Apollo Router v1.59.1 版本发布:优化分布式追踪与采样机制
Apollo Router 是一个高性能的 GraphQL 网关,专为现代微服务架构设计。作为 Apollo GraphQL 平台的核心组件,它提供了查询规划、执行优化、缓存管理等关键功能,帮助开发者构建高效可靠的 GraphQL API 层。
本次发布的 v1.59.1 版本主要针对分布式追踪系统中的采样机制进行了重要修复和功能增强,特别是对 Datadog APM 集成的改进,使监控数据更加准确可靠。
分布式追踪采样机制修复
Datadog 采样优先级传输修复
在分布式追踪系统中,采样优先级(sampling priority)是一个关键指标,它决定了哪些请求的追踪数据会被保留和分析。v1.59.1 修复了一个 Datadog 集成中的采样优先级传输问题。
之前版本中存在两个主要问题:
- 当上游服务发送
x-datadog-sampling-priority: -1(表示USER_REJECT)时,路由器会错误地将其转换为0(AUTO_REJECT) - 优先级值
2(USER_KEEP)被错误地转换为1(AUTO_KEEP)
这些转换错误导致 Datadog 无法正确识别用户显式设置的采样决策,影响了监控数据的准确性。新版本已修正这些转换逻辑,确保采样优先级值在服务间正确传递。
非父采样器配置修复
Apollo Router 支持配置是否基于父级服务的采样决策来决定当前请求的采样行为。在 v1.59.1 之前,当用户明确配置 parent_based_sampler: false 并指定采样率时,路由器会忽略这些配置,仍然采用父级服务的采样决策。
例如以下配置:
telemetry:
exporters:
tracing:
common:
service_name: router
sampler: 0.00001 # 极低采样率
parent_based_sampler: false
理论上这应该使路由器忽略上游采样决策,仅按 0.001% 的采样率记录追踪数据。但实际上所有请求都被采样,导致监控系统负载过高。v1.59.1 修复了这一问题,确保非父采样器配置正确生效。
Datadog APM 指标准确性增强
为了获得准确的 Datadog APM 指标,所有 span 都需要发送到 Datadog Agent,并正确设置采样优先级属性。v1.59.1 引入了新的预览功能 preview_datadog_agent_sampling 来支持这一需求。
工作原理与配置建议
新的配置模式允许开发者:
- 在路由器层面设置较低的采样率(如 0.1,即 10%)
- 通过
preview_datadog_agent_sampling: true确保所有 span 都发送到 Datadog Agent - 由 Datadog Agent 执行最终的采样决策
示例配置:
telemetry:
exporters:
tracing:
common:
sampler: 0.1 # 10% 采样率
preview_datadog_agent_sampling: true # 发送全部 span 到 Agent
这种配置方式有两个主要优势:
- 确保 APM 指标基于完整数据集计算,提高准确性
- 减少直接发送到 Datadog 的 span 数量,可能降低监控成本
性能考量与最佳实践
由于此功能会增加发送到本地 Datadog Agent 的数据量,建议开发者:
- 根据实际需求调整
batch_processor设置,优化批量处理性能 - 监控路由器资源使用情况,特别是内存和网络带宽
- 逐步调整采样率,找到业务需求与系统负载的平衡点
技术实现细节
本次更新的核心改进集中在 OpenTelemetry 与 Datadog 的集成层。主要涉及:
- 采样优先级值的正确映射和传播
- 新增 Datadog 专用的采样决策处理逻辑
- 优化 span 导出流程,确保必要的元数据完整
这些改进使 Apollo Router 能够更好地融入企业现有的可观测性体系,为复杂分布式系统提供更可靠的监控数据。
升级建议
对于使用 Datadog APM 的用户,建议:
- 尽快升级到 v1.59.1 或更高版本
- 评估现有配置,根据需要添加
preview_datadog_agent_sampling选项 - 验证监控数据准确性,特别是采样优先级相关的指标
对于不使用 Datadog 的用户,此版本也修复了基础采样机制的若干问题,建议作为常规稳定性更新进行升级。
Apollo Router 团队持续关注可观测性领域的实践需求,未来版本将进一步增强与各类监控系统的集成能力,为开发者提供更完善的运维支持。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C064
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0131
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00