akka-tracing 的安装和配置教程
2025-05-22 20:19:28作者:咎岭娴Homer
项目基础介绍
akka-tracing 是一个为 Akka 框架设计的分布式追踪扩展。它基于 Zipkin 实现,可以作为一个性能诊断和调试工具使用。该扩展允许开发者在 actor 系统内追踪调用层次结构,调试请求处理管道,记录追踪信息,并用自定义键值对注释,从而观察派生请求之间的依赖关系及其对响应时间的贡献,并找出和分析系统中的最慢请求。
本项目主要使用的编程语言是 Scala,同时也提供了一些 Java API。
项目使用的关键技术和框架
本项目使用的关键技术是 Akka,一个用于构建高并发、分布式、容错的应用程序的工具包。同时,它集成了 Play 框架和 Spray 工具包,以便在 Web 应用程序中实现分布式追踪。
准备工作
在开始安装 akka-tracing 之前,请确保您的环境中已经安装了以下依赖:
- Java Development Kit (JDK) 1.8 或更高版本
- Scala 2.11 或 2.12
- sbt(Scala 的构建工具)
安装步骤
-
克隆项目仓库
首先,您需要从 GitHub 上克隆项目仓库到本地环境。打开终端或命令提示符,执行以下命令:
git clone https://github.com/levkhomich/akka-tracing.git -
进入项目目录
克隆完成后,进入项目目录:
cd akka-tracing -
构建项目
使用 sbt 构建
akka-tracing:sbt clean compile -
添加依赖
在您的 Akka 项目中,您需要将
akka-tracing添加到项目的依赖中。在build.sbt文件中,添加以下依赖:libraryDependencies += "com.typesafe.akka" %% "akka-tracing" % "版本号"请将 "版本号" 替换为
akka-tracing的实际版本。 -
配置追踪
在您的 Akka 应用程序的配置文件(通常是
application.conf)中,添加以下配置以启用追踪:akka { tracing { enabled = on reporter = "com.typesafe.akka.tracing.Tracing(zipkin)" // Zipkin 追踪 reporter // 更多配置... } } -
运行您的应用程序
配置完成后,您可以运行您的 Akka 应用程序,
akka-tracing将会记录和追踪您的 actor 系统中的调用。
请确保您已经正确配置了 Zipkin 服务端,以便 akka-tracing 能够发送追踪数据到 Zipkin。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
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
1.21 K
660