在生产环境中使用Spring Cloud Sleuth的注意事项(一)
Spring Cloud Sleuth是一款优秀的分布式跟踪工具,可以方便地实现跨服务的请求跟踪和分析。在开发环境中,我们可以轻松地使用它来分析应用程序的行为。然而,在生产环境中使用Spring Cloud Sleuth需要注意一些事项,以确保系统的安全性、可靠性和性能。
一、选择适当的采样率
在生产环境中,我们需要根据实际情况选择适当的采样率。采样率是指我们记录跟踪数据的频率。如果采样率太高,我们将记录大量的跟踪数据,这可能会影响系统的性能。如果采样率太低,我们可能会错过一些关键的跟踪信息,这会影响我们对系统的分析。
一般来说,建议将采样率设置为10%至20%。这意味着我们将记录每10到20个请求的跟踪数据。如果需要更详细的跟踪信息,我们可以使用动态采样功能,在特定的情况下增加采样率。
以下是一个示例,演示如何使用动态采样功能:
@Configuration
public class SleuthConfiguration {
@Bean
public Sampler dynamicSampler() {
return new DynamicSampler();
}
}
public class DynamicSampler extends ProbabilityBasedSampler {
@Override
public boolean isSampled(final TraceContext context) {
// 根据需要动态调整采样率
return true;
}
}
在上面的示例中,我们创建了一个DynamicSampler类,该类继承自Spring Cloud Sleuth提供的ProbabilityBasedSampler类。在isSampled方法中,我们可以根据需要动态调整采样率。例如,在特定的高峰期间,我们可以增加采样率,以获取更详细的跟踪信息。
二、避免在请求中使用敏感信息
在生产环境中,我们需要避免在请求中使用敏感信息,例如密码、密钥、身份证号码等。如果我们在请求中使用这些信息,它们将被记录在跟踪数据中,并可能被泄露。
以下是一个示例,演示如何避免在请求中使用敏感信息:
@RestController
public class UserController {
@Autowired
private UserService userService;
@GetMapping("/users/{id}")
public User getUser(@PathVariable Long id) {
User user = userService.getUser(id);
user.setPassword(null); // 避免将密码记录在跟踪数据中
return user;
}
}
在上面的示例中,我们在返回用户对象之前,将密码设置为null,以避免将密码记录在跟踪数据中。
三、限制跟踪数据的大小
在生产环境中,我们需要限制跟踪数据的大小,以避免记录大量的数据。如果我们记录过多的数据,将会占用大量的存储空间,并可能导致性能下降。
Spring Cloud Sleuth提供了一些配置选项,可以限制跟踪数据的大小。例如,我们可以使用以下配置选项,限制每个跟踪数据的最大大小:
spring.sleuth.log.slf4j.max-message-size=10KB
在上面的配置中,我们将每个跟踪数据的最大大小限制为10KB。
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