distributed-tracing

分布式追踪技能 (Distributed Tracing)

技能概述

使用 Jaeger 和 Tempo 实现分布式追踪，在微服务环境中可视化请求链路、定位性能瓶颈并分析服务依赖关系。

适用场景

调试微服务性能问题

当用户请求响应缓慢时，通过追踪完整请求链路，识别具体是哪个服务或数据库操作导致延迟。

分析服务间调用关系

在复杂的微服务架构中，自动生成服务依赖图，了解服务间的调用频率和成功/失败率。

追踪错误传播路径

当请求失败时，快速定位错误首次发生的服务，分析错误如何在上游/下游服务中传播。

核心功能

多平台追踪部署

支持 Jaeger 和 Tempo 两种主流分布式追踪平台，提供 Kubernetes、Docker Compose 等多种部署方式。

多语言应用集成

提供 Python (Flask)、Node.js (Express)、Go 等主流语言的 OpenTelemetry 集成代码示例，实现自动追踪。

追踪数据分析

支持按服务名、持续时间、错误标签等条件筛选追踪数据，快速定位问题请求。

常见问题

分布式追踪和传统日志监控有什么区别？

传统日志监控只能看到单个服务内部的执行情况，当请求经过多个服务时，难以关联不同服务的日志。分布式追踪通过在服务间传递追踪上下文（traceparent），将整个请求链路串联起来，可以直观看到每个环节的耗时和状态。

生产环境采样率设置为多少合适？

建议生产环境采样率设置为 1% 左右，可以在保留足够问题样本的同时控制存储成本和性能开销。高流量或核心链路可以适当降低，低流量或测试环境可以设置为 100%。

追踪会对应用性能产生影响吗？

合理配置的追踪系统对性能影响很小，通常控制在 1% 以内的 CPU 开销。关键措施包括：使用批量 Span 处理器、异步上报追踪数据、设置合适的采样率。