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Jaeger Hot R.O.D. 示例应用完全指南：用 OpenTelemetry 搭建微服务分布式追踪演示

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Hot R.O.D.（Rides on Demand）是 Jaeger 项目内置的经典分布式追踪演示应用，由多个微服务组成，用于展示如何使用 OpenTelemetry API 与 SDK 对真实业务场景进行插桩。本文基于仓库中的 examples/hotrod/README.md 展开，覆盖四种运行方式（docker compose、Kubernetes、源码编译、独立 Docker 容器）、全部命令行参数、指标暴露方式以及 Jaeger UI 联动配置，并深入对应源码，帮助你快速上手并理解 Hot R.O.D. 的底层实现。读完本文，你将能够在本机或 Kubernetes 上完整跑起 Hot R.O.D. + Jaeger 的演示环境，并通过 Jaeger UI 分析微服务调用链、定位延迟与并发问题。

注意：自 Jaeger v1.42.0 起，Hot R.O.D. 已从 Jaeger 客户端 SDK 升级为 OpenTelemetry SDK 进行 Trace 上报（见 README），因此本演示同时是学习 OpenTelemetry 插桩的最佳实战素材。

Hot R.O.D. 是什么：四个微服务的"打车"场景

Hot R.O.D. 模拟一个按需出行（网约车）业务，由前端（frontend）、客户（customer）、司机（driver）和路线（route）四个微服务协作完成一次打车请求：

• frontend：Web 前端服务，接收用户请求，编排后续调用（默认端口8080）；
• customer：客户服务，模拟从 MySQL 读取客户档案（默认端口8081）；
• driver：司机服务，模拟通过 Redis 查找最近的司机（默认端口8082）；
• route：路线服务，模拟路径计算（默认端口8083）。

从源码看，四个服务的启动逻辑集中在 examples/hotrod/cmd 目录下：入口 main.go 调用cmd.Execute()，而 all.go 中的all子命令会并发启动全部服务：

go customerCmd.RunE(customerCmd, args) go driverCmd.RunE(driverCmd, args) go routeCmd.RunE(routeCmd, args) return frontendCmd.RunE(frontendCmd, args)

各服务的延迟参数（模拟 MySQL / Redis / 路线计算耗时）定义在 services/config/config.go 中，例如MySQLGetDelay = 300 * time.Millisecond、RedisFindDelay = 20 * time.Millisecond、RouteCalcDelay = 50 * time.Millisecond，并配有标准差参数以模拟真实抖动。

为什么值得运行它：演示的核心特性

依据 README，Hot R.O.D. 主要演示以下能力：

• 数据驱动的依赖关系图：通过实际 Trace 数据自动发现整个系统的微服务架构；
• 请求时间线与错误查看：直观理解一次请求在各服务间的流转过程；
• 定位延迟与并发不足的根源：通过 Trace 找出性能瓶颈；
• 高上下文化日志（Highly contextualized logging）：日志与 Trace 关联，便于排查；
• Baggage 传播：
  • 诊断请求间争用（排队）问题；
  • 统计服务内各环节耗时；
• 使用 opentelemetry-go-contrib 开源库：以最小代码改动完成 HTTP 与 gRPC 请求的自动插桩。

其中"排队 / 并发不足"的演示非常经典：仓库在 services/config/config.go 中通过MySQLMutexDisabled控制是否用互斥锁模拟"连接池大小仅为 1"的错误配置，当锁未禁用时，多个并发请求会在同一把锁上排队，从而在 Jaeger UI 的 Trace 中呈现出明显的等待段，这就是 Baggage 传播用于诊断请求间争用的典型场景。

运行方式一：docker compose 一键启动（推荐）

这是最省事的启动方式，Jaeger 后端与 HotROD 应用会被一起拉起：

1. 获取docker-compose.yml（仓库内版本见 examples/hotrod/docker-compose.yml）；
2. 可选：从 Jaeger 官方下载页获取最新 Jaeger 版本号，通过环境变量JAEGER_VERSION传入。如果不指定，docker compose会使用latest标签——首次拉取没问题，但镜像进入本地仓库后latest标签不会自动更新，可能长期运行旧版本甚至不兼容的 Jaeger 与 HotROD 组合；
3. 启动：

JAEGER_VERSION=2.14.0 docker compose -f path-to-yml-file up

4. 访问 Jaeger UI（http://localhost:16686）与 HotROD 应用（http://localhost:8080）；
5. 关闭与清理：

docker compose -f path-to-yml-file down

仓库内 docker-compose.yml 展示了完整编排：jaeger服务暴露16686（UI）、16687、4317（OTLP gRPC）与4318（OTLP HTTP）端口；hotrod服务暴露8080与8083，并通过环境变量OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://jaeger:4318将 Trace 通过 OTLP/HTTP 上报到 Jaeger，同时depends_on: jaeger保证后端先启动。你还可以通过REGISTRY与HOTROD_VERSION变量定制镜像仓库与 HotROD 版本（注释示例：JAEGER_VERSION=2.0.0 HOTROD_VERSION=1.63.0 docker compose up）。

README 建议优先尝试 Jaeger v2，其入口与配置见 cmd/jaeger 目录。

运行方式二：Kubernetes 部署

仓库在 examples/hotrod/kubernetes 目录下提供了 Kustomize 清单，部署与清理命令如下：

kustomize build ./kubernetes | kubectl apply -f - kubectl port-forward -n example-hotrod service/example-hotrod 8080:frontend # In another terminal kubectl port-forward -n example-hotrod service/jaeger 16686:frontend # To cleanup kustomize build ./kubernetes | kubectl delete -f -

随后同样通过 http://localhost:16686（Jaeger UI）与 http://localhost:8080（HotROD）访问。

运行方式三：分别启动 Jaeger 后端与 HotROD

启动 Jaeger 后端（内嵌内存存储）

Jaeger 后端以 Docker 容器形式发布，内置内存存储，无需额外数据库：

docker run \ --rm \ --name jaeger \ -p4318:4318 \ -p16686:16686 \ -p14268:14268 \ jaegertracing/jaeger:latest

端口说明：

• 4318：OTLP HTTP 接收端，HotROD 通过它上报 Trace；
• 16686：Jaeger UI 与查询 API；
• 14268：Jaeger 兼容的 Thrift HTTP 接收端。

启动后 Jaeger UI 位于 http://localhost:16686。

从源码运行 HotROD

git clone git@github.com:jaegertracing/jaeger.git jaeger cd jaeger go run ./examples/hotrod/main.go all

go run会编译并直接运行 examples/hotrod/main.go，all子命令一次性拉起全部四个服务。

从 Docker 运行 HotROD

docker run \ --rm \ --link jaeger \ --env OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://jaeger:4318 \ -p8080-8083:8080-8083 \ jaegertracing/example-hotrod:latest \ all

• --link jaeger：将 HotROD 容器与上一步的 Jaeger 容器连接（同主机场景）；
• OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT：指定 OTLP 上报端点；
• -p8080-8083：一次性映射四个服务的全部端口；
• 末尾all：同源码运行，启动全部服务。

然后打开 http://127.0.0.1:8080 使用应用。

指标（Metrics）暴露

HotROD 默认以 Go 的expvar格式暴露指标，也可通过-m prometheus标志切换为 Prometheus 格式：

• expvar：curl http://127.0.0.1:8080/debug/vars
• Prometheus：curl http://127.0.0.1:8080/metrics

从源码看，指标工厂在 cmd/root.go 中初始化：metricsFactory = prometheus.New().Namespace(metrics.NSOptions{Name: "hotrod", Tags: nil})，即以hotrod为命名空间。注意 README 中提到的-m prometheus标志对应的指标切换逻辑，可结合 internal/metrics 下的实现理解（默认工厂仍为 expvar 风格，Prometheus 通过同一 Factory 接口接入）。

与 Jaeger UI 联动：自定义"查找 Trace"链接地址

HotROD 的 Web UI 可以为每次请求生成跳转到 Jaeger UI 查找对应 Trace 的链接。默认使用 http://localhost:16686；若 Jaeger UI 部署在其他地址，可通过-j <address>标志覆盖：

go run ./examples/hotrod/main.go all -j http://jaeger-ui:16686

该标志在 cmd/flags.go 中定义为--jaeger-ui/-j，默认值http://localhost:16686，并最终传入前端服务的options.JaegerUI（见 cmd/frontend.go），由前端服务在渲染页面时拼接出指向 Jaeger UI 的查询链接。

完整命令行参数速查

HotROD 使用 Cobra 命令行框架，全部标志定义于 cmd/flags.go。除上述-j外，常用参数如下：

上述参数的生效过程可参考 cmd/root.go 的初始化逻辑：-D、-M、-W会分别覆盖config.MySQLGetDelay、config.MySQLMutexDisabled、config.RouteWorkerPoolSize；各服务主机名与端口若被修改，也会记录到日志中，便于确认实际监听地址。因此你可以用-D 1s -M故意放大 MySQL 延迟并保留互斥锁，快速制造出明显的排队 Trace，直观验证 README 中"诊断请求间争用"的演示效果。

小结：一套可复用的 OpenTelemetry 学习环境

Hot R.O.D. 的价值在于它把 OpenTelemetry 的 Trace、Baggage、Metrics 与真实微服务架构结合成了一个可交互的演示系统。通过 examples/hotrod/README.md 提供的四种运行方式，你可以在几分钟内搭建起完整的 Jaeger + 多服务演示环境；而结合本仓库源码（cmd、services/config/config.go、docker-compose.yml），你还能进一步理解 OTLP 上报、Baggage 传播、队列争用模拟等底层机制，将其作为日常学习或内部培训的实战样板。

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