如何选择合适的追踪后端？

如果你刚刚开始搭建分布式追踪系统，面对Jaeger、Zipkin、Tempo，甚至各大云厂商的托管服务，可能会感到一丝迷茫。选型决策往往发生在深夜的技术评审会上，白板上画满了架构图，大家争论不休。其实，这个选择没有绝对的“最佳答案”，它更像是在成本、性能、功能和团队技术栈之间的一场精密权衡。

评估的起点：从数据协议与生态兼容性出发

在考虑任何花哨的功能之前，首先要确保你的追踪后端能“听懂”应用发来的数据。如今，OpenTelemetry (OTel) 已成为可观测性数据采集的事实标准。一个明智的选择是优先考虑原生支持OTLP (OpenTelemetry Protocol)协议的后端。这能省去格式转换的麻烦，降低架构复杂度，也意味着你能平滑地利用OTel生态中不断丰富的自动埋点库和导出器。

有些较老的后端，比如Zipkin，最初设计时使用私有协议。虽然OTel也提供了向Zipkin格式的转换导出器，但这多了一层转换开销和潜在的语义损失。直接选择像Jaeger（较新版本）、Tempo或商业托管服务这些对OTLP支持一流的后端，算是为未来铺平了道路。

存储引擎：决定性能与成本的暗线

追踪数据是典型的时序数据，但比指标数据更“重”——每条Trace包含多个Span，每个Span又附带一堆标签（Attributes）。后端如何存储这些数据，直接关系到查询速度和硬件成本。

• 基于Elasticsearch或Cassandra的方案（如Jaeger的经典部署）：通用性强，可以利用已有的运维知识。但说实在的，用通用的文档数据库存Trace，就像用卡车运瓷器，不是不行，就是有点“大材小用”且效率未必最优。索引设计不当，面对高基数（High-Cardinality）的标签查询时，性能很容易成为瓶颈。
• 专为追踪优化的存储（如Tempo使用对象存储+索引）：像Grafana Tempo这类后起之秀，思路很讨巧。它将跨度（Span）数据作为块（Block）直接扔进S3、GCS这类廉价对象存储，只为每个Trace ID和关键的少数标签（如服务名、HTTP状态码）维护一个轻量级索引。这种设计把成本压到了极致，查询时通过索引定位到块，再快速读取。对于海量数据、长期存储的场景，性价比极高。
• 云厂商托管服务（AWS X-Ray, Google Cloud Trace）：你买的其实不是存储，而是“省心”。它们通常与自家的其他服务（如负载均衡器、Lambda函数）深度集成，能自动捕获部分数据。管理、扩容、备份这些脏活累活都交给云平台，你按量付费。代价是可能被供应商锁定，以及自定义和深度调试的能力会受限。

别被UI迷惑，想想查询的实际场景

一个炫酷的、能展示依赖关系图的UI当然吸引人，但你需要冷静下来问问团队：我们最常排查问题的场景是什么？

是已知一个Trace ID，想快速还原整个调用链？几乎所有后端都能完美胜任。但更多时候，故障发生时你手里没有Trace ID，你只知道“订单服务在晚上8点后响应很慢”或者“支付接口返回了大量500错误”。这时，你需要的是基于属性（标签）的查找能力。

比如，能否查询“service=order AND http.status_code=500 AND duration > 2s”？这种能力严重依赖于后端存储对标签的索引策略。如果团队习惯了像查日志一样用多种维度组合筛选来定位问题，那么就必须选择一个支持高基数、多维度标签查询的后端，并承受由此带来的存储和计算成本。否则，选一个只对核心字段（服务、操作名）索引的后端，成本低了，但排查复杂问题的灵活性也会下降。

规模与采样：一个提前到来的问题

很多人低估了全量追踪数据的生产速度。一个中等规模的微服务集群，每秒产生上百万个Span是家常便饭。100%采样？你的存储账单会教你做人。因此，一个成熟的追踪后端必须与灵活的采样策略协同工作。

你需要评估后端是否支持或在架构上易于配合实现头部采样（Head-based Sampling）或尾部采样（Tail-based Sampling）。尾部采样更智能，比如可以做到“只100%保存出错或超慢的Trace”，但它要求所有Span数据先经过一个缓冲池进行决策，对架构有要求。像Tempo与Grafana Agent的配合，就实现了这种高效的尾部采样。如果后端不支持，你可能就需要在OTel Collector这一层完成采样决策，这又增加了组件的管理负担。

说到底，选择追踪后端不是选一个“最强大”的工具，而是选一个“最合适”的伙伴。它必须契合你团队当前的技术栈、运维能力和预算，同时为未来留下那么一点扩展的余地。不妨从一个小规模的POC开始，用真实的数据流去测试候选方案在写入、存储和关键查询场景下的表现，那些冷冰冰的延迟数据和账单数字，往往比任何技术博客的推荐都更有说服力。