使用OpenTelemetry实现Golang微服务分布式追踪，需引入otel库并初始化Tracer Provider，配置OTLP Exporter将数据发送至Jaeger等后端；通过HTTP/gRPC中间件传递trace上下文，确保跨服务链路串联；结合结构化日志输出Trace ID，便于在Jaeger等界面关联排查问题。
在Golang微服务架构中，随着服务数量增多，一次请求可能跨越多个服务节点，排查问题变得困难。分布式追踪能帮助开发者清晰地看到请求在各个服务间的流转路径、耗时和依赖关系。实现这一能力，核心是统一上下文传递、生成调用链数据并可视化展示。
使用OpenTelemetry标准库
OpenTelemetry（简称OTel）是目前主流的可观测性框架，支持追踪、指标和日志。Golang社区对OTel的支持完善，推荐作为分布式追踪的基础工具。
你需要做的是：
- 引入go.opentelemetry.io/otel相关包
- 在服务启动时初始化Tracer Provider，并配置Exporter（如OTLP导出到Jaeger或Zipkin）
- 为每个HTTP或gRPC请求创建Span，并通过Context传递追踪上下文
示例代码片段：
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import (
"go.opentelemetry.io/otel"
"go.opentelemetry.io/otel/trace"
)
// 开始一个span
ctx, span := otel.Tracer("my-service").Start(ctx, "handle.request")
defer span.End()
// 后续调用下游服务时，ctx会携带trace信息
跨服务传播Trace上下文
为了让同一个请求的Trace ID在多个服务间保持一致，必须通过网络协议头传递上下文信息。OpenTelemetry默认使用W3C Trace Context标准，通过traceparent头传输。
常见场景处理方式：
- HTTP客户端发送请求前，使用otelhttp.NewClient或手动注入Header
- HTTP服务端接入时，使用otelhttp.NewHandler中间件自动提取上下文
- gRPC可通过otelgrpc拦截器实现自动注入与提取
这样就能保证从入口服务到后端数据库调用的完整链路被串联起来。
导出数据并可视化分析
采集到的Span需要发送到后端系统进行存储和展示。常用方案有：
- Jaeger：开源分布式追踪系统，支持通过OTLP接收数据，提供强大的查询界面
- Zipkin：轻量级选择，适合初期快速搭建
- Tempo + Grafana：云原生组合，与Prometheus监控体系集成良好
配置Exporter将数据发送到Collector，再由Collector批量写入存储。例如启动本地Jaeger All-in-One：
docker run -d --name jaeger \ -e COLLECTOR_OTLP_ENABLED=true \ -p 16686:16686 \ -p 4317:4317 \ jaegertracing/all-in-one
然后在Go程序中配置OTLP Exporter连接localhost:4317即可。
结合日志输出增强调试能力
单独的追踪图有时不够直观，建议在日志中加入Trace ID和Span ID，便于关联排查。
可以通过以下方式实现：
- 使用otel.GetTextMapPropagator().Extract()从context提取trace_id
- 在日志结构体中添加traceID字段
- 配合Zap或Slog等结构化日志库输出
当某条日志出现错误时，可直接复制Trace ID跳转到Jaeger查看完整调用链。
基本上就这些。只要统一接入OpenTelemetry，规范上下文传递，再配合适当的后端系统，Golang微服务的分布式追踪就能稳定运行。关键是早期就要设计好，避免后期补装带来不一致问题。
