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采样策略最佳实践

介绍​

在分布式系统中，Zipkin作为链路追踪工具会收集大量请求数据。采样策略（Sampling Strategy）决定了哪些请求需要被记录，哪些可以忽略。合理的采样能降低存储压力，同时保留关键诊断信息。对于初学者，理解采样策略是优化Zipkin性能的第一步。

为什么需要采样？
  • 每秒百万级请求的全量追踪会消耗大量资源
  • 大部分请求是重复或成功的，错误请求占比通常很低
  • 采样能在可接受的精度损失下显著提升系统性能

采样策略类型​

1. 恒定采样（Constant Sampling）​

最简单的策略，固定比例采样所有请求：

java
// Spring Cloud Sleuth 配置示例
spring.sleuth.sampler.probability=0.1 // 10%的请求会被采样

适用场景：

  • 低流量系统
  • 开发/测试环境

2. 速率限制采样（Rate Limiting Sampling）​

控制每秒最大采样数：

python
# Brave (Python) 配置示例
sampler = RateLimitingSampler(100) # 每秒最多100条追踪

适用场景：

  • 流量波动较大的生产环境
  • 需要严格控制资源消耗的场景

3. 动态采样（Dynamic Sampling）​

根据请求属性智能决策，例如：

  • 只采样错误请求
  • 对重要服务提高采样率

实际案例​

电商平台场景​

某电商系统在双十一期间采用分层采样：

  1. 支付服务：100%采样（业务核心）
  2. 商品服务：10%采样（可容忍丢失）
  3. 推荐服务：1%采样（非关键路径）
java
// 动态采样配置示例
@Bean
public Sampler customSampler() {
    return request -> {
        if (request.path().contains("/payment")) {
            return true; // 全量采样
        }
        return Math.random() < 0.1; // 其他服务10%
    };
}

配置建议​

注意事项
  1. 生产环境避免100%采样
  2. 错误请求建议单独标记并提高采样率
  3. 不同环境使用不同策略（开发环境可提高采样率）

推荐配置组合：

  1. 基础采样率：5-10%（控制常规流量）
  2. 错误补偿：错误请求额外采样
  3. 关键路径：核心服务单独配置

总结与练习​

关键要点​

  • 恒定采样适合简单场景
  • 动态采样能更好平衡资源与数据价值
  • 采样策略需要随业务需求调整

动手练习​

  1. 在本地Zipkin中尝试配置10%的恒定采样
  2. 使用Spring Sleuth实现一个动态采样器，对 /api/orders 路径提高采样率
  3. 观察不同采样率下Zipkin服务器的CPU和内存消耗变化

扩展阅读​