在分布式系统中,跟踪信息是异常处理、性能优化和排查问题的重要工具。Spring Cloud Sleuth是一个基于Spring Cloud的分布式跟踪解决方案,它可以帮助我们在微服务架构中跟踪请求调用。
然而,随着系统规模和复杂度的增加,产生的跟踪数据也会剧增。为了提高运行效率和降低资源消耗,我们需要在采集和过滤跟踪信息时进行适当的控制。Spring Cloud Sleuth提供了一些机制来实现这一点。
采样
采样是指决定是否采集某些请求的跟踪信息,以避免无用信息的收集。Spring Cloud Sleuth默认采用一种采样策略来决定是否对请求进行跟踪,该策略是基于概率的,并且可以通过配置进行调整。
在Spring Boot中,可以通过设置spring.sleuth.sampler.probability
属性来控制采样的概率。该值的范围是0到1之间的小数,越接近0代表采样的概率越低,越接近1代表采样的概率越高。默认情况下,采样的概率是0.1,即10%的请求会进行采样。
spring:
sleuth:
sampler:
probability: 0.5
这种采样策略对于大型系统来说非常实用,因为它可以控制跟踪信息的数量,以避免资源的过度消耗。但是,请注意,当采样率较低时,可能会丢失一些有用的跟踪信息,因此需要根据实际需求进行调整。
过滤
过滤是指根据一些条件来选择性地保留或丢弃某些跟踪信息。Spring Cloud Sleuth提供了一种简单但强大的机制来过滤跟踪信息,该机制基于Span的属性进行筛选。
可以使用spring.sleuth.propagation-keys
属性来配置要传播的Span属性。例如,通过设置logging.baggage.remote.field
属性,可以配置要跨越服务传播的Baggage属性。Baggage属性是一种键值对,可以保存任意的额外信息。
spring:
sleuth:
propagation-keys: baggage-remote-field
baggage:
remote-field: my-field
此外,还可以通过设置spring.sleuth.log.span.name
属性来控制哪些Span的名称被记录。默认情况下,所有的Span都会被记录。如果只想记录某些特定的Span,可以设置该属性为这些Span的名称。
spring:
sleuth:
log:
span:
name: important-span,another-important-span
通过采样和过滤,我们可以合理地控制Spring Cloud Sleuth对跟踪信息的采集和过滤,以满足系统的需求并提高运行效率。例如,我们可以将采样率调整为合适的值,以确保资源更有效地使用。同时,我们可以根据业务需求,选择性地记录重要的Span和Baggage属性,以更好地解决问题。
总结起来,Spring Cloud Sleuth是一个强大而灵活的分布式跟踪解决方案,通过采样和过滤机制,可以帮助我们控制跟踪信息的采集和过滤。通过合理地设置采样率和过滤条件,我们可以在保证跟踪效果的同时,提高系统的性能和可维护性。
参考资料:
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