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人工智慧--人臉識別 Sleuth的應用

提到這個Sleuth的使用,在專案裡面配置是很簡單的,很多時候在控制檯也可以得到需要的結果,比如說鏈路跟蹤不管是消費還是生產端都會有一樣的sleuthId(學名TracId)作為整個鏈路的標誌,而鏈路裡面的每個單元也有相應的id(spanId)這時候就是通過這樣的id來區分是哪個鏈路下的那個單元產生的資訊,配置方面需要引入起步依賴 spring-cloud-starter-zipkin 在配置檔案 yml檔案不管是消費端還是生產端都把日誌級別設定為debug logging.level.org.springFramwork.cloud.feign 這是生產端的設定
這樣就可以完整看到鏈路的詳細資訊
如果使用docker就更方便直接映象看到zipkin的完整資訊 預設埠是9411,在配置檔案yml配置上 zipkin的base-url 為host:9411 而且這裡的zipkin是抽樣的觀察請求資料

還需要在配置檔案配置上 sleuth.sampler.percentage 開發環境就設定為1 就可以預設是100% 生產環境就設定成0.1或者更少都可以分析到問題 而且從docker的介面來看是可以分析到很詳細的資訊甚至是細節到類級別的耗時
從zipkin的官網看到zipkin的架構在這表示裡插入圖片描述