SOFATracer 教程
2024-08-07 07:44:10作者:鲍丁臣Ursa
1. 项目介绍
SOFATracer 是由 SOFAStack 推出的一个分布式系统调用追踪组件。它主要用于收集和记录分布式链路中的各种网络调用日志,通过统一的 traceId 来关联这些日志,从而实现快速的问题定位、服务治理等功能。SOFATracer 支持多种框架和库的集成,例如 Spring MVC、HttpClient 等,方便开发者在不同的应用场景中进行监控和分析。
2. 项目快速启动
安装依赖
首先,确保你的环境中已经安装了 Maven 和 Java。然后,在 Maven 工程的 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>com.alipay.sofa</groupId>
<artifactId>tracer-sofa-boot-starter</artifactId>
<version>最新版本号</version>
</dependency>
配置应用
在你的 application.properties 或其他配置文件中添加以下配置以启用 SOFATracer:
# 启用SOFATracer
com.alipay.sofa.tracer.enabled=true
日志打印配置
SOFATracer 使用 SLF4J 进行日志打印,确保你的项目中有相应的日志适配器(如 logback 或 log4j),并配置日志级别以输出追踪信息。
例如,对于 logback 的配置文件 logback.xml:
<configuration>
<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n%mdc{traceId:-}%n%mdc{spanId:-}%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<root level="info">
<appender-ref ref="STDOUT" />
</root>
</configuration>
启动应用
现在你的应用应该已经集成了 SOFATracer,启动应用并进行调用测试,你会看到带有 traceId 和 spanId 的日志。
3. 应用案例与最佳实践
案例一:异常处理追踪
在服务中捕获异常时,可以利用 MDC 将 traceId 和 spanId 打印到异常堆栈中,便于排查问题:
try {
// 调用业务逻辑
} catch (Exception e) {
MDC.put("traceId", SofaTracer.currentTraceContext().getTraceId());
MDC.put("spanId", SofaTracer.currentTraceContext().getSpanId());
log.error("发生错误", e);
}
最佳实践:动态采样率
根据实际情况调整采样率,可以在生产环境中减少性能影响:
# 设置采样率为1%,即每100次调用只收集1次数据
com.alipay.sofa.tracer.sampleRate=0.01
4. 典型生态项目
SOFATracer 可以与其他开源项目结合使用,包括但不限于:
- Zipkin:将追踪数据发送到 Zipkin Server 进行可视化展示。
- SOFAMesh:在 Istio Service Mesh 中整合 SOFATracer 实现全链路追踪。
- Seata:与分布式事务解决方案 Seata 集成,提供事务级别的追踪。
通过以上教程,你应该对 SOFATracer 有了基础的认识并能够快速接入到自己的项目中。更多细节和高级功能,请参阅 SOFATracer 官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218