Grafana Tempo 标签搜索功能优化:引入结果数量限制参数
背景
在分布式追踪系统Grafana Tempo中,标签(tag)和标签值(tag value)搜索是核心功能之一。随着系统规模的扩大,用户可能会遇到查询返回过多结果导致性能问题的情况。虽然Tempo已经提供了一些服务端配置选项来限制查询影响,但缺乏客户端可控的结果数量限制机制。
现有机制分析
当前Tempo通过两个服务端配置参数来控制标签查询的影响范围:
max_bytes_per_tag_values_query:限制每个标签值查询的最大字节数max_blocks_per_tag_values_query:限制每个标签值查询涉及的最大块数
这些配置虽然能防止系统过载,但缺乏灵活性,无法满足不同用户对结果数量的个性化需求。
功能改进方案
本次改进计划为Tempo的标签搜索API添加limit查询参数,允许调用方明确指定期望返回的最大结果数量。具体实现涉及两个API端点:
/api/v2/search/tags?limit=<int>:限制返回的标签数量/api/v2/search/tag/<tag>/values?limit=<int>:限制返回的特定标签值数量
技术实现考量
在实现过程中,开发团队深入讨论了几个关键技术点:
-
标签作用域处理:Tempo的标签按作用域(scope)分组返回,包括资源(resource)、事件(event)、链接(links)等。简单的全局数量限制可能导致某些作用域的结果被完全排除。
-
实现方案选择:
- 方案A:全局限制,简单但可能导致作用域结果不均衡
- 方案B:按作用域分别限制,更合理但实现复杂度略高
- 方案C:忽略固有(intrinsic)标签的限制,专注于用户自定义标签
-
结果截断通知:当结果因限制被截断时,系统应通过某种机制通知调用方,避免误认为获得了完整结果。
最终设计决策
经过讨论,团队决定采用以下设计原则:
-
对于标签搜索端点(
/api/v2/search/tags),采用按作用域分别限制的方式。即指定的limit值适用于每个作用域内的标签数量限制。 -
对于标签值搜索端点(
/api/v2/search/tag/<tag>/values),由于不涉及作用域分组,直接应用全局数量限制。 -
固有(intrinsic)标签由于其数量有限且稳定,不纳入限制范围。
实现影响范围
该功能的实现将涉及Tempo架构的多个层次:
- 查询前端(Query Frontend):负责解析limit参数并传递给下游组件
- 协议层(Proto):可能需要扩展协议定义以支持limit参数
- 查询器(Querier):处理limit参数并应用于查询逻辑
- 接收器(Ingester):在实时数据查询中应用相同的限制逻辑
预期效益
这一改进将为Tempo用户带来以下好处:
- 更好的查询控制:用户可以根据自身需求精确控制返回结果数量
- 性能优化:减少不必要的数据传输和处理开销
- 系统稳定性:防止超大结果集导致的系统资源耗尽
- 用户体验提升:前端应用可以更高效地处理有限结果集
总结
通过为Grafana Tempo的标签搜索功能添加结果数量限制参数,系统在保持现有功能的同时,为用户提供了更精细的查询控制能力。这一改进既考虑了实现的技术可行性,又充分照顾了实际使用场景的需求,是Tempo查询功能优化的重要一步。
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