#介绍

分布式追踪是容器平台可观测性体系中的关键模块，用于实现分布式系统的端到端追踪与分析。该模块基于OpenTelemetry（OTel）标准构建，提供从数据采集、存储到可视化分析的完整解决方案，帮助开发与运维人员快速定位服务调用异常、分析性能瓶颈，并追踪请求的整个生命周期行为。

通过整合开源技术栈和自研组件，该模块支持端到端的追踪能力：应用通过OTel自动注入或SDK集成方式生成追踪数据，这些数据经过统一采集后存储于Elasticsearch，最终通过定制化的UI实现多维度可视化分析。用户可以利用TraceID、服务名称、标签等丰富条件进行精准检索。

#优势

追踪的核心优势如下：

• 端到端追踪能力
  支持跨服务、跨进程、跨容器边界的完整追踪还原，精准展示微服务架构中的复杂调用关系。

• 灵活的数据采集方式
  提供自动注入（无代码改造）与SDK集成的双重模式，兼容Java/Python/Go等主流编程语言的应用。

• 高性能存储方案
  采用Elasticsearch作为存储后端，支持海量span数据的写入与快速检索。

• 灵活的查询和分析能力
  自研的UI通过集成jaeger-query API，支持基于TraceID、服务归属、标签、span类型等多维条件的灵活查询，方便用户快速定位问题根源。

• 标准化协议支持
  基于OpenTelemetry标准构建，能够集成其他OTel云原生组件生成的追踪数据。

#应用场景

追踪的主要应用场景如下：

• 分布式系统故障诊断
  在微服务架构中，完整的追踪能力可以快速定位服务故障和异常调用，减少故障诊断的时间。

• 性能瓶颈分析
  通过查看各服务之间的调用延迟，可以识别性能瓶颈，从而指导系统优化和资源调整。

• 服务依赖关系分析
  借助时序瀑布图，清晰展示服务间的调用路径和依赖关系，辅助架构师进行系统设计和改进。

#使用限制

在使用追踪时，应注意以下限制：

• 采样策略与性能的平衡
  • 在高负载场景中，追踪数据的采集可能对Elasticsearch的性能和存储造成一定压力，因此建议根据业务情况合理配置采样率。