系列导读
你现在看到的是《Tempo 与 Jaeger 分布式追踪实战：从原理到生产部署的完整指南》的第7/10篇，当前这篇会重点解决：以 Kubernetes 为平台，展示 Jaeger 生产级部署的完整流程，包含高可用和灾难恢复方案。
上一篇回顾：第 6 篇《Tempo 高级配置：多租户、采样策略与压缩优化》主要聚焦 从企业级需求出发，讲解 Tempo 在多租户和高并发场景下的配置技巧，帮助读者平衡成本与性能。 下一篇预告：第 8 篇《追踪数据排错：Span 丢失、采样失真与性能瓶颈分析》会继续展开 提供系统化的排错框架和真实案例，帮助读者快速定位和修复追踪流水线中的常见问题。
全系列安排
- 分布式追踪入门：为什么需要 Tempo 和 Jaeger？
- Docker Compose 一键部署 Jaeger：从零到全链路追踪
- Tempo 快速上手指南：使用 MinIO 对象存储部署
- OpenTelemetry SDK 集成：Java 应用接入分布式追踪
- Go 微服务追踪实战：OpenTelemetry 与 Jaeger 集成
- Tempo 高级配置：多租户、采样策略与压缩优化
- Jaeger 生产化部署：Kubernetes 下的高可用与持久化（本文）
- 追踪数据排错：Span 丢失、采样失真与性能瓶颈分析
- Tempo 与 Jaeger 数据迁移：从 Jaeger 平滑过渡到 Tempo
- 分布式追踪最佳实践：从开发到生产的全生命周期管理