由 dawei 在构建高并发H5服务器时，Unix系统因其稳定性与高效性成为首选。然而，随着用户量的增加，单机性能可能无法满足需求，分布式架构成为必然选择。
分布式追踪是解决多节点间数据一致性与故障排查的关键手段。通过引入日志聚合工具如ELK或Splunk，可以集中管理各节点的日志信息，快速定位问题源头。
使用链路追踪工具如OpenTelemetry或SkyWalking，能够记录请求在不同服务间的流转路径，帮助开发者理解系统行为并优化性能瓶颈。
AI辅助设计图，仅供参考
为提高追踪效率，应合理设置采样率，避免过多数据影响系统性能。同时，确保追踪数据的结构化，便于后续分析和可视化。
在Unix环境下，利用内核级监控工具如perf或bpftrace，可深入分析系统调用与资源使用情况，辅助优化代码逻辑与系统配置。
最终，结合自动化监控与告警系统，实现对分布式系统的实时感知，提升整体运维效率与服务质量。