请求路径的跟踪定义和可视化
跟踪是一种记录 HTTP 请求或 API 调用的整个路径并可视化处理流程的方法。
追踪信息的组成部分和需要获取的数据
Trace信息包括请求路径、响应时间、处理结果、错误信息等。
使用追踪的运营优势
通过可视化跟踪信息，您可以识别整个系统的瓶颈并提高运营效率。
迹线与跨度的关系：细分与时间测量
跨度构成跟踪的一部分，用于可视化每个操作的持续时间和层次结构。
作为一个具体的例子，Zipkin 和 Jaeger 用于识别发生延迟的区域，从而改进系统。
如何使用 Spring for GraphQL 实现可观察性
在 Spring for GraphQL 中引入可观察性可以让您深入了解 GraphQL 请求的行为和问题。
为了提高可观察性，您应该收集请求路径跟踪和指标，主要使用 Micrometer 或 OpenTelemetry。
通过利用 Spring Boot Actuator 提供的端点，您可以可视化应用程序的状态并帮助改善性能瓶颈和错误处理。
为 Spring for GraphQL 添加可观察性的第一步是将所需的依赖项添加到项目的 Gradle 或 Maven 文件中。
例如，您需要“spring-boot-starter-actuator”和“micrometer-tracing-bridge-otel”依赖项。
此外，我们将配置 Zipkin 或 Jaeger 作为跟踪后端。
实现后，当你执行一个GraphQL请求时，会收集trace信息和指标，并可视化该请求的执行时间和处理流程。
这使您能够快速识别延迟发生的位置或错误的原因，从而提高系统的运行效率。
Spring for GraphQL 是什么？基本 亚美尼亚电报数据 概念和可观察性的重要性
Spring for GraphQL 是一个 Spring 项目，可帮助您实现 GraphQL 服务器，引入可观察性，以便您可以跟踪请求的路径。
如何使用 Spring Boot Actuator 添加指标
一旦配置了 Spring Boot Actuator，应用程序的状态和指标将自动暴露给端点。
使用 Micrometer 和 OpenTelemetry 设置跟踪的步骤
我们将引导您完成将 Micrometer 与 OpenTelemetry 集成并将数据发送到跟踪后端的设置过程。
使用 Zipkin 或 Jaeger 作为跟踪后端
我们使用 Zipkin 和 Jaeger 来存储和可视化跟踪信息，并有效地分析请求路径。