人工智能--人脸识别 Sleuth的应用

提到这个Sleuth的使用，在项目里面配置是很简单的，很多时候在控制台也可以得到需要的结果，比如说链路跟踪不管是消费还是生产端都会有一样的sleuthId(学名TracId)作为整个链路的标志，而链路里面的每个单元也有相应的id（spanId）这时候就是通过这样的id来区分是哪个链路下的那个单元产生的信息，配置方面需要引入起步依赖 spring-cloud-starter-zipkin 在配置文件 yml文件不管是消费端还是生产端都把日志级别设置为debug logging.level.org.springFramwork.cloud.feign 这是生产端的设置
这样就可以完整看到链路的详细信息
如果使用docker就更方便直接镜像看到zipkin的完整信息 默认端口是9411，在配置文件yml配置上 zipkin的base-url 为host：9411 而且这里的zipkin是抽样的观察请求数据 还需要在配置文件配置上 sleuth.sampler.percentage 开发环境就设置为1 就可以默认是100% 生产环境就设置成0.1或者更少都可以分析到问题 而且从docker的界面来看是可以分析到很详细的信息甚至是细节到类级别的耗时
从zipkin的官网看到zipkin的架构