OpenTelemetry 采样策略

介绍

在分布式系统中，收集所有遥测数据（如跟踪、指标和日志）可能会产生高昂的成本和性能开销。**采样（Sampling）**是OpenTelemetry中的一项关键策略，它通过选择性丢弃部分数据来平衡观测需求与系统负载。本文将介绍常见的采样策略、实现方式及实际应用场景。

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为什么需要采样？

• 减少存储成本：全量存储所有数据可能不经济。
• 降低网络开销：减少数据传输量。
• 避免性能损耗：高频数据收集可能影响应用性能。

提示

采样不是“丢弃数据”，而是“智能选择最有价值的数据”。

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采样策略类型

1. 头部采样（Head Sampling）

在请求开始时决定是否采样，通常基于预定义规则（如随机概率）。

python

# Python示例：使用概率采样（头部采样）
from opentelemetry.sdk.trace.sampling import TraceIdRatioBasedSampler

sampler = TraceIdRatioBasedSampler(0.1)  # 10%的请求会被采样

输入：所有请求。
输出：约10%的请求生成跟踪数据。

2. 尾部采样（Tail Sampling）

在请求完成后根据结果（如延迟、错误状态）决定是否保留数据。

3. 动态采样

根据系统负载或业务规则动态调整采样率。

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实际案例

案例：电商平台错误分析

• 需求：监控支付失败请求，但忽略成功请求。
• 策略：使用尾部采样，仅保留HTTP状态码为4xx/5xx的跟踪数据。

yaml

# OpenTelemetry Collector配置示例（尾部采样）
processors:
  tail_sampling:
    policies:
      [
        {
          name: error-policy,
          type: status_code,
          status_code: { min: 400 }
        }
      ]

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如何选择采样策略？

策略类型	适用场景	优缺点
头部采样	高吞吐量系统	简单，但可能丢失关键错误
尾部采样	需要精准分析错误/延迟的场景	资源消耗高，结果更精确
动态采样	流量波动大的系统	复杂，需动态配置

警告

避免过度采样！建议从低采样率（如5%）开始，逐步调整。

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总结

• 头部采样适合简单场景，性能开销低。
• 尾部采样能捕获关键问题，但需要更多资源。
• 结合业务需求（如错误率、延迟SLA）选择策略。

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扩展练习

1. 在本地OpenTelemetry环境中配置一个概率采样器（采样率20%）。
2. 尝试用Collector实现一个尾部采样规则：保留所有耗时超过1秒的请求。

附加资源

• OpenTelemetry官方采样文档
• 《Distributed Tracing in Practice》第5章