使用 TraceQL 进行复杂查询

欢迎回到第 13 章的学习。在上一节，我们学习了缓存命中率低的排查方法。现在我们要学习使用 TraceQL 进行复杂查询。

本节将学习：高级 Trace 查询、多条件过滤、聚合分析、以及模式识别。

高级 Trace 查询

TraceQL 是什么？ Grafana Tempo 的查询语言，用于查询和分析 Trace 数据。

高级 Trace 查询的作用是什么？ 使用 TraceQL 进行复杂的 Trace 查询，精确定位问题。

高级 Trace 查询包括哪些呢？

第一个：属性查询。 根据 Trace 属性查询 Trace。

第二个：时间范围查询。 查询特定时间范围内的 Trace。

第三个：服务查询。 查询特定服务的 Trace。

第四个：错误查询。 查询错误的 Trace。

TraceQL 查询示例：

# Property Queries
{service.name="order-service"}

# Time range query
{service.name="order-service"} && {timestamp > now() - 1h}

# Service Inquiries
{service.name="order-service"} && {service.name="user-service"}

# Wrong query
{status="error"}

# Response time inquiries
{duration > 1s}

# Combined Queries
{service.name="order-service"} && {status="error"} && {duration > 1s}

多条件过滤

多条件过滤的作用是什么？ 使用多个条件组合查询，精确筛选 Trace。

如何进行多条件过滤？ 使用逻辑运算符（AND、OR、NOT）组合多个条件。

多条件过滤示例：

• 查询特定服务且响应时间 > 1 秒的 Trace
• 查询错误且特定端点的 Trace
• 查询特定用户且错误的 Trace

多条件过滤查询示例：

# AND proviso
{service.name="order-service"} && {duration > 1s}

# OR proviso
{service.name="order-service"} || {service.name="user-service"}

# NOT proviso
{service.name="order-service"} && !{status="error"}

# Complex Combinations
{service.name="order-service"} && ({duration > 1s} || {status="error"})

聚合分析

聚合分析的作用是什么？ 对 Trace 数据进行聚合分析，统计和分析 Trace 模式。

如何进行聚合分析？ 使用聚合函数（count、sum、avg、max、min）分析 Trace 数据。

聚合分析包括哪些呢？

第一个：Trace 数量统计。 统计特定条件的 Trace 数量。

第二个：响应时间统计。 统计响应时间的分布和平均值。

第三个：错误率统计。 统计错误率。

第四个：服务调用统计。 统计服务间的调用次数。

聚合分析查询示例：

# Trace Quantitative statistics
count({service.name="order-service"})

# Response time statistics
avg({service.name="order-service"} | duration)

# Error rate statistics
count({service.name="order-service"} && {status="error"}) / count({service.name="order-service"})

# Service call statistics
count({service.name="order-service"} && {peer.service="user-service"})

模式识别

模式识别的作用是什么？ 识别 Trace 中的模式，发现异常和趋势。

如何进行模式识别？ 分析 Trace 的：

• 时间模式
• 服务调用模式
• 错误模式
• 性能模式

模式识别示例：

# Time pattern: query for a specific time period Trace
{service.name="order-service"} && {timestamp > "2024-01-01T00:00:00Z"} && {timestamp < "2024-01-01T23:59:59Z"}

# Service call mode: query inter-service calls Trace
{service.name="order-service"} && {peer.service="user-service"}

# Error mode: query for a specific type of error Trace
{error.type="database_error"}

# Performance Mode: Queries are slow Trace
{duration > 1s} && {service.name="order-service"}

本节小结

在本节中，我们学习了使用 TraceQL 进行复杂查询：

第一个是高级 Trace 查询。 使用 TraceQL 进行复杂的 Trace 查询，精确定位问题。

第二个是多条件过滤。 使用多个条件组合查询，精确筛选 Trace。

第三个是聚合分析。 对 Trace 数据进行聚合分析，统计和分析 Trace 模式。

第四个是模式识别。 识别 Trace 中的模式，发现异常和趋势。

TraceQL 复杂查询流程： 构建查询条件 → 多条件过滤 → 聚合分析 → 模式识别 → 问题定位。

这就是使用 TraceQL 进行复杂查询。通过 TraceQL 复杂查询，我们可以更精确地分析和定位问题。

在下一节，我们将学习使用 LogQL 进行日志分析。学习如何使用 LogQL 进行日志查询和分析。