Tempo服务端必须暴露gRPC和HTTP接口，默认仅监听127.0.0.1，需改为0.0.0.0；Go客户端须用tempo-go SDK而非原生OTLP exporter；生产环境必须配置对象存储并启用compactor；采样率需与distributor对齐，避免资源耗尽。
Tempo 服务端配置必须暴露 gRPC 和 HTTP 接口
Tempo 默认只监听本地 127.0.0.1:9095（gRPC）和 127.0.0.1:3200（HTTP），Golang 组件若部署在不同 Pod 或机器上，会直接报 connection refused 或 context deadline exceeded。必须显式绑定到 0.0.0.0：
- 修改
tempo.yaml中的server.http_listen_address为0.0.0.0:3200 - 同理设置
server.grpc_listen_address: 0.0.0.0:9095 - 若用 Docker/K8s，确认容器端口已正确
expose，且 Service 的targetPort对应 gRPC 端口（不是 HTTP 端口）
Go 客户端必须用 tempo-go SDK 而非原生 OTLP exporter
官方 go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace 默认发 OTLP/gRPC 到 localhost:4317，但 Tempo 的 OTLP 接收器默认未启用——它只认自己的 tempo-distributor 协议或 Jaeger/Zipkin 格式。直接连会返回 rpc error: code = Unimplemented desc = unknown service otlp.collector.v1.TraceService。
- 改用
github.com/grafana/tempo-goSDK，它封装了 Tempo 原生 gRPC trace 上报逻辑 - 初始化时指定
tempo-go.NewClient(tempo-go.WithAddress("tempo-distributor:9095"))，地址指向 distributor（非 querier） - 注意：该 SDK 不支持 span 属性自动注入 service.name，需手动调用
span.SetAttributes(attribute.String("service.name", "my-service"))
海量 Trace 存储依赖后端对象存储，不能只靠本地文件
Tempo 单机模式下用 local storage（如 boltdb + filesystem）仅适合调试；一旦 trace QPS 超过 50/s 或保留周期 > 7 天，写入延迟飙升、OOM 频发。
使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射容器，提供 Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数与结果对象，支持命名依赖等
- 生产必须配对象存储：S3 兼容（
s3）、GCS（gcs）或 Azure Blob（azure） - 关键配置项：
storage.backend: s3+storage.s3.bucket: "my-tempo-traces"+storage.s3.endpoint: "s3.us-east-1.amazonaws.com" - 务必开启
compactor.enabled: true，否则 S3 上碎片化 block 文件堆积，查询变慢且成本翻倍
Go 组件中采样率必须与 Tempo distributor 对齐
Tempo 的 distributor 默认全局采样率为 1（全量），但 Go 应用若用 otel/sdk/trace 自定义采样器（如 trace.AlwaysSample()），会导致 trace 数量远超 distributor 承载能力，出现 rpc error: code = ResourceExhausted desc = grpc: received message larger than max (4194304 vs. 4194304) 或 HTTP 429。
- 推荐方案：关闭 Go 端采样，交由 Tempo 统一控制，在
tempo.yaml中设metrics_generator.pipelines[0].processors[0].sampling.rate: 0.01 - 若需按 service 动态采样，用
tempo-go的WithSamplingRate(0.001)初始化 client，值必须 ≤ distributor 允许的最大速率 - 验证方式：查 Tempo metrics
tempo_distributor_received_spans_total{job="tempo-distributor"}是否稳定，突增即说明采样不匹配
真正麻烦的是 block 压缩参数和 retention 策略——它们不写进 Go 代码，全靠 Tempo 配置生效，改错一个字段就导致 trace 查不到或磁盘爆满。
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