21、分布式追踪助力性能优化与恢复

分布式追踪助力性能优化与恢复

1. 相关性分析：挖掘性能改进机会

在提升基础性能方面，相关性分析是分布式追踪为开发者提供的强大工具。它不仅能验证或反驳现有的性能假设，还能创造新的假设并提供支持证据，引导开发者找到最具潜力的性能改进机会。

1.1 传统错误分析的局限性

传统上，通过查看失败请求样本中的常见错误来找出失败的根本原因，但这种方法容易出错。例如，有两种错误，错误 1 在 90% 的失败请求追踪中出现，错误 2 在所有请求（包括成功和失败请求）的 100% 追踪中出现。仅看失败请求样本时，可能会认为错误 2 是更可能的罪魁祸首，但由于错误 2 在成功请求中也会出现，它不太可能是失败的原因，这种错误似乎是可恢复的。

1.2 相关性分析的方法

进行相关性分析需要两个追踪样本集和一组特征。一个样本集代表想要消除或减少的追踪类别，如失败或缓慢的请求；另一个样本集代表第一个样本集的补充，通常是成功或快速的请求。特征包括服务、操作、错误、标签、跨度持续时间以及它们在关键路径中所占的百分比等。

分析过程是查看每个特征，计算其在样本 A 中出现但不在样本 B 中出现的可能性，得出每个特征的“相关系数”。相关系数为 1.0 表示该特征在样本 A 的每个追踪中都出现，而在样本 B 的追踪中从未出现；相关系数为 -1.0 表示该特征在样本 B 的每个追踪中都出现，而在样本 A 的追踪中从未出现；相关系数为 0.0 表示该特征在两个样本中出现的可能性相同。相关系数越接近 1.0 或 -1.0，该特征越能解释两个样本之间的差异。

例如，在之前的错误示例中，错误 1 的相关系数为 0.9，错误 2 的相关系数为 0