分布式追踪与OpenTelemetry：微服务可观测性实战指南
深入讲解分布式追踪的核心概念与实现原理，详解OpenTelemetry的集成与配置，提供Jaeger、Zipkin、Grafana Tempo的部署方案，涵盖追踪上下文传播、采样策略与性能优化实战。
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共 6 篇文章。
分布式追踪与全链路可观测：OpenTelemetry、Tempo/Jaeger 与采样策略
深入讲解分布式追踪与全链路可观测的 DevOps 工程化：Trace/Span/Context 传播（W3C traceparent）、OpenTelemetry 采集架构（OTLP/Collector/采样）、Tempo/Jaeger/OTel 后端对比、RED/USE 指标、日志-追踪-指标关联、采样策略（头部/尾部/一致性）以及 CI 链路追踪与常见坑。
分布式链路追踪实战：OpenTelemetry、Jaeger 与 W3C Trace Context
从 Java Agent 埋点到 OTel Collector 聚合：OpenTelemetry API/SDK、Jaeger/Tempo 存储后端、W3C Trace Context 传播规范与采样策略最佳实践。
Kubernetes可观测性实战：Metrics、Logging与Tracing全栈方案
系统讲解 Kubernetes 可观测性三大支柱：Prometheus + Grafana 指标监控、EFK/Loki 日志采集、Jaeger/Tempo 分布式追踪，以及 Pod 拓扑分布告警、SLO 定义和值班运维实践。
分布式追踪实战：Jaeger、Tempo 与采样策略
系统性分布式追踪实战指南：Trace 数据模型（Span/Trace/Context/Links）、分布式追踪头传播（W3C Trace Context / B3 / Jaeger）、Jaeger Agent/Collector/Query/UI 部署架构、Tempo 低成本对象存储架构、头部采样 vs 尾部采样 vs 自适应采样、TraceQL 查询语言、Span/Event/Attribute 最佳实践、Trace 与 Metrics/Logs 关联（Exemplars/OpenTelemetry）、性能开销分析与优化、追踪驱动的延迟分析（关键路径/火焰图）、全链路压测追踪。附 Go/Java/Node.js 实战与 Kubernetes 部署 YAML。
分布式链路追踪
Jaeger、Zipkin、OpenTelemetry 链路追踪原理，TraceID透传、Span关联与长尾延迟分析。