分布式链路监控系统问题之当某个Segment数据缺失时还原调用树的问题如何解决

简介: 分布式链路监控系统问题之当某个Segment数据缺失时还原调用树的问题如何解决

问题一:在跨进程传输中,为什么只需要携带traceId和rpcid两个简短的信息?

在跨进程传输中,为什么只需要携带traceId和rpcid两个简短的信息?


参考回答:

在跨进程传输中,将整个Trace信息携带到下个应用是不现实的。为了减小传输的数据量,每个应用(Segment)中的数据是分段收集的。因此,跨Segment的过程只需要携带traceId和rpcid两个简短的信息即可。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655984


问题二:当某个Segment数据缺失时,如何还原调用树?

当某个Segment数据缺失时,如何还原调用树?


参考回答:

当某个Segment数据缺失时,可以通过rpcid还原出调用树。由于RpcId描述了Span的层次和顺序,当出现某个Segment数据缺失时,可以用该Segment的第一个子节点替代,以保持调用树的完整性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655985


问题三:分布式链路追踪系统中,如何进行方法增强(埋点)?

分布式链路追踪系统中,如何进行方法增强(埋点)?


参考回答:

在分布式链路追踪系统中,方法增强(埋点)是关键因素。埋点方式需满足应用级透明和低开销的要求。常见的埋点方式包括直接编码和字节码增强。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655986


问题四:Eagleye为什么采用直接编码的方式进行埋点?

Eagleye为什么采用直接编码的方式进行埋点?


参考回答:

Eagleye采用直接编码方式进行埋点是因为阿里有中间件的使用规范,中间件团队负责维护,并且应用有接入监控系统的要求。这种方式在维护、性能消耗方面具有优势,且能满足Eagleye的需求。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655987


问题五:SkyWalking为什么采用字节码增强的方式进行埋点?

SkyWalking为什么采用字节码增强的方式进行埋点?


参考回答:

SkyWalking采用字节码增强方式进行埋点是因为开源环境下中间件多样,难以统一在代码中埋点。字节码增强可以通过插件方式实现,灵活且扩展性强,适用于开源环境。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655988

相关文章
|
17天前
|
存储 缓存 算法
分布式缓存有哪些常用的数据分片算法?
【10月更文挑战第25天】在实际应用中,需要根据具体的业务需求、数据特征以及系统的可扩展性要求等因素综合考虑,选择合适的数据分片算法,以实现分布式缓存的高效运行和数据的合理分布。
|
24天前
|
JSON 分布式计算 前端开发
前端的全栈之路Meteor篇(七):轻量的NoSql分布式数据协议同步协议DDP深度剖析
本文深入探讨了DDP(Distributed Data Protocol)协议,这是一种在Meteor框架中广泛使用的发布/订阅协议,支持实时数据同步。文章详细介绍了DDP的主要特点、消息类型、协议流程及其在Meteor中的应用,包括实时数据同步、用户界面响应、分布式计算、多客户端协作和离线支持等。通过学习DDP,开发者可以构建响应迅速、适应性强的现代Web应用。
|
3月前
|
数据采集 分布式计算 并行计算
Dask与Pandas:无缝迁移至分布式数据框架
【8月更文第29天】Pandas 是 Python 社区中最受欢迎的数据分析库之一,它提供了高效且易于使用的数据结构,如 DataFrame 和 Series,以及大量的数据分析功能。然而,随着数据集规模的增大,单机上的 Pandas 开始显现出性能瓶颈。这时,Dask 就成为了一个很好的解决方案,它能够利用多核 CPU 和多台机器进行分布式计算,从而有效地处理大规模数据集。
187 1
|
3月前
|
运维 安全 Cloud Native
核心系统转型问题之分布式数据库和数据访问中间件协作如何解决
核心系统转型问题之分布式数据库和数据访问中间件协作如何解决
|
3月前
|
Java 数据库连接 微服务
揭秘微服务架构下的数据魔方:Hibernate如何玩转分布式持久化,实现秒级响应的秘密武器?
【8月更文挑战第31天】微服务架构通过将系统拆分成独立服务,提升了可维护性和扩展性,但也带来了数据一致性和事务管理等挑战。Hibernate 作为强大的 ORM 工具,在微服务中发挥关键作用,通过二级缓存和分布式事务支持,简化了对象关系映射,并提供了有效的持久化策略。其二级缓存机制减少数据库访问,提升性能;支持 JTA 保证跨服务事务一致性;乐观锁机制解决并发数据冲突。合理配置 Hibernate 可助力构建高效稳定的分布式系统。
66 0
|
3月前
|
监控 API 开发者
分布式链路监控系统问题之ASM的开发体验被认为是噩梦般的问题如何解决
分布式链路监控系统问题之ASM的开发体验被认为是噩梦般的问题如何解决
|
3月前
|
监控 Java API
分布式链路监控系统问题之对Java应用实现字节码增强的方式的问题如何解决
分布式链路监控系统问题之对Java应用实现字节码增强的方式的问题如何解决
|
1月前
|
NoSQL Java Redis
太惨痛: Redis 分布式锁 5个大坑,又大又深, 如何才能 避开 ?
Redis分布式锁在高并发场景下是重要的技术手段,但其实现过程中常遇到五大深坑:**原子性问题**、**连接耗尽问题**、**锁过期问题**、**锁失效问题**以及**锁分段问题**。这些问题不仅影响系统的稳定性和性能,还可能导致数据不一致。尼恩在实际项目中总结了这些坑,并提供了详细的解决方案,包括使用Lua脚本保证原子性、设置合理的锁过期时间和使用看门狗机制、以及通过锁分段提升性能。这些经验和技巧对面试和实际开发都有很大帮助,值得深入学习和实践。
太惨痛: Redis 分布式锁 5个大坑,又大又深, 如何才能 避开 ?
|
3月前
|
NoSQL Redis
基于Redis的高可用分布式锁——RedLock
这篇文章介绍了基于Redis的高可用分布式锁RedLock的概念、工作流程、获取和释放锁的方法,以及RedLock相比单机锁在高可用性上的优势,同时指出了其在某些特殊场景下的不足,并提到了ZooKeeper作为另一种实现分布式锁的方案。
112 2
基于Redis的高可用分布式锁——RedLock
|
8天前
|
NoSQL Redis
Redis分布式锁如何实现 ?
Redis分布式锁通过SETNX指令实现,确保仅在键不存在时设置值。此机制用于控制多个线程对共享资源的访问,避免并发冲突。然而,实际应用中需解决死锁、锁超时、归一化、可重入及阻塞等问题,以确保系统的稳定性和可靠性。解决方案包括设置锁超时、引入Watch Dog机制、使用ThreadLocal绑定加解锁操作、实现计数器支持可重入锁以及采用自旋锁思想处理阻塞请求。
41 16

热门文章

最新文章