OpenTelemetry与VictoriaTraces实战部署：高效采集Trace数据与多方案性能对比

今天，我们来探讨另一个主流的Trace存储组件：VictoriaTraces。结合OpenTelemetry进行部署实践，并对其性能特点进行分析。

一、VictoriaTraces简介

VictoriaTraces 是由 VictoriaMetrics 团队开发的一款开源数据库，专门用于存储和查询分布式跟踪数据。该公司旗下主要的三款开源产品分别是VictoriaMetrics、VictoriaLogs和VictoriaTraces，它们专注于提供先进的监控和可观测性解决方案。

官方文档：https://docs.victoriametrics.com/

相关项目GitHub地址：

• VictoriaMetrics: https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics.git
• VictoriaTraces: https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaTraces.git
• VictoriaLogs: https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaLogs.git
• Helm Charts: https://github.com/VictoriaMetrics/helm-charts.git
• Operator: https://github.com/VictoriaMetrics/operator.git

功能特点：

• 高效性与可扩展性：与Grafana Tempo等方案相比，VictoriaTraces的内存使用最高可减少3.7倍，CPU使用最高可减少2.6倍。其性能和容量随CPU、内存、磁盘等资源线性扩展，并支持集群模式水平扩展。
• 简单易用：提供可直接运行的可执行文件或Docker镜像，通过命令行参数即可配置，多数环境无需复杂配置。在生产环境中无需依赖外部对象存储或数据库（如ClickHouse, Elasticsearch）。
• 兼容性强：支持接收OpenTelemetry协议的跟踪数据，并提供兼容Jaeger查询的JSON API，便于与Grafana或Jaeger UI集成。
• 监控与警报：在http://:10428/metrics端点暴露Prometheus格式的内部指标，可通过VictoriaMetrics、vmagent或Prometheus进行监控。支持与vmalert集成，基于跟踪统计数据创建告警规则。

二、架构

高可用架构：

三、部署实践

3.1 部署VictoriaTraces

1. 创建 docker-compose.yaml

   
   services:
   victoria-traces:
   image: victoriametrics/victoria-traces:v0.4.0-scratch
   container_name: victoria-traces
   restart: always
   ports:
     - "10428:10428" # 主要API端口（接收跟踪数据、查询）
   volumes:
     - ./victoriatraces-data:/victoriatraces-data # 持久化存储跟踪数据
   command:
     # 数据保留7天
     - -retentionPeriod=7d
     # 磁盘使用率超过80%时自动清理旧数据
     - -retention.maxDiskUsagePercent=80
     # 数据存储路径（需与volume挂载路径一致）
     - -storageDataPath=/victoriatraces-data
   networks:
     - trace

networks: trace: driver: bridge driver_opts: com.docker.network.enable_ipv6: "false"

2. 启动服务
```bash
docker compose up -d
docker logs -f victoria-traces

3.2 配置OpenTelemetry Collector

这里主要是在exporters中添加转发到VictoriaTraces的配置。OpenTelemetry Collector的部署可参考以往文章。

receivers:
  # 接收OTLP格式的跟踪数据（支持gRPC和HTTP）
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317 # gRPC端口，应用程序通过此端口发送数据
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318 # HTTP端口，应用程序通过此端口发送数据

processors:
  # 批处理以优化网络请求
  batch:
    timeout: 5s
    send_batch_size: 1024

exporters:
  # 转发跟踪数据到VictoriaTraces的OTLP HTTP接口
  otlphttp/vt:
    endpoint: http://victoriatraces:10428/insert/opentelemetry # VictoriaTraces的OTLP接收地址
    tls:
      insecure: true # 非生产环境可禁用TLS（生产环境需配置证书）

service:
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp] # 接收端：OTLP
      processors: [batch] # 处理器：批处理
      exporters: [otlphttp/vt] # 输出端：转发到VictoriaTraces

注意：VictoriaTraces内置了OTLP接收端点，应用也可以直接配置其地址： OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT=http://<server>:10428/insert/opentelemetry/v1/trace

3.3 数据查看

首先在测试应用上触发跟踪数据。

3.3.1 使用内置VMUI

访问地址：http://<victoriatraces-server>:10428/select/vmui

3.3.2 通过Grafana查看

VictoriaTraces暴露了兼容Jaeger的查询API：http://<victoriatraces-server>:10428/select/jaeger

1. 在Grafana中添加Jaeger数据源。

2. 查询跟踪数据。

四、监控VictoriaTraces

VictoriaTraces在http://<victoriatraces-server>:10428/metrics端点暴露Prometheus格式的指标，可以方便地集成到现有的监控体系中。

五、关键配置参数

命令行参数官方文档：https://docs.victoriametrics.com/victoriatraces/#list-of-command-line-flags

常用参数：

• 设置数据保留时间：-retentionPeriod=8w
• 设置最大磁盘使用空间（绝对值）：-retention.maxDiskSpaceUsageBytes=100GiB
• 设置最大磁盘使用百分比：-retention.maxDiskUsagePercent=80

  注意：-retention.maxDiskSpaceUsageBytes 和 -retention.maxDiskUsagePercent 标志互斥，同时设置会导致服务无法启动。

• 设置数据存储目录：-storageDataPath=/var/lib/victoria-traces

摄入的数据存储在 <storageDataPath>/partitions/ 目录下按天划分的子目录（分区）中，格式为 YYYYMMDD，例如 20250418。

六、同类产品对比分析

6.1 基本定位与设计理念

工具	定位与核心设计理念	开发/维护方
Jaeger	成熟的分布式追踪系统，注重端到端可观测性，与OpenTelemetry生态深度融合。	Uber（后捐给CNCF）
Tempo	轻量、存储优先的追踪系统，设计目标是低成本存储海量traces，依赖对象存储。	Grafana Labs
VictoriaTraces	高性能、低资源消耗的追踪数据库，强调单机性能和线性扩展，无外部存储依赖。	VictoriaMetrics团队

6.2 OpenTelemetry（OTel）兼容性

特性	Jaeger	Tempo	VictoriaTraces
OTLP接入协议	支持（gRPC/HTTP），原生集成。	支持（gRPC/HTTP），通过OTel Collector接入。	支持（gRPC/HTTP），内置OTLP接收端点。
数据格式支持	完全兼容OTel Trace规范。	完全兼容OTel Trace规范。	完全兼容OTel Trace规范。
协议转换	内置支持Zipkin、Jaeger原生协议转OTLP。	依赖OTel Collector完成协议转换。	依赖OTel Collector转换非OTLP协议。

小结：三者均完全兼容OTel标准，Jaeger对多协议的原生支持更丰富。

6.3 存储架构与数据管理

特性	Jaeger	Tempo	VictoriaTraces
存储引擎	支持Cassandra/Elasticsearch等后端。	核心依赖对象存储（如S3）。	自研存储引擎，直接写入本地磁盘，无外部依赖。
数据压缩	依赖底层存储，压缩率中等。	强压缩（Zstd），压缩率极高。	高效压缩，内存和磁盘占用低。
存储扩展性	依赖分布式存储扩展，复杂度高。	水平扩展简单（增加对象存储容量）。	集群模式支持分片扩展，性能线性增长。

小结：Tempo存储成本最低，VictoriaTraces部署最简单，Jaeger存储灵活性高但维护复杂。

6.4 查询能力与可视化

特性	Jaeger	Tempo	VictoriaTraces
查询方式	支持按trace ID、服务名、标签等过滤。	支持按trace ID、服务名、标签查询。	兼容Jaeger查询API，支持类似过滤。
查询性能	依赖底层存储索引，复杂查询可能较慢。	trace ID精确查询极快。	单机查询性能优异，支持高效标签过滤。
可视化集成	自带Jaeger UI，支持Grafana插件。	完全依赖Grafana可视化。	兼容Jaeger UI和Grafana（通过Jaeger数据源）。

小结：Tempo + Grafana的组合在可视化和聚合分析上能力强；Jaeger自带UI更易用；VictoriaTraces兼容性好且查询性能突出。

6.5 性能与资源占用

特性	Jaeger	Tempo	VictoriaTraces
写入性能	中等，依赖存储后端。	极高，可线性扩展。	极高，自研引擎优化，单机每秒可处理数十万至百万级spans。
内存占用	较高。	低，无状态节点。	极低，比Jaeger少3-5倍。
适合场景	中小规模集群。	超大规模集群（如PB级traces）。	中小到大规模集群，追求高性能和低资源占用。

小结：Tempo和VictoriaTraces的写入性能远超Jaeger。Tempo适合超大规模，VictoriaTraces适合对资源敏感的场景。

6.6 部署与维护复杂度

特性	Jaeger	Tempo	VictoriaTraces
部署复杂度	高（需部署存储后端）。	中（需对象存储 + 可选Redis）。	极低（单二进制文件或容器，直接挂载磁盘即可运行）。
维护成本	高（需维护存储集群）。	中（对象存储维护简单）。	低（自动数据清理，无外部依赖）。

小结：VictoriaTraces部署维护最简单，Tempo次之，Jaeger因依赖外部存储最复杂。

6.7 总结与选型建议

工具	核心优势	适合场景	不适合场景
Jaeger	生态成熟、多协议支持、自带UI。	中小规模、需快速上手、依赖多协议、需服务依赖图分析。	超大规模、对存储成本和资源占用敏感。
Tempo	低成本海量存储、Grafana深度集成。	超大规模集群（PB级）、已使用Grafana生态、优先控制存储成本。	无对象存储环境、需要极致查询性能（非trace ID查询）。
VictoriaTraces	高性能、低资源、部署简单、无外部依赖。	中小到大规模、对资源敏感、追求简单部署和维护、已有VictoriaMetrics栈。	需要高度定制化存储后端、依赖复杂聚合分析。

最终建议：

• 若已在使用Grafana且数据量极大，选 Tempo。
• 若追求简单部署和高性能，且无需复杂存储依赖，选 VictoriaTraces。
• 若需兼容多协议且生态成熟度优先，选 Jaeger（需接受较高的资源占用）。