Jaeger UI v1.70.0 版本发布:性能优化与功能增强
Jaeger 是一款开源的分布式追踪系统,主要用于监控和排查复杂的微服务架构中的性能问题。作为 Jaeger 生态系统的前端界面,Jaeger UI 提供了直观的可视化工具,帮助开发者分析服务间的调用关系和性能瓶颈。
性能优化与渲染改进
本次 v1.70.0 版本在性能方面做出了多项重要改进。首先是对计算自身时间的算法进行了重写,显著提升了在追踪统计页面上的性能表现。这一优化对于处理大规模追踪数据尤为重要,能够减少页面加载时间,提升用户体验。
另一个值得注意的性能优化是针对依赖关系图(DAG)的渲染改进。开发团队修复了依赖图额外渲染的问题,使得在展示服务间复杂调用关系时更加高效。这种优化对于系统架构师和开发者分析微服务拓扑结构非常有帮助。
功能增强与用户体验
在功能方面,新版本引入了日志过滤功能,可以根据选定的时间范围筛选日志。这一特性使得开发者能够更精确地定位特定时间段内的问题,提高了排查效率。同时,对于 JSON 格式的日志展示也进行了优化,现在可以充分利用可用宽度显示内容,改善了日志阅读体验。
追踪差异(Trace Diff)功能的用户界面得到了显著增强,包括调整了头部图标的位置,使界面更加直观。追踪差异是 Jaeger 中用于比较两个相似追踪的重要功能,常用于分析性能回归或异常情况。
组件重构与现代化
开发团队持续推动代码库的现代化进程,将多个关键组件从类组件重构为函数式组件。这包括:
- 质量指标(Quality Metrics)相关组件
- 跨度详情行(Span Detail Row)
- 追踪时间线查看器(Trace Timeline Viewer)
- 画布跨度图(Canvas Span Graph)
这种重构不仅使代码更符合现代 React 开发实践,还提高了组件的可维护性和测试覆盖率。特别是画布跨度图组件在重构后还增加了测试覆盖率,进一步提升了代码质量。
错误修复与细节改进
新版本修复了多个关键问题,包括 React 片段键问题、标记列表组件的数组返回模式问题等。这些修复提高了应用的稳定性和可靠性。
在用户体验细节方面,团队调整了默认的最小允许缩放级别,使得在查看追踪详情时能够获得更好的视觉效果。同时,还更新了过时的样式类名用法,确保与现代 UI 库的兼容性。
总结
Jaeger UI v1.70.0 版本通过性能优化、功能增强和代码重构,进一步提升了分布式追踪分析的效率和体验。这些改进使得开发者能够更快速、更准确地识别和解决微服务架构中的性能问题,特别是在大规模分布式系统中。持续的组件现代化工作也为未来的功能扩展和维护奠定了更好的基础。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- 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
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~087CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









