我用 Claude Code 九天给 47 个服务接入 OpenTelemetry 链路追踪

我们有 47 个后端服务，都输出结构化 JSON 日志，但没有分布式追踪。每当一个请求跨越四个服务边界、某处出现延迟时，调试过程就变成了这样：

在边缘服务的日志里找请求 ID。

希望下一个服务也记录了同样的请求 ID。

发现它用的 header 是 x-request-id 而不是 x-correlation-id。

放弃，往上加个 console.log。

我们的中等事故有 40 多分钟都花在"到底是哪个服务慢"上。我手动修复做了个时间盒估算，诚实地算了一下：47 个服务 × 每个约半天（setup、span 规范、配置、冒烟测试）≈ 六周专注工作。没人会批六周的基建活儿。

让这件事变得有意思的约束条件是：追踪埋点是重复的，但不是完全相同的。自动埋点能覆盖 70%，然后每个服务都有自己定制的那 30%——自定义的 HTTP 客户端、队列消费者、根本不是请求入口的 cron 任务。这种组合恰恰是 AI coding agent 的强项，也恰恰是它会悄悄自创规范的地方——如果你放任它的话。

步骤 1：手写参考实现

我的第一次尝试是一篇 2000 词的 CONVENTIONS.md，描述 span 应该如何命名、哪些属性是必填的、SDK 怎么接入。Agent 大概遵守了 70%，剩下的全靠即兴发挥——一半服务的属性名不一样，有的用 startSpan 有的用 startActiveSpan。

于是我把那篇文档扔掉，手动仔细地给一个服务做了埋点，让这个服务成为规范：

// tracing.js — 每个其他服务被要求对标的参考实现。
// 在进程启动时尽早 import 以产生副作用。
import { NodeSDK } from '@opentelemetry/sdk-node'
import { OTLPTraceExporter } from '@opentelemetry/exporter-trace-otlp-http'
import { getNodeAutoInstrumentations } from '@opentelemetry/auto-instrumentations-node'
import { resourceFromAttributes } from '@opentelemetry/resources'
import {
  ATTR_SERVICE_NAME,
  ATTR_SERVICE_VERSION,
} from '@opentelemetry/semantic-conventions'

const sdk = new NodeSDK({
  resource: resourceFromAttributes({
    [ATTR_SERVICE_NAME]: process.env.SERVICE_NAME,
    [ATTR_SERVICE_VERSION]: process.env.GIT_SHA ?? 'dev',
    'deployment.environment.name': process.env.APP_ENV ?? 'local',
  }),
  traceExporter: new OTLPTraceExporter({
    url: `${process.env.OTEL_COLLECTOR_URL}/v1/traces`,
  }),
  instrumentations: [
    getNodeAutoInstrumentations({
      // 噪音大、零信号，还会让 span 数量翻倍。
      '@opentelemetry/instrumentation-fs': { enabled: false },
    }),
  ],
})

sdk.start()
process.on('SIGTERM', () => sdk.shutdown().finally(() => process.exit(0)))

然后是自动埋点做不到的那部分手动埋点——包装一个领域操作：

import { trace, SpanStatusCode } from '@opentelemetry/api'

const tracer = trace.getTracer('billing')

export async function chargeInvoice(invoiceId, amountCents) {
  // Span 名称 = "<domain>.<operation>"，低基数，，永远不包含 ID。
  return tracer.startActiveSpan('billing.charge_invoice', async (span) => {
    try {
      span.setAttribute('billing.invoice_id', invoiceId)
      span.setAttribute('billing.amount_cents', amountCents)
      const result = await gateway.charge(invoiceId, amountCents)
      span.setAttribute('billing.gateway_status', result.status)
      return result
    } catch (err) {
      span.recordException(err)
      span.setStatus({ code: SpanStatusCode.ERROR, message: err.message })
      throw err
    } finally {
      span.end()
    }
  })
}

大约 90 行真实可运行、有明确主张的代码。把这个文件交给 agent、告诉它"照这个做，给这个服务加上"，效果远比任何文字描述好得多。Agent 会做模式匹配，给它们一个模式。

步骤 2：把规范变成一个会失败的脚本

文字规范是无法执行的，"我觉得看起来对"在 47 个 PR 面前无法扩展。所以我花了半天写了一个验证器，告诉 agent：验证器不通过就不算完成：

# check_tracing.py — 在 CI 中逐服务运行。退出 1 会阻塞 PR。
import re, sys, pathlib

FORBIDDEN_ATTR = re.compile(
    r"setAttribute\(\s*['\"](?:.*\b(?:email|user_id|token|url|path|query)\b.*)['\"]"
)
SPAN_NAME = re.compile(r"startActiveSpan\(\s*['\"]([a-z0-9_]+\.[a-z0-9_]+)['\"]")
TEMPLATED_SPAN_NAME = re.compile(r"startActiveSpan\(\s*[`'\"].*\$\{")

def check(service: pathlib.Path) -> list[str]:
    errors = []
    if not (service / "tracing.js").exists():
        errors.append("missing tracing.js bootstrap")
    for f in service.rglob("*.js"):
        src = f.read_text()
        if TEMPLATED_SPAN_NAME.search(src):
            errors.append(f"{f}: interpolated span name (cardinality bomb)")
        for m in FORBIDDEN_ATTR.finditer(src):
            errors.append(f"{f}: high-cardinality or PII attribute: {m.group(0)}")
        for m in SPAN_NAME.finditer(src):
            if m.group(1).split(".")[0] != service.name.replace("-", "_"):
                errors.append(f"{f}: span namespace != service name: {m.group(1)}")
    return errors

if __name__ == "__main__":
    problems = check(pathlib.Path(sys.argv[1]))
    print("\n".join(problems) or "tracing conventions OK")
    sys.exit(1 if problems else 0)

这一个文件改变了整个项目的经济模型。在这之前，我审查的是品味；在这之后，我只审查判断决策——验证器在我打开 diff 之前就抓到了所有机械性违规。

步骤 3：证明 spans 真的能到达

一个服务可以通过所有静态检查但仍然什么都不导出，因为 SDK 在 HTTP 框架 import 之后才启动，或者 collector URL 写错了。所以每个服务还有一个冒烟测试：对着本地 collector 启动进程，并断言真实导出的 spans：

// tracing.smoke.test.js
test('http request produces a parented db span', async () => {
  await request(app).get('/invoices/42').expect(200)
  await flushSpans()

  const spans = collector.finished()
  const http = spans.find((s) => s.name === 'GET /invoices/:id')
  const db = spans.find((s) => s.name.startsWith('pg.query'))

  expect(http).toBeDefined()
  expect(db?.parentSpanContext?.spanId).toBe(http.spanContext().spanId)
  // 路由是模板化的，所以没有 invoice ID 泄露到 span 名称里。
  expect(http.name).not.toMatch(/42/)
})

那个父子断言抓住了最常见的真实故障：上下文传播静默断裂，产生 47 条互不相连的单-span"追踪"，在列表视图里看起来没问题，但在瀑布图里毫无价值。

flowchart LR
    A[Pick next service<br/>grouped by framework] --> B[Agent instruments<br/>against reference impl]
    B --> C{check_tracing.py}
    C -- fail --> B
    C -- pass --> D{smoke test<br/>vs local collector}
    D -- fail --> B
    D -- pass --> E[Human review:<br/>judgment calls only]
    E --> F[PR merged]
    F --> A

两个验证器都在 agent 自己的循环里运行，所以大部分迭代都不需要我参与。我的工作是最后一个环节：这个服务自定义的队列消费者是否真的需要一个 span，这个属性是否值得它的存储成本。

九天，47 个服务，每天大约花我 90 分钟注意力。前六个服务用了四天，剩下的 41 个用了五天。

经验 1：一段可工作的参考实现胜过任何风格指南

我那篇 2000 词的规范文档产生了大约 70% 的遵守率。一段 90 行的参考文件立刻带来了近乎完美的结构遵守率。如果你发现自己正在写一大段描述代码应该长什么样的文字，停下来去写那段代码——然后指着它说"就这样"。

经验 2：规范必须可执行，否则等于不存在

验证器是这个项目杠杆最高的半天投入。任何你在 prompt 里写"请务必……"的东西，都应该是一个退出非零的脚本。Prompt 是建议；退出码是物理定律。这也意味着规范能脱离你而存在：下一个添加服务的人无需阅读任何文档就能获得同样的约束。

经验 3：基数是 agent 会伤到你的地方

放任不管的话，agent 写出的代码看起来确实合理，比如 startActiveSpan(charge invoice ${invoiceId}) 和 span.setAttribute('user.email', email)。两者都可以用"有描述性"来辩护。两者都是灾难性的——无界的 span 名称会摧毁你后端的索引和成本，而属性里的 PII 是驻留在遥测存储中、伴随整个保留期的合规事件。

Agent 不是不小心，它在优化可读性，因为没有任何东西告诉它去优化基数。这个权衡在 diff 里看不见，在生产环境里却很贵——这恰恰是适合放在 linter 里、而不是 review 评论里的规则类型。

经验 4：加埋点是机械的；删旧日志不是

我的原始计划包括"删除现在冗余的日志"。第二天我就把这部分从 agent 的 scope 里删掉了。判断一条日志是否和 span 冗余，需要知道凌晨三点谁会去 grep 它——那是代码库里没有的部落知识，而 agent 自信地删掉 on-call 运行手册里承重的日志行，是个糟糕的取舍。

按信息可用性分割工作，而不是按难度。机械的 90% 交给 agent。需要活在某人脑子里的上下文的那 10%，留给人类。

经验 5：按框架批量，而不是按字母顺序

我按仓库顺序开始，每个服务都要重新建立上下文，token 烧得厉害。按技术栈批量——所有 Fastify，然后所有 Express，然后所有 FastAPI——意味着每个批次复用同一个心智模型、同一堆坑和同一个刚解决的问题。同样工作量，明显更少的 token 和错路。

相邻的任务比打乱顺序的任务便宜。按相似度而不是按便利性排序你的待办列表。

后续三件事

采样策略。我们目前 staging 是 100% 的头部采样，已经很吵了。尾部采样保留每条错误追踪和 5% 的无聊追踪，是显而易见的下一步。

追踪驱动的性能工作。现在有了瀑布图，我想把真实的慢追踪反馈给 agent，作为优化的起点，而不是模糊的"这个端点感觉慢"的 prompt。

自动生成的服务依赖图。追踪里已经编码了真实的调用图，包括没人记得存在的三条调用。自动渲染出来比手工维护架构图强。

这个模式可以泛化到追踪以外任何大规模、重复性、强规范迁移——feature flag SDK、错误上报、认证中间件——都符合同样的结构：一份手写的参考、一个可执行的验证器、一个证明它活着的冒烟测试，然后让 agent 去磨。

如果你正因为"要六周无聊的活儿"而搁置一个"某天再说"的可观测性迁移，它大概已经不是六周了。但杠杆不在 prompt 里——在你开始之前写的参考实现和验证器里。

如果你尝试这个，我真的很想知道你的验证器最终抓到了什么。我抓到了 31 个我本来会合并进去的基数违规。