当代的互联网应用通常都采用结构复杂、规模庞大的分布式集群来实现,而且应用运行环境复杂多变,当出现性能问题时,很难排查问题根源。目前存在的分布式跟踪系统在一定程度上解决了此问题,但都采用固定的抽样概率,使得单位时间内的抽样总量不可控。另一方面,典型的分布式跟踪系统的设计方案不支持复杂抽样。因此本文提出了基于抽样的分布式跟踪设计方案和自适应抽样算法,并设计实现了可自适应抽样的分布式跟踪系统,用于帮助理解分布式系统行为,分析性能问题根源。本文首先分析了典型分布式跟踪系统的相关技术,然后结合当前工业界中通用分布式跟踪系统实际需要满足的功能需求和性能需求,设计了基于抽样的分布式跟踪方案和可依据应用服务繁忙程度自动调节抽样率的自适应抽样算法。接着,依据抽样设计方案实现了满足低损耗、应用级透明和良好可扩展性的可插拔抽样算法分布式跟踪系统,并将自适应抽样算法应用到该系统中。最后采用实验验证了基于自适应抽样的分布式跟踪系统的有效性。本文提出的基于自适应抽样的跟踪方案使得抽样总量弹性可控,为分布式系统性能问题排查带来帮助,同时将对应用服务的性能影响降低到可容忍范围内,并且在实际环境中得到良好应用。