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OpenTelemetry采样策略

介绍​

在分布式系统中，追踪（Tracing）是理解请求流和诊断问题的关键工具。然而，全量采集所有追踪数据可能会带来高昂的存储和计算成本。OpenTelemetry的采样策略允许开发者控制哪些追踪数据需要收集，从而在保证可观测性的同时平衡系统资源消耗。

采样策略决定了哪些请求的追踪数据会被记录和导出。OpenTelemetry提供了多种内置采样策略，并支持自定义实现。

采样策略类型​

1. 头部采样（Head-based Sampling）​

在请求开始时决定是否采样，通常基于概率或特定规则。

示例：概率采样​

python
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.sampling import TraceIdRatioBased

# 设置50%的采样率
sampler = TraceIdRatioBased(0.5)
provider = TracerProvider(sampler=sampler)

2. 尾部采样（Tail-based Sampling）​

在请求完成后根据其属性（如延迟、错误状态）决定是否采样。

常用采样策略详解​

概率采样（Probability Sampling）​

最简单的策略，按固定比例随机采样。

适用场景
  • 生产环境的基础监控
  • 需要均匀覆盖所有请求类型时
python
# 设置10%的采样率
sampler = TraceIdRatioBased(0.1)

速率限制采样（Rate Limiting Sampling）​

控制单位时间内的最大采样数。

go
import (
    "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
    "time"
)

sampler := trace.NewRateLimitingSampler(100) // 每秒最多100条

动态采样（Dynamic Sampling）​

根据运行时条件调整采样策略。

注意

动态采样需要额外的配置存储（如远程配置服务）来实时更新规则。

实际案例​

电商平台采样策略​

  1. 关键路径：支付流程100%采样
  2. 高延迟请求：超过1秒的请求100%采样
  3. 其他请求：基础概率采样（5%）
yaml
# OpenTelemetry Collector配置示例
processors:
  tail_sampling:
    policies:
      - name: payment-policy
        type: string_attribute
        string_attribute:
          key: "http.route"
          values: ["/checkout/payment"]
          enabled: true
      - name: slow-requests
        type: latency
        latency:
          threshold_ms: 1000

总结​

策略类型优点缺点
概率采样实现简单，资源消耗可预测可能遗漏重要事件
尾部采样精准捕获异常请求需要临时存储所有追踪数据
动态采样灵活性高实现复杂度高

延伸学习​

  1. 实践练习：在本地环境中配置两种不同的采样策略，比较收集到的数据差异
  2. 官方文档：OpenTelemetry Sampling Specification
  3. 进阶话题：如何结合业务指标（如错误率）动态调整采样率
记住

合理的采样策略应该：

  • 确保关键业务路径的完整可见性
  • 在资源消耗和数据价值间取得平衡
  • 能够随业务需求灵活调整