微服务架构下大模型API调用链追踪实践

在大模型微服务架构中，API调用链追踪是保障系统可观测性的关键环节。本文将分享基于OpenTelemetry的实践方案。

核心挑战

传统单体应用的调用链追踪在微服务场景下面临以下挑战：

1. 调用关系复杂，跨服务追踪困难
2. 链路数据分散，难以统一分析
3. 性能开销大，影响业务性能

解决方案

采用OpenTelemetry进行分布式追踪，核心代码如下：

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter, SimpleSpanProcessor

# 初始化追踪器
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
tracer = trace.get_tracer(__name__)

# 添加链路追踪中间件
@app.before_request
def start_trace():
    span = tracer.start_span("api_call")
    # 保存span上下文
    g.span = span

@app.after_request
def end_trace(response):
    if hasattr(g, 'span'):
        g.span.end()
    return response

实施步骤

1. 部署Jaeger或Zipkin作为追踪后端
2. 在服务间传递trace context
3. 配置自动注入和手动埋点
4. 建立链路分析告警机制

通过该方案，可实现大模型微服务的完整调用链路可视化，为性能优化提供数据支撑。