日志和追踪是可观测性中互补的工具，可帮助开发人员了解系统行为。 日志是离散事件（如错误或用户操作）的带时间戳的记录，提供关于特定时间点发生事件的上下文。 另一方面，追踪跟踪请求在分布式服务中流动的过程，显示不同组件如何交互。 它们共同提供了一个分层视图：日志解释“什么”（具体事件），而追踪解释“在哪里”和“如何”（请求的路径和依赖关系）。 例如，日志可能会记录数据库连接错误，而追踪会显示此错误发生在跨越用户服务、支付网关和库存系统的结帐过程中。
日志和追踪之间的连接通常通过共享标识符建立。 当请求进入系统时，它会被分配一个唯一的 trace ID，该 ID 会在所有相关服务中传播。 在请求的生命周期内生成的每个日志条目都包含此跟踪 ID，允许开发人员按特定请求的历程筛选日志。 例如，如果 API 调用失败，您可以使用错误日志中的跟踪 ID 来检索完整的跟踪，从而揭示哪个服务导致了失败。 这种关联在分布式系统中至关重要，因为单个请求可能会触发数十个微服务。 如果没有跟踪 ID，日志将是孤立的事件，使得重构导致问题的操作序列变得困难。
一个实际的例子涉及调试缓慢的支付处理系统。 跟踪可能显示延迟发生在支付服务和第三方网关之间。 通过查询与该跟踪 ID 关联的日志，开发人员可以在支付服务中找到详细的错误消息或性能指标（如缓慢的数据库查询）。 像 OpenTelemetry 这样的工具或云原生解决方案（AWS X-Ray、Google Cloud Trace）通常将日志和跟踪集成到单个仪表板中，从而简化分析。 这种组合使团队能够快速隔离问题——无论是特定代码行（在日志中可见）还是服务通信中的瓶颈（在跟踪中可见）导致的问题。 通过同时使用这两种工具，开发人员可以获得系统健康状况和性能的完整视图。