跳到主要内容

自定义采样器实现

介绍​

在分布式系统中，Zipkin作为链路追踪工具，通过**采样（Sampling）**决定哪些请求的追踪数据需要被记录。默认采样策略（如固定比率采样）可能无法满足特定场景需求。自定义采样器允许开发者根据业务逻辑（如请求路径、用户ID等）动态控制采样行为，平衡系统开销与数据完整性。

为什么需要自定义采样器？
  • 降低存储成本：高频接口可能只需抽样记录。
  • 关键路径全采集：如支付流程需100%追踪。
  • 动态调节：根据系统负载自动调整采样率。

基础概念​

采样器类型​

Zipkin支持以下常见采样器：

  1. 概率采样器（ProbabilitySampler）：按固定比例（如10%）采样。
  2. 速率限制采样器（RateLimitingSampler）：控制每秒最大采样数。
  3. 自定义采样器：通过实现接口实现业务逻辑。

关键接口​

自定义采样器需实现 zipkin2.Sampler 接口：

java
public interface Sampler {
  boolean isSampled(long traceId);
}

实现步骤​

1. 创建自定义采样器类​

以下示例实现一个基于请求路径的采样器：

java
import zipkin2.Sampler;

public class PathBasedSampler implements Sampler {
  private final Set<String> highPriorityPaths;

  public PathBasedSampler(Set<String> highPriorityPaths) {
    this.highPriorityPaths = highPriorityPaths;
  }

  @Override
  public boolean isSampled(long traceId) {
    // 从当前线程获取请求路径（实际需结合上下文传递）
    String path = RequestContext.getCurrentPath();
    return highPriorityPaths.contains(path); // 关键路径全采样
  }
}

2. 集成到Zipkin​

在Spring Boot中注册采样器Bean：

java
@Bean
public Sampler customSampler() {
  Set<String> criticalPaths = Set.of("/api/payment", "/api/checkout");
  return new PathBasedSampler(criticalPaths);
}

实际案例​

电商平台采样策略​

场景需求：

  • 订单相关接口全采样（业务核心）。
  • 商品浏览接口低采样（QPS高，容忍部分数据丢失）。

实现代码：

java
public class EcommerceSampler implements Sampler {
  private final Sampler defaultSampler = Sampler.create(0.1); // 默认10%

  @Override
  public boolean isSampled(long traceId) {
    String path = getRequestPath();
    return path.startsWith("/api/order") || defaultSampler.isSampled(traceId);
  }
}

高级技巧​

动态配置采样率​

结合配置中心（如Nacos）实现运行时调整：

java
public class DynamicSampler implements Sampler {
  private volatile double rate;

  // 监听配置变更
  public void updateRate(double newRate) {
    this.rate = newRate;
  }

  @Override
  public boolean isSampled(long traceId) {
    return Math.abs(traceId % 100) < rate * 100;
  }
}

性能优化建议​

  • 在 isSampled() 方法中避免阻塞操作。
  • 使用 ThreadLocal 缓存请求上下文。
注意

采样决策应在请求开始时完成，且同一个Trace ID的所有Span必须保持一致的采样结果！

总结​

关键点说明
接口实现实现 Sampler 接口并注入Zipkin配置
上下文传递需确保请求路径等参数能跨线程传递（如MDC或RequestInterceptor）
一致性保证同一Trace ID的采样结果必须相同
动态策略优势结合配置中心实现无需重启调整采样率

延伸练习​

  1. 尝试实现一个基于用户ID尾号的采样器（如尾号0-3的用户全采样）。
  2. 集成Spring Cloud Sleuth，观察自定义采样器如何生效。

进一步学习：