主要观点：作者的个人财务分类模型突然开始将杂货归类为娱乐费用，通过将单体财务追踪器分解为多个微服务后，调试变得困难，最终使用 OpenTelemetry 和 Jaeger 实现追踪，解决了分类错误的问题。
关键信息：

• 单体财务追踪器分解为交易处理器、类别预测器等五个核心服务，交易处理流程复杂。
• 分类错误表现为杂货被误分类为娱乐，单个服务日志看似正常但整体有问题。
• OpenTelemetry 可通过唯一追踪 ID 追踪整个系统请求，在 Python 服务中通过添加相关库和代码实现自动追踪 HTTP 请求及手动追踪 ML 操作。
• Jaeger 与财务追踪服务一起通过 Docker Compose 运行，可在 http://localhost:16686 访问追踪界面。
• 利用分布式追踪找到导致分类错误的缓存键截断问题，即代码中缓存键使用了错误的用户 ID 格式。
  重要细节：
• 交易处理流程中各服务的具体功能及交互。
• OpenTelemetry 相关代码的具体实现，如在类别预测器服务中的添加追踪代码。
• Docker Compose 文件中各服务的配置及依赖关系。
• 追踪到的有问题交易的具体追踪信息及发现的缓存键错误。