#介绍

分布式追踪是观测系统中的关键模块，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，帮助开发人员和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。

通过集成开源技术栈和自主研发组件，该模块支持端到端的分布式追踪能力：应用通过注入或 SDK 集成方式生成追踪数据，统一采集后存储于 Elasticsearch，最终通过定制化 UI 实现多维度的可视化分析。用户可以使用丰富的条件如 TraceID、服务名称、标签等进行精准搜索。

#优势

追踪的核心优势如下：

• 端到端追踪能力
  支持跨服务、进程及容器边界的完整追踪还原，准确呈现微服务架构中复杂的调用关系。

• 灵活的数据采集方式
  支持基于 Istio sidecar 代理注入的服务网格自动追踪，无需任何代码改动即可捕获服务间通信数据。同时提供 OpenTelemetry 自动注入（无代码修改）和 SDK 集成两种模式，兼容主流语言应用如 Java/Python/Go。

• 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。

• 灵活的查询与分析能力
  自研 UI 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因。

#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，完整的追踪能够快速定位服务故障和异常调用，缩短故障诊断时间。

• 性能瓶颈分析
  通过查看服务调用间的延迟，识别性能瓶颈，指导系统优化和资源调整。

• 服务依赖分析
  时间序列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

使用追踪时需注意以下限制：

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