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8/10篇，当前这篇会重点解决：提供系统化的排错框架和真实案例，帮助读者快速定位和修复追踪流水线中的常见问题。上一篇回顾：第 7 篇《Jaeger 生产化部署：Kubernetes 下的高可用与持久化》主要聚焦 以 Kubernetes 为平台，展示 Jaeger 生产级部署的完整流程，包含高可用和灾难恢复方案。 下一篇预告：第 9 篇《Tempo 与 Jaeger 数据迁移：从 Jaeger 平滑过渡到 Tempo》会继续展开 为已有 Jaeger 部署的团队提供从理论到脚本的完整迁移方案，降低切换 Tempo 的风险。全系列安排分布式追踪入门：为什么需要 Tempo 和 Jaeger？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（本文）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