1. 课程导论：分布式链路追踪与 Jaeger 概述，课程目标与学习路径

1.1 为什么需要分布式链路追踪？

在单体应用时代，一次请求的调用栈清晰可查，日志、指标和异常堆栈足以定位绝大多数问题。当架构演进为微服务、Serverless 和 Service Mesh 后，一个用户请求往往跨越数十甚至上百个服务节点。传统的监控手段（单机日志、聚合指标）只能告诉你“哪个服务慢了”，却无法回答“这个慢请求到底经过了哪些服务？瓶颈在哪一环？”。

分布式链路追踪（Distributed Tracing）正是为解决这一困境而生。它通过为每个请求注入全局唯一的 Trace ID，在服务间传递上下文，完整记录请求从入口到出口的完整调用拓扑与耗时细节。

1.2 Jaeger 是什么？

Jaeger 是 CNCF（云原生计算基金会）毕业的开源分布式追踪系统，最初由 Uber 开发并捐赠。它基于 Google Dapper 设计，提供端到端的请求追踪、服务拓扑分析、性能诊断与根因定位能力。

1.3 Jaeger 核心架构

Jaeger 的架构分为客户端（Agent/Collector）和服务端（Query/UI），数据流清晰可扩展。下图展示了 Jaeger 的核心组件与数据流转路径。

1.4 课程目标

本课程不是单纯的 Jaeger 工具操作手册，而是围绕“服务画像”与“配置发布故障快速定位”两个核心场景，构建一套可复用的链路数据驱动诊断体系。完成本课程后，你将能够：

• 掌握 Jaeger 部署与配置：从单机到生产级集群部署，理解采样、存储、UI 调优。
• 构建服务画像：利用链路数据提取服务依赖、调用频率、延迟分布、错误模式，形成服务健康基线。
• 配置发布故障定位：在配置变更、版本发布、灰度上线等场景中，通过链路对比与异常检测，分钟级定位根因。
• 集成可观测性栈：将 Jaeger 与 Prometheus、Grafana、Loki 联动，实现 Metrics、Logs、Traces 三位一体。

1.5 学习路径与章节地图

课程共 30 章，分为四个阶段，循序渐进。下表展示了每个阶段的核心主题与产出物。

建议学习者按照章节顺序推进，每章结束后完成配套实验。基础篇与画像篇是后续定位篇的基石，切勿跳跃。

1.6 本章小结

• 分布式链路追踪是微服务可观测性的核心支柱，Jaeger 是 CNCF 生态中最成熟的追踪系统之一。
• Jaeger 架构由 Agent、Collector、存储、Query/UI 四层组成，数据流清晰，易于水平扩展。
• 本课程以“服务画像”和“配置发布故障定位”为双主线，覆盖从部署到智能诊断的全链路。
• 学习路径分为基础、画像、定位、进阶四个阶段，建议按顺序完成。