分布式追踪入门：为什么需要 Tempo 和 Jaeger？

系列导读你现在看到的是《Tempo 与 Jaeger 分布式追踪实战：从原理到生产部署的完整指南》的第1/10篇，当前这篇会重点解决：通过架构对比和场景分析，帮助读者在项目初期做出正确的追踪工具选型决策。上一篇回顾：这是系列首篇，我们先把整体背景和问题边界搭起来。 下一篇预告：第 2 篇《Docker Compose 一键部署 Jaeger：从零到全链路追踪》会继续展开 提供可直接复用的 Docker Compose 配置，让读者 10 分钟内跑起完整 Jaeger 集群。全系列安排分布式追踪入门：为什么需要 Tempo 和 Jaeger？（本文）Docker Compose 一键部署 Jaeger：从零到全链路追踪Tempo 快速上手指南：使用 MinIO 对象存储部署OpenTelemetry SDK 集成：Java 应用接入分布式追踪Go 微服务追踪实战：OpenTelemetry 与 Jaeger 集成Tempo 高级配置：多租户、采样策略与压缩优化Jaeger 生产化部署：Kubernetes 下的高可用与持久化追踪数据排错：Span 丢失、采样失真与性能瓶颈分析Tempo 与 Jaeger 数据迁移：从 Jaeger 平滑过渡到 Tempo分布式追踪最佳实践：从开发到生产的全生命周期管理一、导语：从“链路断裂”到“全景追溯”在微服务架构中，一个用户请求往往需要经过多个