4. 固定采样率配置：AlwaysOn、AlwaysOff、Ratio-based Sampler 的配置与适用场景

固定采样率是 OpenTelemetry 采样策略中最基础、最直接的一类。它不依赖请求属性、不分析链路拓扑，仅根据预设的布尔值或概率决定是否保留 Span。在生产环境中，固定采样率通常用于边界控制（全量采集或完全关闭）以及均匀降噪（按比例丢弃）。

本章将深入剖析三种内置 Sampler 的配置方法、行为差异及典型适用场景，并给出可复用的代码示例。

4.1 三种 Sampler 核心对比

4.2 AlwaysOnSampler：全量采集

当需要不丢失任何一条 Span 时使用。典型场景包括：

• 开发/测试环境全链路调试
• 上线前的全量回归验证
• 短时间（如 5 分钟）的深度性能剖析

Java SDK 配置示例：

// 通过代码设置
SdkTracerProvider tracerProvider = SdkTracerProvider.builder()
    .setSampler(Sampler.alwaysOn())
    .build();

// 或通过环境变量（优先级低于代码设置）
// OTEL_TRACES_SAMPLER=always_on

Python SDK 配置示例：

from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.sampling import ALWAYS_ON

provider = TracerProvider(sampler=ALWAYS_ON)

4.3 AlwaysOffSampler：完全关闭

当需要彻底关闭追踪时使用。典型场景：

• 压测/基准测试时避免追踪干扰
• 临时禁用追踪以排查 Exporter 问题
• 对非关键服务永久关闭（节省资源）

Java SDK 配置示例：

SdkTracerProvider tracerProvider = SdkTracerProvider.builder()
    .setSampler(Sampler.alwaysOff())
    .build();

// 环境变量
// OTEL_TRACES_SAMPLER=always_off

Go SDK 配置示例：

import (
    "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
)

tp := trace.NewTracerProvider(
    trace.WithSampler(trace.AlwaysOff()),
)

4.4 TraceIdRatioBasedSampler：按比例均匀采样

这是生产环境最常用的固定采样策略。它根据 TraceId 的哈希值决定是否采样，保证同一个 Trace 的所有 Span 被一致地采样或丢弃。

配置参数：

Java SDK 配置示例：

// 采样 10% 的 Trace
SdkTracerProvider tracerProvider = SdkTracerProvider.builder()
    .setSampler(Sampler.traceIdRatioBased(0.1))
    .build();

// 环境变量
// OTEL_TRACES_SAMPLER=traceidratio
// OTEL_TRACES_SAMPLER_ARG=0.1

Python SDK 配置示例：

from opentelemetry.sdk.trace.sampling import TraceIdRatioBased

provider = TracerProvider(
    sampler=TraceIdRatioBased(rate=0.1)
)

4.5 采样决策流程（SVG 图）

下图展示了固定采样率在 OpenTelemetry SDK 中的完整决策路径：

4.6 适用场景速查表

4.7 配置注意事项

• 环境变量优先级： 代码中显式设置的 Sampler 优先级高于 OTEL_TRACES_SAMPLER 环境变量。
• 多服务一致性： Ratio-based Sampler 依赖 TraceId 哈希，只要所有服务使用相同的 TraceId（通过传播），采样决策就是一致的。
• 动态调整： 固定采样率不支持运行时动态变更。如需动态调整，应使用 Sampler 接口的自定义实现或配合配置中心。
• 采样率精度： 对于极低采样率（如 0.001），建议使用 TraceIdRatioBased 而非自定义 Sampler，避免哈希分布不均匀。