分布式追踪实战完全指南：从Skywalking到Jaeger的完整观测实践

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分布式追踪实战完全指南：从Skywalking到Jaeger的完整观测实践

分布式追踪是微服务可观测性的三大支柱之一。本文分享分布式追踪从Skywalking到Jaeger的完整实战经验。

可观测性三大支柱

Metrics（指标）：数值型指标。如CPU使用率、请求量、延迟。Prometheus。

Logs（日志）：事件日志。如应用日志、访问日志。ELK/Loki。

Traces（追踪）：请求链路。串联整个请求的调用链。Skywalking/Jaeger/Zipkin。

分布式追踪核心概念

Trace：一次请求的完整链路。从入口到出口的所有调用。

Span：Trace中的一个操作单元。每个服务调用产生一个Span。

Span Context：Span的上下文。包含Trace ID、Span ID等信息。

Instrumentation：埋点。自动埋点或手动埋点。

Skywalking

架构：OAP Server + UI + Agent。Java Agent自动埋点。

优势：对Java生态支持好、自动发现服务链路、UI友好。

劣势：对非Java语言支持相对弱。

适用场景：Java应用、微服务追踪。

Jaeger

架构：Agent + Collector + Query + UI。CNCF项目。

优势：CNCF项目、云原生、多语言支持。

劣势：UI相对简单。

适用场景：云原生架构、多语言微服务。

Zipkin

架构：Collector + Storage + API + Web UI。

优势：简单易用、轻量级。

劣势：功能相对基础。

适用场景：简单场景、快速上手。

APM工具

阿里云ARMS：阿里云的APM服务。端到端追踪、全面监控。

腾讯云APM：腾讯云的APM服务。应用性能监控。

Datadog APM：全球领先的APM平台。功能全面。

最佳实践

采样策略：全量采样资源消耗大，通常采用概率采样或尾部采样。自定义Span：在关键业务逻辑处添加自定义Span，便于分析。关联Metrics：将Trace与Metrics关联。端到端追踪：从用户请求到数据库的全链路追踪。

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