EnvoyProxy Gateway中的追踪采样率配置详解
在分布式系统监控领域,请求追踪是理解系统行为和诊断问题的重要工具。EnvoyProxy Gateway作为云原生API网关,提供了灵活的追踪配置选项。本文将深入分析EnvoyProxy Gateway中两种不同的追踪采样率配置方式及其适用场景。
采样率配置的两种形式
EnvoyProxy Gateway支持两种形式的采样率配置:
-
samplingRate:整数百分比形式,范围在0到100之间。这种形式简单直观,适合需要粗略控制采样率的场景。例如,设置为10表示采样10%的请求。
-
samplingFraction:分数形式,通过分子(numerator)和分母(denominator)来精确控制采样比例。这种形式适合需要精细控制采样率的场景,特别是当采样率很低时。例如,设置numerator为1,denominator为1000表示采样0.1%的请求。
底层实现机制
在底层实现上,这两种配置方式都映射到Envoy的类型系统。samplingRate对应的是百分比类型,而samplingFraction则提供了更精确的分数表示。这种设计既保留了简单场景下的易用性,又满足了高精度控制的需求。
实际应用建议
在实际生产环境中,建议根据具体需求选择合适的配置方式:
-
对于高流量服务,通常需要设置较低的采样率以避免产生过多的追踪数据。这时使用samplingFraction更为合适,可以精确控制如0.1%这样的低采样率。
-
对于调试或低流量环境,可以使用samplingRate设置较高的采样率,如50%或100%,以便获取足够的追踪数据进行分析。
配置示例
以下是一个完整的追踪配置示例,展示了两种采样率配置方式:
tracing:
provider: jaeger
# 使用百分比形式采样10%的请求
samplingRate: 10
# 或者使用分数形式采样0.1%的请求
samplingFraction:
numerator: 1
denominator: 1000
总结
EnvoyProxy Gateway提供了灵活的追踪采样率配置选项,开发者可以根据实际需求选择最适合的配置方式。理解这两种配置方式的区别和适用场景,有助于构建更高效的分布式系统监控方案。
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0267cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









