为什么 OpenTelemetry 的 SDK 中不支持尾采样 Hook？

在分布式追踪系统中，采样策略直接影响着系统的性能和可观测性。OpenTelemetry 作为当前最流行的可观测性框架，其采样机制设计有着深刻的考量。本文将深入探讨 OpenTelemetry 的采样机制，特别是为什么它在 SDK 层面不支持尾采样。

前置采样 vs 尾采样

在讨论 OpenTelemetry 的采样机制前，我们需要理解两种主要的采样策略：

前置采样（Head-based Sampling）：

在链路开始时就决定是否采样
决策一旦做出，整个链路都遵循这个决策
不需要缓存完整的链路数据

尾采样（Tail-based Sampling）：

在链路结束后决定是否保留
可以基于完整链路信息（如总耗时、是否有错误）做决策
需要临时缓存所有链路数据

OpenTelemetry 的采样实现

通过分析 OpenTelemetry Go SDK 的源码，我们可以清晰地看到它采用的是前置采样策略。关键代码如下：

func (tr *tracer) newSpan(ctx context.Context, name string, config *trace.SpanConfig) trace.Span {
    // ... 前面的代码 ...
    
    // 执行采样决策
    samplingResult := tr.provider.sampler.ShouldSample(SamplingParameters{
        ParentContext: ctx,
        TraceID:       tid,
        Name:          name,
        Kind:          config.SpanKind(),
        Attributes:    config.Attributes(),
        Links:         config.Links(),
    })
    
    // 设置采样标志
    if isSampled(samplingResult) {
        scc.TraceFlags = psc.TraceFlags() | trace.FlagsSampled
    } else {
        scc.TraceFlags = psc.TraceFlags() &^ trace.FlagsSampled
    }
    
    // ... 后面的代码 ...
}

这段代码揭示了几个关键点：

采样决策在 span 创建时就已经做出
采样标志通过位操作设置在 TraceFlags 中
这个标志会随着 SpanContext 传播到整个分布式系统

采样标志的传播机制

特别值得注意的是设置采样标志的代码：

if isSampled(samplingResult) {
    scc.TraceFlags = psc.TraceFlags() | trace.FlagsSampled
} else {
    scc.TraceFlags = psc.TraceFlags() &^ trace.FlagsSampled
}

这段代码使用位操作来设置或清除采样标志：

| 操作用于设置采样标志，保留其他标志位不变
&^ 操作用于清除采样标志，同样保留其他标志位不变

这确保了采样决策能够一致地传播到整个分布式链路中。

为什么 OpenTelemetry 不支持尾采样？

最重要的原因是：在 SDK 中找不到尾巴！因为不知道链路什么时候结束！

在分布式系统中，一条链路可能跨越多个服务，所以你在某一个服务中，是不知道链路是否结束的，而 OpenTelemetry 也不是一次性上报一整条链路，而是每个 span 独立上报，最后再拼接到一起。

OpenTelemetry 上报原理

独立上报
- 每个 span 在结束时（调用 span.End()）会被传递给 SpanProcessor
- SpanProcessor 决定如何处理这个 span（立即导出或批量导出）
- 导出是独立的，不会等待整个 trace 完成
批处理机制
- 默认使用 BatchSpanProcessor，它会收集一定数量的 spans 或等待一定时间然后批量导出
- 但这个批处理与 trace 完整性无关，只是为了效率

Collector 如何实现尾采样

Collector 通过以下方式解决这些问题：

设置等待时间窗口
- 为每个 trace 设置一个等待期（如 10 秒）
- 在此期间收集该 trace 的所有 spans
- 超过等待期后，基于已收集的 spans 做决策
集中式收集
- 所有服务的 spans 都发送到 Collector
- Collector 有更全面的视图来关联 spans
专门的资源分配：Collector 作为独立组件，有专门的资源处理这种复杂逻辑，不会影响应用性能。

如何在 OpenTelemetry 生态中实现尾采样？

虽然 SDK 不直接支持尾采样，但 OpenTelemetry 生态提供了其他方式实现类似功能：

1. 使用 OpenTelemetry Collector

Collector 提供了 Tail Sampling Processor，可以在数据聚合层实现尾采样：

processors:
  tail_sampling:
    decision_wait: 10s
    num_traces: 100
    expected_new_traces_per_sec: 10
    policies:
      - name: error-policy
        type: status_code
        status_code: ERROR

2. 结合前置采样和错误捕获

可以实现一个智能的前置采样器，对特定场景（如包含错误属性）强制采样：

type SmartSampler struct {
    baseSamplingRate float64
}

func (s *SmartSampler) ShouldSample(p trace.SamplingParameters) trace.SamplingResult {
    // 错误请求必采样
    for _, attr := range p.Attributes {
        if attr.Key == "error" {
            return trace.SamplingResult{Decision: trace.RecordAndSample}
        }
    }
    
    // 其他请求使用基础采样率
    if float64(p.TraceID[0])/255.0 < s.baseSamplingRate {
        return trace.SamplingResult{Decision: trace.RecordAndSample}
    }
    
    return trace.SamplingResult{Decision: trace.Drop}
}