OpenTracing JavaScript 开源项目教程
2024-08-22 22:17:04作者:殷蕙予
项目介绍
OpenTracing JavaScript 是一个用于分布式追踪的开源框架。它提供了一种标准的方式来跨不同的服务和库进行追踪,使得开发者能够更容易地监控和调试复杂的分布式系统。OpenTracing 是一个厂商中立的 API 标准,旨在帮助开发者理解和优化系统的性能和行为。
项目快速启动
安装
首先,你需要在你的项目中安装 OpenTracing JavaScript 库。你可以使用 npm 来安装:
npm install opentracing
基本使用
以下是一个简单的示例,展示了如何在 JavaScript 项目中使用 OpenTracing:
const opentracing = require('opentracing');
// 初始化 tracer
const tracer = new opentracing.Tracer();
// 创建一个 span
const span = tracer.startSpan('example-operation');
// 模拟一些操作
setTimeout(() => {
span.log({ event: 'example', message: 'This is an example log message' });
span.finish();
}, 100);
应用案例和最佳实践
应用案例
OpenTracing 可以应用于各种场景,例如微服务架构中的服务间调用追踪、数据库操作追踪等。以下是一个简单的微服务调用追踪示例:
const http = require('http');
const opentracing = require('opentracing');
// 假设我们有一个简单的 HTTP 服务器
http.createServer((req, res) => {
const span = tracer.startSpan('http-server');
span.setTag('http.url', req.url);
// 模拟服务调用
const childSpan = tracer.startSpan('service-call', { childOf: span });
setTimeout(() => {
childSpan.finish();
span.finish();
res.end('Hello World!');
}, 50);
}).listen(8080);
最佳实践
- 上下文传播:确保跨服务的调用能够正确传播追踪上下文。
- 标签和日志:为 span 添加有意义的标签和日志,以便于问题排查。
- 性能监控:利用 OpenTracing 收集的数据进行性能监控和优化。
典型生态项目
OpenTracing 生态系统中包含了许多相关的项目和工具,以下是一些典型的生态项目:
- Jaeger:一个开源的分布式追踪系统,支持 OpenTracing 标准。
- Zipkin:另一个流行的分布式追踪系统,也支持 OpenTracing。
- OpenTelemetry:一个更广泛的可观测性框架,包含了追踪、度量和日志,旨在替代 OpenTracing 和 OpenCensus。
通过这些生态项目,开发者可以构建一个完整的可观测性平台,从而更好地理解和优化他们的系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
- 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~059CommonUtilLibrary
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
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
53
468

deepin linux kernel
C
22
5

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
7
0

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
878
517

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
336
1.1 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
180
264

一个高性能、可扩展、轻量、省心的仓颉Web框架。Rest, 宏路由,Json, 中间件,参数绑定与校验,文件上传下载,MCP......
Cangjie
87
14

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.08 K
0

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!
C
349
381

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
612
60