Jaeger 介绍：
官方给出的特性介绍：
分布式上下文传递
分布式事务监控
根本原因分析
服务依赖分析
性能、延迟优化
可扩展性
Jaeger的后端为无单点故障设计，可随时根据需要进行扩展；uber每天使用它处理几十亿级别的span。
span，表示一个逻辑工作单元，包含有操作名称、起始时间以及操作耗时。span之间可以存在嵌套和并排关系，span之间也有顺序。
原生支持OpenTracing
通过span引用以有向无环图表示trace
支持强类型的span tag和结构化日志
通过baggage支持分布式的上下文传递
Jaeger的后端，webUI，以及相关的框架适配库的设计实现都是支持OpenTracing标准的；
另外，开头提到的OpenTelemetry也是兼容OpenTracing的，所以博主推荐直接使用OpenTelemetry的API，点击这里查看OpenTelemetry对各家语言和框架的SDK和适配库（英文称Instrumentation）。
云原生部署
官方已将Jaeger后端打包为docker镜像发布；
二进制文件支持CLI选项、ENV、配置文件方式三种方式加载配置；
K8s部署， 参考Kubernetes operator, Kubernetes templates and a Helm chart.
可观测性
Jaeger后端组件均支持暴露指标到Prometheus（其他监控后端也支持）；
Log是通过第三日志库zap写到stdout
向后兼容Zipkin client
如果你已经使用Zipkin作为trace平台，并且希望迁移到Jaeger，不用太担心；
无需重写client代码，Jaeger后端支持Zipkin格式的span，只需要将数据的转发目的地指向Jaeger后端就行。
其创造者发布了一本书Mastering Distributed Tracing，其中涵盖了Jaeger的设计和操作的方方面面，以及常见的分布式链路追踪。
关于两者的选择，也是见仁见智吧；我个人的看法，如果你或你的团队主要使用Go语言开发，我仍然建议使用Jaeger，这样在使用过程中遇到库方面的问题后，你能够方便的查询client源码或Jaeger源码来定位问题，甚至也许你可以自己解决问题，或者也能够在Github上高效的反馈bug或提问；
另外，可以方便我们阅读源码学习其中的设计之道。
jaeger 安装：
1. 安装
为方便演示，使用官方推荐的Docker快速启动方式：
docker run -d --name=jaeger -p6831:6831/udp -p16686:16686 jaegertracing/all-in-one:latest
浏览器Web UI： http://localhost:16686/
注意：这个docker镜像封装的jaeger是把数据放在内存中的，仅用于测试，正式使用需指定后端存储。
2. 使用
现在需要一点数据让我们把页面操作起来。
package mainimport ("time""/opentracing/opentracing-go""/uber/jaeger-client-go"jaegercfg "/uber/jaeger-client-go/config")func main() {cfg := jaegercfg.Configuration{Sampler: &jaegercfg.SamplerConfig{Type: jaeger.SamplerTypeConst,Param: 1,},Reporter: &jaegercfg.ReporterConfig{LogSpans: true,LocalAgentHostPort: "127.0.0.1:6831",},ServiceName: "fish_test",}tracer, closer, err := cfg.NewTracer(jaegercfg.Logger(jaeger.StdLogger))if err != nil {panic(err)}opentracing.SetGlobalTracer(tracer)defer closer.Close()span := opentracing.StartSpan("go-grpc-web")time.Sleep(time.Second)defer span.Finish()}
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