Tempo 高级配置：多租户、采样策略与压缩优化

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6/10篇，当前这篇会重点解决：从企业级需求出发，讲解 Tempo 在多租户和高并发场景下的配置技巧，帮助读者平衡成本与性能。上一篇回顾：第 5 篇《Go 微服务追踪实战：OpenTelemetry 与 Jaeger 集成》主要聚焦 解决 Go 语言在协程模型中追踪上下文传递的痛点，提供可复用的 gRPC 和 HTTP 中间件代码。 下一篇预告：第 7 篇《Jaeger 生产化部署：Kubernetes 下的高可用与持久化》会继续展开 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。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（本文）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