【亲测免费】 Spring Cloud Sleuth 常见问题解决方案
项目基础介绍
Spring Cloud Sleuth 是一个用于分布式系统中进行分布式追踪的 Spring Cloud 项目。它为 Spring Boot 应用程序提供了自动配置,使得开发者可以轻松地在微服务架构中实现追踪功能。Spring Cloud Sleuth 主要使用 Java 语言进行开发,并且依赖于 Spring Boot 框架。
新手使用注意事项及解决方案
1. 依赖管理问题
问题描述:新手在使用 Spring Cloud Sleuth 时,可能会遇到依赖管理问题,尤其是在使用 Maven 或 Gradle 进行项目构建时,依赖版本不匹配或缺失。
解决方案:
-
检查 Spring Cloud 版本:确保你使用的 Spring Cloud 版本与 Spring Boot 版本兼容。可以通过在
pom.xml中添加以下依赖管理配置来确保版本一致性:<dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> <version>${release-train-version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> -
添加 Sleuth 依赖:在
pom.xml中添加 Spring Cloud Sleuth 的依赖:<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> -
更新项目:运行
mvn clean install或gradle clean build来更新项目依赖。
2. 日志配置问题
问题描述:在使用 Spring Cloud Sleuth 时,可能会遇到日志中没有显示追踪 ID 的问题,导致无法正确追踪请求链路。
解决方案:
-
检查日志配置:确保在
application.properties或application.yml中正确配置了日志格式,以便 Sleuth 能够正确注入追踪 ID。例如:logging.pattern.level=%5p [${spring.application.name:},%X{traceId:-},%X{spanId:-}] -
启用 Sleuth 日志:确保在 Spring Boot 应用程序中启用了 Sleuth 的日志功能。可以通过在
application.properties中添加以下配置来启用:spring.sleuth.enabled=true -
检查日志输出:启动应用程序并检查日志输出,确保追踪 ID 和跨度 ID 正确显示。
3. 兼容性问题
问题描述:Spring Cloud Sleuth 在 Spring Boot 3.x 及以上版本中不再支持,可能会导致项目无法正常运行。
解决方案:
-
降级 Spring Boot 版本:如果项目必须使用 Spring Cloud Sleuth,建议将 Spring Boot 版本降级到 2.x。例如,将
pom.xml中的 Spring Boot 版本修改为:<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.7.5</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> -
迁移到 Micrometer Tracing:如果需要使用 Spring Boot 3.x,建议迁移到 Micrometer Tracing 项目。可以参考 Micrometer Tracing 的迁移指南进行迁移。
-
测试兼容性:在降级或迁移后,重新构建并测试应用程序,确保 Sleuth 功能正常工作。
总结
Spring Cloud Sleuth 是一个强大的分布式追踪工具,但在使用过程中可能会遇到依赖管理、日志配置和兼容性等问题。通过正确的配置和版本管理,可以有效解决这些问题,确保项目顺利运行。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00