Jaeger
Jaeger是一个基于opentracing规范的链路追踪工具，至于opentracing具体是什么，可以参考opentracing官网，简单来说opentracing就是一套标准，里面提供了链路追踪的基本单元和接口。
基本单元可以理解为trace和span，span是一个operation表达，trace是一个完整链路的表达，例如：后端接口的一个调用可以理解为一个trace，而这个后端接口中调用了MySQL的服务，这个MySQL服务的调用过程就可以被看做是一个span。
接口可以理解为opentracing规定的一些接口，例如：inject extract方法等等。
如果一个追踪工具按照opentracing的基本单元，实现了对应的接口，就可以理解为这个追踪工具是符合opentracing规范的。Jaeger就是一个符合opentracing规范的追踪工具。
Client
Jaeger为多种语言提供了client，方便各种语言调用，如 go，python，c++，Java等。client可以理解为生成trace和span然后发送给下游接受模块的工具，生成span和初始化trace都很简单，只要调用jaeger提供的包，使用一个函数就可以新建一个trace，traceid和一些默认的tags都会被自动注入，例如hostman，ip之类的信息。
关于各种语言使用jaeger的demo网上有很多，就不赘述了。
关于client是如何将数据发送给下游的接受模块的
1.首先当你调用span.finish方法的时候，client会把finish的span打包转换为可以发送的格式
2.塞到一个队列中，队列的实现各种语言的实现有些许差异。
3.队列有一个处理函数，会把队列中的数据取出来，放到一个batch span中，当这个batch span满的时候，或者时间到了之后（这个时间是可以设置的），就会发送给下游，这个下游可以是agent或者collector，同时选择发送的协议也有很多udp http grpc都有提供，而且扩展别的采样方式也很简单，例如可以复用日志采集的agent，Prometheus的agent等等。
Agent
agent，顾名思义就是接受client生成数据的地方，agent和client使用udp长链接传输数据。agent只是一个用来收集数据的代理，会把数据发送给真正的收集器collector，收集和发送的过程和client相似。
如果在程序跑在物理机上的话，部署agent是有必要的，如果程序是跑在云上，那就需要client直接把数据传给collector了。
同时，如果有部署agent的话，agent还会接受来自collector关于采样的信息
Collector
collector，是用于将采集之后的数据写到kafka中，逻辑也很简单，启动一个server，提供了各种端口，各种协议的方式，然后接受数据写到kafka中就完事。
ingester
ingester从名字就可以看出是从kafka里面取数据然后做持久化的，关于这个持久化的对象，jaeger原生是选择了elasticsearch（简称es），之索引选择es是因为查询非常方便（反向索引），性能也不错。es是elk（全链路的采集/存储/可视化，工业界用的非常多）中一个存储引擎。
ingester原生写入es的索引是采用时间结尾的，方便在前端使用时间去检索。
Query
query，是jaeger后端的一个模块，为前端的搜索提供接口，/api/service /api/search等等都是提供的接口，用于前端查询。
采样策略
因为实际上大规模的系统，利用jaeger进行排查问题或者监控报警之类的需求，只需要部分数据就可以，如果把所有的数据都存入的话可能会导致存储的压力比较大，并且可能服务本身也要因为发送数据出现性能问题，所以jaeger提供了采样策略可供选择。
- 概率采样
- 自适应采样
inject extract
inject和extract是jaeger可以做到跨进程追踪的关键，inject和extract的实现也非常简单，可以看作是序列化和反序列化的函数，既然有序列化和反序列化，那就需要数据载体，在jaeger中http header就是一种数据载体，如果两个服务之间是使用http接口进行调用，就可以通过把当前spancontext的数据序列化到header中，然后传递，在下游的服务接受到这个请求的时候可以通过header去解析，然后拿到信息去创建一个span，这个新创建的span就是同一个trace里面的内容，在前端界面查询的时候就可以查到。
当前的记录就到这里，因为工作有需要使用和改造下jaeger，所以就简单记录下，如果后期看的人多，会出一个详细的jaeger各个模块的代码解析。
