 集群版本 ≥ 1.21(推荐 1.24+)。
  • 集群已启用 RBAC(默认启用)。
  • 若使用生产模式,需提前部署存储后端(如 Elasticsearch)。

安装方式

1. 通过 Helm Chart 安装(推荐)

Helm 是 Jaeger Operator ***推荐的安装方式,支持版本控制和参数自定义:

bash
# 添加 Jaeger Helm 仓库
helm repo add jaegertracing [***]
helm repo update

# 安装 Operator(默认命名空间:observability)
helm install jaeger-operator jaegertracing/jaeger-operator \
  --namespace observability \
  --create-namespace \
  --version 2.48.0  # 替换为最新版本
2. 通过 Kubernetes Manifests 安装

直接 apply ***维护的 YAML 清单(包含 CRD、RBAC 及 Operator Deployment):

bash
# 安装 CRD
kubectl apply -f [***]
3. 通过 Operator Lifecycle Manager (OLM) 安装

若集群已部署 OLM(如 OpenShift 内置),可通过 OperatorHub 搜索 Jaeger 并一键安装。

创建 Jaeger 实例

安装 Operator 后,通过 Jaeger 自定义资源(CR)创建实例。以下为典型场景示例:

场景 1:All-in-One 模式(测试环境)

all-in-one 模式将 Jaeger 所有组件(Agent、Collector、Query、Ingester)打包为单个 Pod,适合快速测试,不持久化数据:

yaml
# jaeger-all-in-one.yaml
apiVersion: jaegertracing.io/v1
kind: Jaeger
metadata:
  name: jaeger-test
spec:
  strategy: allInOne  # 测试模式
  allInOne:
    image: jaegertracing/all-in-one:1.48  # Jaeger 镜像版本
  ingress:
    enabled: true  # 启用 Ingress 暴露 Query UI
    hosts:
      - jaeger-test.example.com  # 替换为实际域名

应用配置:

bash
kubectl apply -f jaeger-all-in-one.yaml -n observability

场景 2:Production 模式(生产环境)

production 模式采用分布式部署,组件独立部署并使用持久化存储(如 Elasticsearch),适合生产环境:

yaml
# jaeger-production.yaml
apiVersion: jaegertracing.io/v1
kind: Jaeger
metadata:
  name: jaeger-prod
spec:
  strategy: production  # 生产模式
  collector:
    replicas: 2  #  collector 副本数(高可用)
    resources:
      limits:
        cpu: 1000m
        memory: 1Gi
  query:
    replicas: 2  # Query 副本数
    resources:
      limits:
        cpu: 500m
        memory: 512Mi
  storage:
    type: elasticsearch  # 使用 Elasticsearch 存储追踪数据
    elasticsearch:
      nodeCount: 3  # Elasticsearch 节点数(若需 Operator 自动部署 ES)
      # 若使用外部 ES,替换为:
      # hosts: ["[***]"]
      # secretName: jaeger-es-secret  # 存储 ES 认证信息的 Secret 名称
  agent:
    strategy: DaemonSet  # Agent 以 DaemonSet 部署(每个节点一个实例)
  ingress:
    enabled: true
    hosts:
      - jaeger-prod.example.com

应用配置:

bash
kubectl apply -f jaeger-production.yaml -n observability

配置参数说明

Jaeger 自定义资源(CR)核心字段

字段路径说明可选值/示例
spec.strategy部署策略allInOne(测试)、production(生产)
spec.storage.type存储后端类型elasticsearch、cassandra、memory
spec.collector.replicasCollector 副本数(生产环境建议 ≥2)2、3
spec.agent.strategyAgent 部署模式DaemonSet(节点级)、Sidecar(应用级)
spec.ingress.enabled是否启用 Ingress 暴露 Query UItrue、false
spec.resources资源限制(可作用于 Collector/Query/Agent 等组件)limits: {cpu: "1000m", memory: "1Gi"}

环境变量配置

Jaeger Operator 自身支持通过环境变量调整行为(通过 Operator Deployment 的 env 字段配置):

环境变量说明默认值
WATCH_NAMESPACEOperator 监控的命名空间(多 namespace 用逗号分隔,为空时监控全集群)安装 Operator 的命名空间
LOG_LEVEL日志级别info
JAEGER_AGENT_HOSTOperator 自身接入 Jaeger 追踪的 Agent 地址(用于调试 Operator)空(默认不开启)

集成与扩展

存储集成(Elasticsearch 示例)

生产环境推荐使用 Elasticsearch 存储追踪数据。若已有外部 Elasticsearch 集群,通过 spec.storage.elasticsearch.hosts 和 secretName 配置:

yaml
spec:
  storage:
    type: elasticsearch
    elasticsearch:
      hosts: ["[***]"]  # 外部 ES 地址
      secretName: es-credentials  # 包含 ES 用户名密码的 Secret(key 为 `username` 和 `password`)

采样策略配置

通过 spec.sampling 定义采样策略(如固定采样率、基于服务名动态调整):

yaml
spec:
  sampling:
    options:
      default_strategy:
        type: probabilistic  # 概率采样
        param: 0.001  # 采样率(1/1000 请求)
      per_service_strategies:
        - service: "payment-service"  # 对特定服务调整采样率
          type: rateLimiting
          param: 10  # 每秒最多采样 10 个请求

安全配置(TLS)

为 Jaeger 组件间通信或外部访问启用 TLS:

yaml
spec:
  ingress:
    tls:
      - hosts: [jaeger-prod.example.com]
        secretName: jaeger-tls  # 包含 TLS 证书的 Secret(key 为 `tls.crt` 和 `tls.key`)
  collector:
    tls:
      enabled: true  # 启用 Collector 服务端 TLS(客户端需验证证书)
      secretName: collector-tls  # Collector 证书 Secret

部署示例

Helm 安装 Operator 完整示例

bash
# 添加仓库并安装 Operator(指定命名空间和版本)
helm repo add jaegertracing [***]
helm repo update
helm install jaeger-operator jaegertracing/jaeger-operator \
  --namespace observability \
  --create-namespace \
  --version 2.48.0 \
  --set watchNamespace=""  # 监控全集群(默认仅监控安装命名空间)

Production 模式 Jaeger 实例完整配置

yaml
# jaeger-prod-full.yaml
apiVersion: jaegertracing.io/v1
kind: Jaeger
metadata:
  name: jaeger-prod
  namespace: observability
spec:
  strategy: production
  collector:
    replicas: 3
    resources:
      requests: {cpu: "500m", memory: "512Mi"}
      limits: {cpu: "1000m", memory: "1Gi"}
  query:
    replicas: 2
    resources:
      limits: {cpu: "500m", memory: "512Mi"}
    serviceType: ClusterIP  # 内部访问用 ClusterIP,外部通过 Ingress 暴露
  storage:
    type: elasticsearch
    elasticsearch:
      hosts: ["[***]"]
      secretName: es-creds
      indexCleaner:  # 自动清理旧索引
        enabled: true
        numberOfDays: 30  # 保留 30 天数据
  agent:
    strategy: DaemonSet
    resources:
      limits: {cpu: "100m", memory: "64Mi"}
  ingress:
    enabled: true
    hosts: [jaeger.example.com]
    tls:
      - hosts: [jaeger.example.com]
        secretName: jaeger-tls
  sampling:
    options:
      default_strategy: {type: "probabilistic", param: 0.01}

查看 Jaeger 资源

部署后通过以下命令验证资源状态:

bash
# 查看 Jaeger CR 状态
kubectl get jaeger -n observability

# 查看 Jaeger 组件 Pod
kubectl get pods -n observability -l app.kubernetes.io/instance=jaeger-prod

# 查看 Ingress 地址
kubectl get ingress jaeger-prod -n observability -o jsonpath='{.status.load***.ingress[0].ip}'
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该镜像已弃用,详情请参见https://github.com/jaegertracing/jaeger/issues/4739。
28100M+ pulls
上次更新:1 年前
jaegertracing/all-in-one logo
jaegertracing/all-in-one
by jaegertracing
这是一个集成了分布式追踪系统Jaeger所有后端组件与用户界面的单个镜像,它能够在一个独立容器中完整运行,无需额外配置即可实现Jaeger后端服务(包括收集器、查询服务、存储组件等)与可视化用户界面的一体化部署,有效简化了分布式追踪系统的搭建流程,省去了分别部署各组件的繁琐步骤,适用于开发测试环境快速验证追踪功能、教学演示场景或小型生产环境的轻量化应用,为用户提供开箱即用的Jaeger全栈运行能力,助力快速构建分布式系统的追踪链路分析平台。
185500M+ pulls
上次更新:7 天前
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by jaegertracing
Jaeger Collector是Jaeger分布式追踪系统的核心组件,用于接收来自SDK的追踪数据并将其标准化、处理后发送到指定的存储系统,实现追踪数据的集中收集与持久化。
24100M+ pulls
上次更新:7 天前
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jaegertracing/jaeger-query
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暂无描述
16100M+ pulls
上次更新:7 天前
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jaegertracing/spark-dependencies
by jaegertracing
这是一个Spark作业,用于从存储中收集跟踪跨度(span),分析服务间依赖关系并存储结果供UI展示,适用于Jaeger生产部署(all-in-one分发无需此作业),默认处理当天UTC的跟踪数据,也可指定其他日期。
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jaeger-es-index-cleaner用于清理Elasticsearch中的旧Jaeger索引,解决Elasticsearch不支持TTL过期旧数据的问题,帮助管理可观测性数据的保留时间。
350M+ pulls
上次更新:7 天前

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

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