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OpenTelemetry 采样最佳实践

介绍​

OpenTelemetry采样（Sampling）是控制分布式追踪数据量的关键技术。在高流量的生产环境中，记录所有请求的追踪数据会带来巨大的存储和分析开销。采样允许你智能地选择哪些请求需要记录，从而平衡观测成本与数据完整性。

为什么需要采样？​

  • 成本控制：减少存储和传输的数据量
  • 性能优化：降低对应用性能的影响
  • 聚焦关键数据：确保记录高价值请求（如错误或慢请求）

采样类型​

1. 头部采样（Head-based Sampling）​

在请求开始时决定是否采样，通常由客户端或第一跳服务决定。

2. 尾部采样（Tail-based Sampling）​

收集所有请求的追踪数据，最后根据规则（如错误率或延迟）决定保留哪些。

代码示例​

基础采样配置（Node.js）​

javascript
const { NodeTracerProvider } = require('@opentelemetry/sdk-trace-node');
const { ParentBasedSampler, AlwaysOnSampler } = require('@opentelemetry/core');

const provider = new NodeTracerProvider({
  sampler: new ParentBasedSampler({
    // 如果父Span存在则跟随父Span的采样决策
    root: new AlwaysOnSampler() // 否则全部采样
  })
});

动态采样（基于请求属性）​

python
from opentelemetry.sdk.trace.sampling import Sampler, SamplingResult

class CustomSampler(Sampler):
    def should_sample(self, context, trace_id, name, attributes, links):
        if attributes.get("http.target") == "/checkout":
            return SamplingResult(Decision.RECORD_AND_SAMPLE)
        return SamplingResult(Decision.DROP)

最佳实践​

生产环境推荐
  1. 组合使用采样策略：头部采样+尾部采样
  2. 关键路径全采样：如支付、登录等核心流程
  3. 错误优先：确保所有错误请求都被记录

实际案例：电商平台​

常见问题​

注意陷阱
  • 采样偏差：随机采样可能遗漏重要模式
  • 跨服务一致性：确保分布式追踪的完整链
  • 采样率调整：需要根据业务负载动态变化

总结​

OpenTelemetry采样是观测系统的重要组成部分。通过合理配置：

  • 降低30-70%的观测成本
  • 保持关键业务可见性
  • 支持高效的故障排查

扩展资源​

  1. OpenTelemetry官方采样文档
  2. 练习：为你的Web服务配置错误优先采样器
  3. 高级话题：自适应采样（Adaptive Sampling）