全链路压测的关键在于串联调用链并传递追踪信息。1. 压测需覆盖完整业务路径，各服务需有唯一trace_id；2. 使用opentelemetry集成jaeger，在服务启动时配置exporter，并通过otelgrpc/otelhttp中间件自动注入span信息；3. 压测中关注响应时间、p99延迟、调用拓扑图，定位耗时环节与重复调用问题；4. 注意事项包括确保trace上下文传递、合理设置采样率、提升jaeger存储性能、接入中间件追踪。
Golang的RPC做全链路压测，结合Jaeger分析分布式系统瓶颈，其实并不复杂，但关键在于如何串联起整个调用链，并在各服务间传递追踪信息。
1. 全链路压测的基本思路
全链路压测的核心是模拟真实用户请求，覆盖从入口到后端所有依赖服务的完整流程。对于基于Golang构建的微服务系统，通常通过HTTP或gRPC暴露接口，因此压测工具需要能发起这些类型的请求。
常用做法是使用像k6、Locust 或者 wrk2这样的工具来发送请求，重点在于：
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- 请求要覆盖完整的业务路径，包括数据库、缓存、第三方调用等
- 每个服务都需要有唯一标识请求的上下文（比如trace_id）
这样做的好处是后续可以在日志和监控中追踪一个请求在整个系统中的流转路径。
2. 使用OpenTelemetry集成Jaeger进行分布式追踪
要在Golang的RPC服务中实现全链路追踪，推荐使用OpenTelemetry作为SDK，它可以自动为gRPC或HTTP请求注入trace信息，并上报给Jaeger。
主要步骤如下：
- 在服务启动时初始化OpenTelemetry，并配置Jaeger exporter
- 对于gRPC服务，使用
otelgrpc
中间件自动注入span信息 - 对于HTTP服务，使用
otelhttp
中间件处理传播头信息（如traceparent）
// 示例：gRPC服务中启用OpenTelemetry
import (
"go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/google.golang.org/grpc/otelgrpc"
"google.golang.org/grpc"
)
server := grpc.NewServer(
grpc.UnaryInterceptor(otelgrpc.UnaryServerInterceptor()),
grpc.StreamInterceptor(otelgrpc.StreamServerInterceptor()),
)这样，每个请求都会被分配一个唯一的trace_id，并且在多个服务之间传递，便于后续分析。
3. 压测过程中采集数据并分析瓶颈
完成压测和追踪集成之后，下一步就是在压测过程中收集数据，重点关注以下几点：
- 每个服务节点的平均响应时间与P99延迟
- 调用链中最耗时的环节是哪个服务或哪段逻辑
- 是否存在重复调用、串行等待等问题
打开Jaeger UI，输入某个trace_id，可以看到整个调用链的拓扑图，每个span会显示耗时、标签、日志等信息。
例如：
- A服务调用了B服务，B又调用了C服务，发现C服务响应慢，说明瓶颈可能在C
- 如果某个服务内部出现多次相同子调用，可能是可以合并优化的地方
这时候就可以针对性地对特定服务做性能调优，比如加缓存、减少锁竞争、优化SQL等。
4. 注意事项与常见问题
实际操作中，有几个容易忽略但很关键的点：
- 跨服务trace_id丢失：确保在自定义HTTP请求或gRPC调用中手动传递trace上下文，否则链路会断开
- 采样率设置过高或过低：压测期间建议将采样率设为100%，避免漏掉关键trace
- Jaeger存储压力：大规模压测会产生大量数据，建议临时提升Jaeger后端存储性能或限制保留时间
- 中间件未接入追踪：比如Redis、MySQL等组件也需要记录span，才能看到完整链路
基本上就这些。只要把trace链打通，再配合合适的压测工具，就能清楚地看到系统瓶颈在哪，优化起来也更有方向。
