OpenTelemetry、Jaeger 与 Zipkin：分布式链路追踪方案对比与实践

问题背景介绍

随着微服务架构的普及，服务之间调用链路变得异常复杂，单一服务故障或性能瓶颈往往牵一发动全身。分布式链路追踪（Distributed Tracing）能够帮助我们从整体视角出发，定位跨服务调用延迟、错误传播、依赖关系等问题，从而提升系统可观测性和运维效率。当前常见的开源追踪方案主要有 OpenTelemetry、Jaeger 和 Zipkin，它们在协议、存储、生态以及易用性方面各有优劣。

本篇文章将基于 方案对比分析型 结构，围绕以下五个部分展开：

多种解决方案对比
各方案优缺点分析
选型建议与适用场景
实际应用效果验证

本文适合已有微服务和监控基础的后端开发者阅读。

多种解决方案对比

1. OpenTelemetry

简介：由 CNCF 主导的开源可观测性框架，支持 Tracing、Metrics 和 Logging。
协议与格式：OTLP（OpenTelemetry Protocol），基于 gRPC/HTTP。
采集方式：SDK + Collector 模式，灵活插拔。
生态：覆盖 Java、Go、Python、Node.js 等多语言客户端，与 Prometheus、Grafana、Elastic 等工具无缝集成。

2. Jaeger

简介：由 Uber 开源并捐赠给 CNCF 的分布式追踪系统。
协议与格式：兼容 OpenTracing，后续支持 OTLP。
存储后端：支持 Elasticsearch、Cassandra、本地文件等。
UI 可视化：提供 Web 界面，支持服务依赖图、调用时序图、服务拓扑等视图。

3. Zipkin

简介：由 Twitter 开源，最早的分布式追踪系统之一。
协议与格式：HTTP JSON、Thrift。
存储后端：支持 Elasticsearch、MySQL、Cassandra 等。
特性：启动轻量，部署简便，社区成熟。

下表简要对比：

架构灵活度：OpenTelemetry > Jaeger > Zipkin
协议标准化：OpenTelemetry > Jaeger（兼容 OT） > Zipkin
存储扩展性：Jaeger / OpenTelemetry > Zipkin
可视化体验：Jaeger > Zipkin > OpenTelemetry（需自行集成）

各方案优缺点分析

OpenTelemetry

优点：

全栈可观测（Tracing+Metrics+Logging）一体化框架
多语言支持和统一协议（OTLP）
Collector 可热插拔，支持多种后端

缺点：

生态尚在发展，部分集成需要自定义配置
初期学习成本较高

Jaeger

优点：

原生支持服务依赖分析与拓扑展示
与 OpenTracing 兼容，易于老项目迁移
存储后端多样，性能可调优

缺点：

在多租户场景下需要额外处理隔离
直接部署 Collector 时和 OTEL Collector 功能重叠

Zipkin

优点：

部署简单，资源占用低
社区成熟，文档丰富

缺点：

协议老旧，未完全兼容 OTLP
功能相对单一，主要聚焦 Tracing

选型建议与适用场景

追求标准化和可扩展：推荐 OpenTelemetry，适合新建项目或打算长期维护的团队。
已有 OpenTracing + Elasticsearch 集群：继续使用 Jaeger，可平滑升级到 OTLP。
轻量部署和简单需求：Zipkin 足矣，适合资源受限或 PoC 场景。
全栈可观测统一平台需求：OpenTelemetry Collector + Prometheus + Grafana + ELK。

实际应用效果验证

以下示例基于 Spring Boot 微服务，使用 OpenTelemetry SDK 采集链路，并将数据导入 Jaeger。

1. 环境准备

Java 11+
Spring Boot 2.5+
Docker + docker-compose

2. docker-compose.yaml

version: '3.8'
services:jaeger:image: jaegertracing/all-in-one:1.31ports:- '6831:6831/udp'- '16686:16686'otel-collector:image: otel/opentelemetry-collector:0.66.0command: ["--config=/etc/otel-collector-config.yaml"]volumes:- ./otel-collector-config.yaml:/etc/otel-collector-config.yamlports:- '4317:4317'- '55680:55680'

3. otel-collector-config.yaml

receivers:otlp:protocols:grpc:http:exporters:jaeger:endpoint: "jaeger:14250"service:pipelines:traces:receivers: [otlp]exporters: [jaeger]

4. Spring Boot 集成

pom.xml 依赖：

<dependency><groupId>io.opentelemetry</groupId><artifactId>opentelemetry-exporter-otlp</artifactId><version>1.18.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>io.opentelemetry.instrumentation</groupId><artifactId>opentelemetry-spring-boot-starter</artifactId><version>1.18.0</version>
</dependency>

application.yml 配置：

otel:resource:service.name: order-serviceexporter:otlp:endpoint: http://localhost:4317protocol: grpc

5. 业务代码示例

@RestController
@RequestMapping("/orders")
public class OrderController {@GetMapping("/{id}")public Order getOrder(@PathVariable String id) {// 模拟调用库存服务Span span = Span.current().spanBuilder("check-inventory").startSpan();try (Scope sc = span.makeCurrent()) {// 假设调用远程库存服务Thread.sleep(50);} catch (InterruptedException e) {span.recordException(e);} finally {span.end();}return new Order(id, "商品-" + id, 1);}
}

6. 验证

启动 docker-compose up -d，同时启动 Spring Boot 应用。
访问 http://localhost:8080/orders/1001，并打开 Jaeger UI（http://localhost:16686）。
在 Jaeger 界面中可见 order-service 的调用链，包含 check-inventory 自定义 Span。

总结

本文详细对比了 OpenTelemetry、Jaeger 与 Zipkin 三种分布式链路追踪方案，从协议、生态、性能等角度给出分析与选型建议，并提供了 Spring Boot 项目接入 OpenTelemetry + Jaeger 的实战示例。希望能够帮助后端团队在可观测性建设中快速上手并优化监控架构。

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