Jaeger是面向微服务架构的分布式追踪系统，用于监控和诊断复杂的服务交互。工具起源于Uber Technologies，现为CNCF毕业项目，提供请求链路追踪与性能分析能力。

架构组成和数据收集
Jaeger系统包含多个组件。Jaeger Client集成在应用代码中，负责生成Span数据。Jaeger Agent以DaemonSet方式运行在节点，接收Client发送的Span。Jaeger Collector收集Agent数据，验证处理后写入存储后端。Query服务提供查询接口，UI组件可视化展示追踪结果。Storage后端支持Elasticsearch、Cassandra等数据库。

Instrumentation配置通过OpenTracing API实现。代码中创建Tracer实例，在服务入口处生成Span。中间件自动包装HTTP请求，记录开始时间、结束时间与标签信息。Baggage传递实现跨服务的数据透传，保持链路上下文一致。

测试场景部署

测试环境采用All-in-One部署，单进程包含所有组件。Docker镜像jaegertracing/all-in-one快速启动测试环境，默认使用内存存储。生产环境部署独立组件，Collector与Query服务水平扩展应对高负载。Kubernetes环境中通过Operator管理Jaeger实例，配置采样策略与存储选项。

测试数据生成
性能测试阶段，模拟用户请求经过网关、认证服务、业务服务与数据库。每个服务生成的Span包含操作名称、开始时间戳、持续时间与标签。HTTP头部的uber-trace-id传递追踪上下文，将分散的Span关联为完整调用链。压力测试时调整采样率为100%，捕获全部请求详情用于分析。

测试分析
Jaeger UI界面查询特定服务的追踪记录。时间线视图显示各Span持续时间，识别延迟最高的服务节点。依赖图可视化服务间调用关系，发现异常调用模式或循环依赖。标签查询过滤包含错误状态的Span，定位故障发生位置。

典型问题识别包括数据库查询过长、服务间重试过多或消息队列堆积。对比正常与异常时期的追踪数据，发现性能退化根本原因。

测试集成
CI/CD流水线集成Jaeger测试中。自动化测试脚本执行后，通过Jaeger Query API获取追踪指标。性能测试验证P99延迟是否满足要求，链路追踪确认调用路径是否符合设计。回归测试比对版本间追踪数据，防止架构退化。

测试报告包含服务依赖图、关键路径延迟统计与错误Span比例。这些数据验证微服务架构的稳定性和性能，为系统优化提供方向。Jaeger的分布式追踪能力使微服务测试从单点验证扩展到全链路观测，提升测试深度。