distributed-tracing

分布式追踪

何时使用

跨服务追踪请求、诊断延迟与错误传播，或为新的集成添加可观测边界。

输入与前提条件

记录已安装的 SDK 和后端版本、获准的收集器端点、服务图以及一个预发布请求。在选择导出器 API 或部署配置之前，查阅已安装版本的主要文档。本捆绑包不安装追踪后端。

步骤

1. 阅读 resources/implementation-playbook.md，并确定一个用户旅程。
2. 在加载已插桩的框架之前，配置匹配的 OpenTelemetry SDK 和 OTLP 导出器。使用 references/instrumentation.md 进行传播、关闭和隐私检查。
3. 使用 references/jaeger-setup.md 配置 Jaeger，或使用现有 Tempo/收集器部署所支持的配置。在任何部署之前，审查监听器、身份验证、传输保护、存储和保留策略。
4. 通过 HTTP 和异步消息传播上下文。使用稳定的操作名称和允许列表中的属性。不要记录凭据、原始请求正文或敏感查询值。
5. 发送成功和失败的预发布请求，并在后端验证相连的 span。记录服务标识、父子关系、时长单位和导出器错误。
6. 测量队列丢失和开销。根据这些观察结果选择采样；没有任何固定百分比能保证覆盖率或性能。

示例

一个结账流程会调用库存和支付。验证根请求和两个下游操作共享同一个 trace，模拟的支付超时被记录，并且不存在任何卡数据。在导出器连接不可用的情况下重复此过程：请求处理必须保持应用程序定义的行为。

验证

• 每个所演练边界的实际 trace 证据，包括队列消费者。
• 仅允许的字段；有界的属性基数。
• 观察到关闭时的刷新和导出器失败行为。
• 独立于 UI 可用性检查访问、存储和保留策略。

限制

头部采样可能在尾部采样看到错误之前就将其丢弃。内存演示无法证明持久存储。上下文传播和跨服务时钟需要实际的集成测试；本指南不是可运行的多服务应用程序。

来源

• OpenTelemetry 导出器文档 — 使用已安装 SDK 的匹配文档。