

opentelemetry+tempo采集服务trace

运维小白成长之路

2025-10-31

导读：opentelemetry+tempo采集服务trace

前面介绍过通过 otel+jaeger 的方式采集服务 trace，今天再分享另外一个方案otel+tempo+grafana

一. tempo 简介

Grafana Tempo 是一款开源的分布式追踪系统，专注于低成本、易扩展的分布式追踪数据存储与查询，由 Grafana Labs 开发并维护.兼容主流追踪协议和格式，包括 Jaeger、Zipkin、OpenTelemetry 等，无需修改现有追踪 instrumentation 代码即可接入。

官方文档：https://grafana.com/docs/tempo/latest/

二. 部署

2.1 部署grafana+tempo

1.编写 docker-compose.yaml

services:
# grafana 服务
grafana:
  container_name: "grafana"
  image: grafana/grafana-oss:12.2.0-17142428006
  hostname: grafana
  restart: always
  ports:
  - "3000:3000"
  volumes:
  - $PWD/grafana/data:/var/lib/grafana #数据目录
  environment:
  GF_SERVER_ROOT_URL: http://192.168.31.103:3000/
  networks:
  - trace

# Tempo 服务（分布式追踪后端）
tempo:
  image: grafana/tempo:r224-3f5070b# 使用最新版 Tempo 镜像
  container_name: tempo
  volumes:
  - $PWD/tempo/tempo-config.yml:/etc/tempo/config.yml# 挂载配置文件
  - $PWD/tempo/tempo-data:/tmp/tempo # 挂载数据卷（持久化存储）
  ports:
  - "3200:3200"   # Tempo HTTP 接口（查询用）
  #- "4317:4317"   # OTLP gRPC 接收端口
  #- "4318:4318"   # OTLP HTTP 接收端口
  command: ["-config.file=/etc/tempo/config.yml"]
  restart: unless-stopped
  networks:
  - trace

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

2.编写 tempo 的配置文件

# Tempo 配置：启用 OTLP 协议接收
server:
http_listen_port: 3200# Tempo 管理端口（供 Grafana 查询）

distributor:
receivers:
  # 关键：启用 OTLP 接收器，支持 HTTP 和 gRPC 协议
  otlp:
  protocols:
  http:
  endpoint: 0.0.0.0:4318# 接收 OTLP HTTP 数据（对应 Collector 的 otlphttp exporter）
  grpc:
  endpoint: 0.0.0.0:4317# 可选：接收 OTLP gRPC 数据（若 Collector 用 otlp exporter）

storage:
trace:
  backend: local# 测试用本地存储，生产可以用 S3/MinIO 等
  local:
  path: /tmp/tempo
  block:
  retention: 72h# 数据保留时间

3.启动

mkdir grafana
chown -R 472:472 grafana
docker compose up -d

2.2 部署opentelementry collector

1.docker-compose.yaml文件中添加collector 服务

...
# 1. OTLP Collector：统一接收各端OTLP数据
otel-collectoriotel-collector:
image:otel/opentelemetry-collector-contrib:0.136.0
container_name: otel-collector
hostname: otel-collector
restart: always
ports:
- "4317:4317"# gRPC接收端口
- "4318:4318"# HTTP接收端口
volumes:
- $PWD/otel/otel-collector-config.yml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml# 挂载配置文件
networks:
- trace# 所有服务加入同一网络，确保互通

2. 编写 collector 配置文件otel-collector-config.yml

# OpenTelemetry Collector 配置：接收数据并转发到 Tempo
receivers:
# 1. 接收应用通过 OTLP gRPC 发送的追踪数据（最常用）
otlp:
  protocols:
  grpc:
  endpoint: "0.0.0.0:4317"# Collector 监听的 gRPC 端口，应用需向此端口发数据
  http:
endpoint: "0.0.0.0:4318"# 监听所有网卡的 4318 端口（HTTP 标准端口）

processors:
# 2. 数据处理（可选，如添加服务名、过滤无效数据）
resource:
  attributes:
  - key: env
  value: "dev"# 给所有追踪数据添加统一服务名，便于后续查询
  action: upsert

exporters:
# 3. 转发数据到 Tempo：使用 OTLP HTTP 协议（Tempo 默认支持）
otlphttp:
  endpoint: "http://tempo:4318" # Tempo 的 OTLP HTTP 接收地址
  tls:
  insecure: true # 测试环境关闭 TLS，生产环境需配置证书

service:
# 4. 绑定 receiver、processor、exporter
pipelines:
  traces:
  receivers: [otlp]   # 启用 OTLP 数据源
  processors: [resource] # 启用数据处理（可选）
  exporters: [otlphttp]   # 启用 Tempo 出口

3.启动服务

docker compose up -d

2.3 部署示例应用

1.docker-compose.yaml中再添加 jaeger 的一个示例应用（这个上期文档也有用到它做测试），对接 otel collector

...
  # 3. jaeger应用示例
jaeger-example-hotrod:
  image: jaegertracing/example-hotrod:1.72.0
  container_name: jaeger-example-hotrod
  hostname: jaeger-example-hotrod
  restart: always
  command: ["all", "--otel-exporter=otlp"]
  ports:
  - "18080-18083:8080-8083"
  # 映射 HotROD 服务端口（8080 为入口，8081-8083 为子服务）
  environment:
  # 对接otel-collector的 HTTP
  - OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://otel-collectoriotel-collector:4318
  depends_on:
  - otel-collector
  networks:
  - trace