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时间:2024-12-23 11:58:58 来源:企业朔源码

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2.JS代码调试映射工具——Source Maps简介
3.OpenTelemetry、Spring Cloud Sleuth、Kafka、Jager实现分布式跟踪
4.如何使用 Excel 宏来节省时间和自动化您的工作
5.Source Insight 使用和配置
6.SpringCloud入门实战-Sleuth+Zipkin分布式请求链路跟踪详解

如何自动跟踪样本源码_如何自动跟踪样本源码信息

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       本文介绍微服务架构中链路追踪组件Sleuth与Zipkin在SpringCloud入门的使用。

       链路追踪为何重要?在微服务中,动跟服务间频繁调用,踪样自动若调用链路出现问题,本源追踪请求路径、码何服务耗时变得困难。跟踪土豆云解析源码特别是样本源码服务数量增加到个时,链路追踪显得至关重要。信息

       链路追踪基于Dapper论文原理,何自Dapper论文提供了分布式追踪的动跟核心概念,如Trace(跟踪)、踪样自动Span(跨度)、本源Annotations(注解)、码何Sampling(采样率)等。跟踪追踪链路包括一个全局唯一标识的样本源码traceId和每个跨度的唯一spanId,记录服务名称、IP、调用时间等信息,采样率用于在高并发下高效采集。

       在SpringCloud中,通过Sleuth和Zipkin实现全链路追踪。Sleuth负责信息采集,拆弹排爆小游戏源码Zipkin负责处理与展示。

       部署Zipkin服务需安装并配置Docker和MySQL数据库。Docker-compose文件用于启动服务,执行SQL脚本创建表。

       在POM文件中引入Sleuth和Zipkin依赖。配置Zipkin服务地址及采样率(测试中设置为%)。每个服务配置才能实现全链路追踪。

       引入Sleuth starter自动在调用中添加追踪信息。例如,OpenFeign接口调用会输出日志,显示traceId和spanId,传递至Zipkin。

       登录Zipkin后台查看链路详情。使用浏览器访问pose 服务。

        跟踪数据概率抽样

        spring.sleuth.otel.config.trace-id-ratio-based属性定义了跟踪数据的采样概率。它根据提供给采样器的分数对一部分迹线进行采样。概率抽样允许 OpenTelemetry 跟踪用户通过使用随机抽样技术降低跨度收集成本。如果该比率小于 1.0,则某些迹线将不会被导出。对于此示例,我们将采样配置为 1.0、%。

        有关其他 OTel Spring Cloud Sleuth 属性,请参阅常见应用程序属性。

        OpenTelemetry 配置文件

        我们需要项目根目录下的 OTel 配置文件otel-config.yaml。内容如下。此配置文件定义了 OTel 接收器、处理器和导出器的行为。正如我们所看到的,我们定义了我们的接收器来监听 gRPC 和 HTTP,处理器使用批处理和导出器作为 jaeger 和日志记录。

        第 3 步:docker-compose 将所有内容串在一起

        让我们看看我们需要启动哪些 docker 容器来运行这三个微服务并观察它们的分布式跟踪,前三个微服务在上面的部分中进行了解释。

        运行docker-compose up -d以调出所有九个容器:

       

        第 4 步:追踪数据在行动

        快乐之路

        现在,让我们启动customer-service-bff流程的入口点,以创建新客户。

       

        启动 Jaeger UI, /?target=http%3A//localhost%3A/%2C]按[/url]服务搜索customer-service-bff,单击Find Traces按钮,这是我们看到的创建客户跟踪:它跨越三个服务,总共跨越六个,持续时间 . 毫秒。

       

        除了 Trace Timeline 视图(上面的屏幕截图),Jaeger 还提供了一个图形视图(Trace Graph在右上角的下拉菜单中选择):

       

        三个微服务在 docker 中的日志输出显示相同的跟踪 id,以红色突出显示,并根据其应用程序名称显示不同的跨度 id(应用程序名称及其对应的跨度 id 以匹配的颜色突出显示)。在 的情况下customer-service,相同的 span id 从 REST API 请求传递到 Kafka 发布者请求。

       

       

       

        customer-service让我们在 docker 中暂停我们的PostgreSQL 数据库,然后重复从customer-service-bff. internal server error正如预期的那样,我们得到了。检查 Jaeger,我们看到以下跟踪,异常堆栈跟踪抱怨SocketTimeoutException,再次如预期的那样。

       

        识别长期运行的跨度

        Jaeger UI 允许我们搜索超过指定最大持续时间的跟踪。例如,我们可以搜索所有耗时超过 毫秒的跟踪。然后,我们可以深入研究长期运行的跟踪以调查其根本原因。

        在这个故事中,我们从 OpenTelemetry、Spring Cloud Sleuth 和 Jaeger 的角度解压了分布式跟踪,验证了 REST API 调用和 Kafka pub/sub 中分布式跟踪的自动检测。我希望这个故事能让你更好地理解这些跟踪框架和工具,尤其是 OpenTelemetry,以及它如何从根本上改变我们在 分布式系统 中进行可观察性的方式。

       

如何使用 Excel 宏来节省时间和自动化您的工作

       在 Excel 中,您或许会遇到重复执行相同步骤的情况。想象一下,只需点击一个按钮,就能自动完成这些任务,这岂不是美滋滋?这时候,Excel 宏就派上用场了。通过使用宏,禾匠源码能做成app吗您可以自动化各种重复性任务,大大节省时间和精力。

       Excel 宏实际上是一系列记录的命令和操作,您可以多次播放。无论是将公司名称和地址输入表格这样简单的任务,还是创建自定义报告这样复杂的任务,只要能在 Excel 中完成,都可以用宏来实现自动化。

       使用宏之前,您需要先录制它。在执行自动化步骤的过程中,Excel 会跟踪所有操作并将其保存为宏。录制完成后,您可以随时再次运行它,甚至可以为宏指定键盘快捷方式,方便快捷。

       Excel 宏基于 Microsoft 的 Visual Basic for Applications (VBA) 编程语言。录制宏时,Excel 会将您的操作转换为 VBA 代码。因此,除了录制宏,2022机构短买短卖源码您还可以在 VBA 代码中手动编写它们。本文将主要关注通过录制宏来创建宏,这是最简单快捷的方法。接下来,我们将讨论如何使用 VBA 从头开始编辑或编写宏,并提供一些自学资源。

       为了帮助说明这个过程,我们将使用一个小样本数据集。假设我们有七个客户需要合作,需要获取他们的姓名和余额,并执行两项任务:将客户姓名拆分为名字和姓氏,以及突出显示余额大于零的客户。

       要创建宏,我们将在 Excel 窗口顶部的“开发人员”选项卡中进行操作。默认情况下,该选项卡可能不存在,因此我们需要将其添加。在文件菜单中,选择自定义功能区,然后选中开发人员复选框,最后单击确定。全球通获客软件源码

       在“开发人员”选项卡中,您可以看到录制和管理宏的命令。要开始录制宏,请为它命名,并为可读性添加描述或快捷键。点击 OK 后,Excel 会开始记录您的操作。

       在录制过程中,请只执行您希望宏执行的操作。例如,我们可以插入新列、重命名列、将姓名拆分为名字和姓氏,并使用条件格式突出显示余额大于零的客户。

       完成操作后,返回“开发人员”选项卡并单击停止录制。此时,您的第一个 Excel 宏已经创建完成。

       要运行宏,只需单击“宏”按钮即可。如果为宏分配了快捷键,只需按下组合键即可运行它。

       请注意,您不能将带有宏的电子表格另存为传统的 .xlsx 工作簿。必须将其另存为启用宏的 Excel 工作簿 (.xlsm) 以避免丢失宏。

       在打开包含宏的工作簿时,您可能会看到一条警告。请确保您的工作簿来自受信任的来源,否则请勿启用宏。

       在录制宏时,您还可以选择使用相对引用。这样,无论数据在电子表格的何处开始,宏都能找到并从该点开始处理。

       如果您想查看宏背后的 VBA 代码,请转到“开发人员”选项卡,选择宏,然后单击“编辑”。您可以在其中查看并修改宏的源代码。

       如果想尝试从头开始编写宏,可以使用 Codewars、Udemy 和 Codecademy 等在线资源来学习编写 VBA 脚本。

Source Insight 使用和配置

       源代码分析工具Source Insight的使用与配置是一个简化代码理解与管理的有效步骤。以下为操作流程:

       一、初始化新项目

       新建项目时,设定项目名称与目录。项目目录与源码目录可相同或不同,项目目录下将生成“ProjectName.si4project”子目录。配置源码路径,添加所有源文件,并递归添加所有目录,确保所有文件被自动跟踪。关闭窗口,同步代码,强制解析所有文件,开启Project、Contex和Relation窗口。

       二、打开已有项目

       通过选择项目路径,直接加载并开始使用已有项目。

       三、配置主题

       调整界面主题颜色,以提高阅读舒适度与效率。

       四、调整字体

       修改字体大小、样式与颜色,确保代码清晰易读。

       五、函数调用关系图

       1. 开启调用关系图功能。

       2. 选择合适的调用关系图显示方式,如节点大小、边线条样式等。

       3. 设置调用关系图类型,如按调用频率排序或按层次结构展示。

       4. 选择是否显示函数原型(函数声明),以节省空间。

       六、常用快捷方式

       熟练掌握快捷键是提高使用效率的关键。例如,使用快捷键快速搜索代码、跳转至定义、查看调用点等。

       参考:

       2. Source Insight查看函数调用关系使用技巧 - CSDN

SpringCloud入门实战-Sleuth+Zipkin分布式请求链路跟踪详解

       探索SpringCloud实战:Sleuth+Zipkin实现分布式请求链路跟踪详解

       在SpringCloud入门实战系列中,我们将深入理解SpringCloud Sleuth如何协助解决微服务中的挑战。通过源码地址的项目demo,一步步掌握这一关键组件。Sleuth是Spring Cloud的分布式跟踪解决方案,它跟踪用户请求从数据采集到处理的全过程,构建调用链视图,对微服务监控至关重要。

       Sleuth借鉴了Dapper的术语,核心概念包括:

Span(跨度):一次请求的标识,每个微服务调用产生一个,由位ID唯一标识,包含摘要、时间戳等信息。

Trace(跟踪):调用链路集合,由一个请求产生的所有Span组成,每个跨度有各自的跟踪ID。

Annotation(标注):记录请求的开始和结束事件,如发送请求、接收请求等。

       Sleuth与Zipkin紧密相关,通常一起使用进行可视化追踪。Sleuth特性包括将跟踪信息添加到日志、在应用程序边界自动插入跟踪、提供分布式跟踪数据模型抽象等。在项目集成时,可以搭建Zipkin服务,添加依赖,配置通过HTTP或消息传递方式发送跟踪数据,以及在业务代码中应用Sleuth。测试时,通过访问特定接口可以查看请求链路信息。

       通过实践SpringCloud Sleuth,你可以更好地理解和应用它在微服务架构中的作用,提升监控和调试的效率。

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