Aug 1, 2025

VictoriaMetrics 开发者笔记：Traces 的查询性能与优化倾向

数月之前我们公布了关于用 VictoriaLogs 充当 Traces 数据的存储的调研，从 PoC 的角度看，这是一次很不错的尝试，但是我们意识到，这离真正可用的产品形态还差很远。

因此在这段时间内，这个 PoC 项目发生了如下的变化：

  1. VictoriaLogs 从 VictoriaMetrics 项目分离。而我们的 Traces 解决方案，作为 VictoriaLogs 的一个下游分支，也拥有了属于它的新名字和仓库：VictoriaTraces。
  2. 完善查询场景的性能测试和优化，发布了第一个版本 v0.1.0。

同时，我们还收到了很多用户关于查询性能的疑问，因为在上一篇博客中，查询性能只被简单地提及过 —— 是的，那是一轮不够严谨的测试。我们通过简单观察不同 Traces 后端的响应速度，得出 VictoriaLogs 的查询性能不逊色于竞争对手，这当然没有说服力。

所以，这篇博客中，让我们一起来探索一下 Traces 在不同的后端中是如何查询的。

Traces 的典型查询场景

回想一下，开发者们是如何使用 Traces 的：

  1. 有人向你报告了一个 Bug 以及对应的 TraceID，然后你打开 Traces 平台，通过 TraceID 查询 Trace。
  2. 有人向你报告系统变慢了，但不知道原因。你打开 Traces 平台，搜索一段时间内所有耗时超过 3000ms，或者包含错误的 Traces。

这是 Traces 中两个最常见的查询场景，那么数据 Schema 的设计就应该围绕着它们进行。

想要加速 TraceID 的查询，那数据就应该按照 TraceID 进行排列，而其余数据可以分多列存储，也可以编码成 Binary 或者 JSON 存入一列。另一方面，想要在时间范围内按照 Span 的 Attributes（如耗时、状态）进行查询，那这些数据应该按时间排序，并且相关 Attributes 就应该作为单独的列，提供检索的能力。

不同 Traces 后端的优化倾向

如果我们观察 VictoriaTraces 和其他 Traces 后端的 Schema，可以看出来它们的优化倾向各不相同。

Jaeger

ClickHouse 是多个 Traces 后端都选用的存储方案。在 Jaeger 的设计中，ClickHouse 有两个关键的表：

CREATE TABLE spans_table
(
    `timestamp` DateTime CODEC(Delta, ZSTD(1)),
    `traceID` String CODEC(ZSTD(1)),
    `model` String CODEC(ZSTD(3))
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toDate(timestamp)
ORDER BY traceID
SETTINGS index_granularity = 1024;

CREATE TABLE spans_index_table
(
    `timestamp` DateTime CODEC(Delta, ZSTD(1)),
    `traceID` String CODEC(ZSTD(1)),
    `service` LowCardinality(String) CODEC(ZSTD(1)),
    `operation` LowCardinality(String) CODEC(ZSTD(1)),
    `durationUs` UInt64 CODEC(ZSTD(1)),
    `tags` Nested(key LowCardinality(String), value String) CODEC(ZSTD(1)),
    INDEX idx_tag_keys tags.key TYPE bloom_filter(0.01) GRANULARITY 64,
    INDEX idx_duration durationUs TYPE minmax GRANULARITY 1
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toDate(timestamp)
ORDER BY (service, -toUnixTimestamp(timestamp))
SETTINGS index_granularity = 1024;

很显然，这是针对 TraceID 查询优化的，在 spans_table 中，数据按日分区，按 TraceID 排序，因此通过 TraceID 可以快速取出数个连续的 Spans。而通过 TraceID 外的条件查询数据时，先在 spans_index_table 中找到 TraceID，再回到 spans_table 中取出完整数据。

ClickStack（ClickHouse）

作为 ClickHouse 的亲儿子，ClickStack 的 Schema 完全按照 OpenTelemetry 定义，让每个属性都拥有对应的字段：

CREATE TABLE otel_traces
(
    `Timestamp` DateTime64(9) CODEC(Delta(8), ZSTD(1)),
    `TraceId` String CODEC(ZSTD(1)),
    `SpanId` String CODEC(ZSTD(1)),
    `ParentSpanId` String CODEC(ZSTD(1)),
    `TraceState` String CODEC(ZSTD(1)),
    `SpanName` LowCardinality(String) CODEC(ZSTD(1)),
    `SpanKind` LowCardinality(String) CODEC(ZSTD(1)),
    `ServiceName` LowCardinality(String) CODEC(ZSTD(1)),
    `ResourceAttributes` Map(LowCardinality(String), String) CODEC(ZSTD(1)),
    `ScopeName` String CODEC(ZSTD(1)),
    `ScopeVersion` String CODEC(ZSTD(1)),
    `SpanAttributes` Map(LowCardinality(String), String) CODEC(ZSTD(1)),
    `Duration` Int64 CODEC(ZSTD(1)),
    `StatusCode` LowCardinality(String) CODEC(ZSTD(1)),
    `StatusMessage` String CODEC(ZSTD(1)),
    `Events.Timestamp` Array(DateTime64(9)) CODEC(ZSTD(1)),
    `Events.Name` Array(LowCardinality(String)) CODEC(ZSTD(1)),
    `Events.Attributes` Array(Map(LowCardinality(String), String)) CODEC(ZSTD(1)),
    `Links.TraceId` Array(String) CODEC(ZSTD(1)),
    `Links.SpanId` Array(String) CODEC(ZSTD(1)),
    `Links.TraceState` Array(String) CODEC(ZSTD(1)),
    `Links.Attributes` Array(Map(LowCardinality(String), String)) CODEC(ZSTD(1)),
    INDEX idx_trace_id TraceId TYPE bloom_filter(0.001) GRANULARITY 1,
    INDEX idx_res_attr_key mapKeys(ResourceAttributes) TYPE bloom_filter(0.01) GRANULARITY 1,
    INDEX idx_res_attr_value mapValues(ResourceAttributes) TYPE bloom_filter(0.01) GRANULARITY 1,
    INDEX idx_span_attr_key mapKeys(SpanAttributes) TYPE bloom_filter(0.01) GRANULARITY 1,
    INDEX idx_span_attr_value mapValues(SpanAttributes) TYPE bloom_filter(0.01) GRANULARITY 1,
    INDEX idx_duration Duration TYPE minmax GRANULARITY 1
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toDate(Timestamp)
ORDER BY (ServiceName, SpanName, toUnixTimestamp(Timestamp), TraceId);

如果需要按照 TraceID 查询怎么办呢？是不是要在所有 Partition 中都找一遍？显然太低效了。因此，ClickStack 还会将每个 Span 的时间记录到 otel_traces_trace_id_ts 表，并且创建物化视图，这样，每个 TraceID 的起始和结束时间就很容易确定了，有效加速了以 TraceID 在 otel_traces 表的查询速度。

CREATE TABLE otel_traces_trace_id_ts
(
    `TraceId` String CODEC(ZSTD(1)),
    `Start` DateTime64(9) CODEC(Delta(8), ZSTD(1)),
    `End` DateTime64(9) CODEC(Delta(8), ZSTD(1)),
    INDEX idx_trace_id TraceId TYPE bloom_filter(0.01) GRANULARITY 1
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (TraceId, toUnixTimestamp(Start));

CREATE MATERIALIZED VIEW otel_traces_trace_id_ts_mv TO otel_traces_trace_id_ts
(
    `TraceId` String,
    `Start` DateTime64(9),
    `End` DateTime64(9)
)
AS SELECT
    TraceId,
    min(Timestamp) AS Start,
    max(Timestamp) AS End
FROM otel_traces
WHERE TraceId != ''
GROUP BY TraceId;

VictoriaTraces

VictoriaTraces 目前的设计近似于 ClickStack，在上一篇博客中提到过，尽可能将所有 Attributes 平铺为 Fields，而 Fields 正接近于 Column-oriented 数据库中“列”的概念。

同样，单纯这样的设计并不能应对 TraceID 查询的场景，因此，我们又增加了一个单独的 Index Stream，VictoriaTraces 在遇见每个新的 TraceID 的时，都会在这个 Stream 中增加一条记录 (Timestamp, TraceID)。这个 Stream 非常小，行数为 Trace 的总量，因此在这个 Stream 中按照 TraceID 查询会很快。在找到 TraceID 对应的 Timestamp 后，以此为中心，在各个 Stream 中查询 ±45 秒内的数据，获取 TraceID 对应的所有 Spans。

这个设计只是作为加速 TraceID 查询的概念验证，它有很多显而易见的缺点：

  1. Index Stream 数据按照时间排序，因此按 TraceID 的查询是遍历而二分查找，效率不高。
  2. TraceID 的起始结束时间是不确定的，查询 90 秒的数据既可能浪费（如 Trace 耗时仅为 1 秒），也可能不足（如 Trace 跨越数分钟）。

不过，聪明的读者一定也知道所有的设计都有其长处和短板，问题在于是否值得：

  • 用更多的空间换更快的时间。
  • 用更昂贵的写入换更快的查询。

我们一定会在后续版本保持探索，调整这些设计，将它变得更加适合不同的使用场景。不过在那之前，不如先回到今天的主题——它们到底查询性能如何？

查询性能对比

改良 Traces 数据生成

为了生成大量更贴合生产环境的测试数据，我们一开始打算部署多个 OpenTelemetry Demo。该 Demo 是基于 14 个微服务的分布式系统，覆盖了不同的编程语言、不同的插桩方式，产生的数据比过往使用的 Jaeger tracegen 更具有代表性。

但是在运行一段时间后，我们发现 OpenTelemetry Demo 需要消耗较多的资源，并且产生的压力有限。因此，我们又基于流量录制回放的思路编写了 vtgen，它可以：

  1. 反复发送预先录制好的 OpenTelemetry Demo 的 Trace 请求到多个 OTLP HTTP Endpoints，这些 Trace 请求中 TraceID 和部分字段会被按需修改。
  2. 记录 HTTP 请求耗时指标。

vtgen 既可以用于 Traces 后端的写入性能 Benchmark，也可以为不同 Traces 后端写入完全一致的数据，并随机记录一定量的 TraceID，用于查询性能 Benchmark。

Benchmark 设计

我们在对 VictoriaTraces 的 Benchmark 中仍然选用了 Grafana Tempo 及 Jaeger & ClickHouse 作为对比，写入相同的的数据，其中数据写入过程的监控监控记录如下图，读者也可以在 Grafana Dashboard 快照中查阅。

我们在第一节中介绍过，最常见的 Traces 查询场景包括：

  1. 根据 TraceID 查询。
  2. 根据属性在特定时间段内搜索出多个 Traces。

因此对应地：

  1. 通过 vtgen 在 Ingestion 过程中记录下 63000 个 TraceID，逐一向 3 个 Traces 后端进行请求。
  2. 手动构造 15 组 Traces 属性查询的参数模板，以及 50 个时长为 10-60 分钟的时间段，逐一向 VictoriaTraces 和 Jaeger 进行共计 750 次请求。

结果

通过上面的图表，我们可以看到 VictoriaTraces 相比一些主流 Traces 后端的性能如何。

与 Jaeger & ClickHouse 的组合相比，如第二节中所分析，因为它们的查询优化方向不同，所以在两种场景中的表现互有胜负。ClickHouse 使用了 2 倍于 VictoriaTraces 的存储空间（162 GiB vs. 79 GiB）来换取根据 TraceID 查询的速度，舍弃了在 Traces Search 场景的性能。

VictoriaTraces 的未来

通过这些测试，我们已经知道 VictoriaTraces 与不同竞品的差异 —— 既有设计上的原因，也有优化上的不足。我们当然需要继续迭代 VictoriaTraces，希望它能够更早抵达稳定版本。

所以，在性能上：

  • VictoriaTraces 的底层数据结构将与 VictoriaLogs 进一步分叉，让 Traces 场景得到更多的关爱。引入更合适的 IndexDB 和 Cache 来优化数据写入和查询。
  • Profiling 结果显示，VictoriaTraces 还有很多糟糕的代码，它还有很大的进步空间。

同时，在功能上，我们希望：

  • 提供 Tempo HTTP APIs，这允许用户更灵活地查询 Traces 数据。
  • 完善 Kubernetes 支持，提供 Operator 和 Helm Chart。
  • 完善 Cluster 版本的设计。

期待能在博客评论区或 VictoriaTraces 的 Issues 中收到你的反馈，也期待与你在下一期开发者笔记中再会！

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