OpenTelemetry-js中多采样策略的实现方案
2025-06-27 06:35:41作者:明树来
在分布式追踪系统中,采样策略是一个关键的设计考量。本文将深入探讨如何在OpenTelemetry-js中实现针对不同来源Span的差异化采样策略。
问题背景
在典型的应用场景中,我们可能需要对不同来源的追踪数据采用不同的采样策略。例如:
- 自动生成的数据库操作追踪(如Prisma)可能数量庞大但价值相对较低,需要采样
- 手动添加的关键业务追踪数量较少但价值高,需要全量收集
常见误区
开发者可能会尝试通过以下方式实现:
- 创建多个TracerProvider实例
- 为每个Provider配置不同的采样器
- 期望不同来源的Span自动路由到对应的Provider
然而,这种做法存在根本性问题:
- 大多数自动检测库(如Prisma)直接从全局API获取Tracer
- 破坏了追踪的上下文一致性
- 可能导致部分Span丢失
正确实现方案
OpenTelemetry提供了更优雅的解决方案 - 自定义Sampler实现。
核心思路
通过单一TracerProvider配合智能Sampler,根据Span特征动态决定采样策略:
- 对于关键业务Span(如手动添加)始终采样
- 对于其他Span(如Prisma生成)按比例采样
- 保持追踪链的完整性
实现示例
import { Sampler, SamplingDecision, SamplingResult } from '@opentelemetry/sdk-trace-base';
import { TraceIdRatioBasedSampler } from '@opentelemetry/core';
class CustomSampler implements Sampler {
private ratioSampler = new TraceIdRatioBasedSampler(0.1);
shouldSample(
context: Context,
traceId: string,
spanName: string,
spanKind: SpanKind,
attributes: Attributes,
links: Link[]
): SamplingResult {
// 关键业务Span全量采样
if (spanName.startsWith('business-critical')) {
return {
decision: SamplingDecision.RECORD_AND_SAMPLED,
attributes: {}
};
}
// 其他Span按比例采样
return this.ratioSampler.shouldSample(
context, traceId, spanName, spanKind, attributes, links
);
}
toString(): string {
return 'CustomSampler';
}
}
组合使用ParentBasedSampler
为确保子Span与父Span采样决策一致,建议结合ParentBasedSampler使用:
import { ParentBasedSampler } from '@opentelemetry/sdk-trace-base';
const sampler = new ParentBasedSampler({
root: new CustomSampler(),
remoteParentSampled: new AlwaysOnSampler(),
remoteParentNotSampled: new AlwaysOffSampler(),
localParentSampled: new AlwaysOnSampler(),
localParentNotSampled: new AlwaysOffSampler()
});
最佳实践建议
- 统一使用单一TracerProvider:避免多Provider带来的复杂性
- 基于Span特征决策:可通过spanName、attributes等识别Span来源
- 保持追踪完整性:确保同一追踪链上的Span采样决策一致
- 考虑性能影响:复杂采样逻辑可能增加开销
总结
OpenTelemetry-js通过灵活的Sampler接口,支持开发者实现精细化的采样策略。相比使用多个TracerProvider的方案,自定义Sampler既能满足差异化采样需求,又能保证追踪数据的完整性,是更优雅的解决方案。
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