posts/sampling-in-distributed-traces/

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1. Warm-up 我们常说 Metrics，Logging，Tracing 是可观测性的三大支柱，而其中 Distributed Tracing 就是当前微服务架构下用来排查服务问题的手段之一。 下

https://jiekun.dev/posts/sampling-in-distributed-traces/

[Jun10ng]

“因为需要大量内存来暂存数据，所以尾部采样对基础设施的要求很高，它减少了最终送达 Trace 后端落库的数据量，并且不像头部采样一样都是些没用的数据。”

这里说的数据是暂存在业务服务实例上还是监控系统服务上呢？如果是前者的话，压力应当比较分散，为什么说是基础设施要求高呢？

[jiekun]

尾部采样的数据通常是由 SDK 上报至同物理节点或外部节点的 OpenTelemetry Collector，在这个 Collector 中做负载均衡的输出，使得相同 TraceID 的数据被发送往下一套 OpenTelemetry Collector 中。这些数据会在后者内存中存活设定时间，因此压力是集中在 后面这套需要执行尾部采样的 OpenTelemetry Collector，或者说监控系统服务上的。