链路追踪系列-02.演示zipkin

最新推荐文章于 2025-08-01 10:52:50 发布
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#zipkin #spring cloud

当本机启动docker es + zipkinServer之后：
启动3个项目：先eureka-server，再 PaymentMain8001,…
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浏览器打开：http://localhost:9001/consumer/payment/zipkin
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consumer代码 ：
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provider:
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此时查询es:
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微服务治理之分布式链路追踪--3.zipkin实战
piaobeizu2011的专栏
11-03 764
分布式链路追踪之zipkin实战 本节是基于zipkin分布式追踪系统搭建，因为对 scala 和 play framework 2 框架不熟悉，所以，没有采用opentelemetry 的sdk来实现play框架的追踪功能。scala有zio-telemetry库来实现opentelemetry方案，但是本人不太了解如何在play框架中引入zio-telemetry，如果有大佬熟悉这块可以留言评论。 文章目录分布式链路追踪之zipkin实战前言一、环境构建1. k8s部署2. jaeger搭建二、代码解
微服务治理之分布式链路追踪--4.opentelemetry实战
piaobeizu2011的专栏
11-10 4105
微服务治理之分布式链路追踪–4.opentelemetry实战 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录微服务治理之分布式链路追踪--4.opentelemetry实战前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，
zipkin实现SpringCloud链路追踪
希望我的博客，能解决你工作中的问题
09-03 1216
一、概述 在微服务架构中，涉及服务与服务间的依赖关系非常复杂，SpringCloud 官方推荐 sleuth + zipkin 方式实现链路追踪，zipkin web 管理页面中，可以每个请求的依赖关系、请求时间、返回时间、服务与服务间的依赖图等。 在本文中主要介绍两种服务依赖情况 微服务调用微服务 微服务通过RabbitMQ发送消息 环境依赖： 名称 值 备注 JD...
快速入门链路追踪sleuth整合zipkin（代码演示）
m0_71751187的博客
06-07 1319
快速入门链路追踪sleuth整合zipkin（代码演示）
[0586].第8-2节：链路追踪组件 Sleuth(Micrometer + ZipKin)环境搭建
F-T-er
05-11 1034
SpringCloud学习大纲 1、zipkin环境搭建： 1.1.zipkin安装 1.zipkin下载地址： 2.支持3种方式安装zipkin 1.2.下载运行： 1.下载：2023.12，版本名称，zipkin-server-3.0.0-rc0-exec.jar 2.运行jar 3.运行控制台：http://localhost:9411/zipkin 2、搭建链路追踪： 2.1.组件分工： 1.Micrometer：数据采样 2.Zipkin：图形展示
【分布式链路追踪技术】sleuth+zipkin
BugMan的博客
12-28 4102
分布式架构下，请求报错难以定位？五分钟，学会sleuth+zipkin实现分布式链路追踪。
分布式链路追踪之Spring Cloud Sleuth+Zipkin最全教程
a1472750149的博客
11-18 2989
今天这篇文章陈某介绍一下链路追踪相关的知识，以Spring Cloud Sleuth和zipkin这两个组件为主，后续文章介绍另外一种。 文章的目录如下： 为什么需要链路追踪？ 大型分布式微服务系统中，一个系统被拆分成N多个模块，这些模块负责不同的功能，组合成一套系统，最终可以提供丰富的功能。在这种分布式架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务，如下图： 服务之间的调用错综复杂，对于维护的成本成倍增加，势必存在以下几个问题： 服务之间的依赖与被依赖的关系如何能够清晰的看到？ 出现异常时如何
Spring Cloud 服务追踪实战：使用 Zipkin 构建分布式链路追踪
hutao8896的博客
06-29 1149
本文介绍了如何使用Zipkin构建Spring Cloud分布式链路追踪系统。首先讲解了Zipkin作为开源分布式追踪系统的作用，然后详细演示了从下载启动Zipkin Server到集成Spring Boot微服务的完整流程，包括依赖添加、配置采样率和示例接口编写。文章还解读了Zipkin界面展示的调用链路信息，强调其在微服务架构下提升系统可观测性和问题排查效率的重要性。通过这套方案，开发者可以直观看到请求流转路径，快速定位性能瓶颈。
Spring Cloud 链路追踪 Sleuth+Zipkin 完整教程
weixin_51040479的博客
08-01 1085
本文全面介绍了Spring Cloud Sleuth与Zipkin的分布式链路追踪技术。主要内容包括：链路追踪的定义、核心作用和微服务架构中的应用价值；Sleuth和Zipkin的架构原理、核心概念（Trace、Span等）和集成方式；从基础配置到高级功能（采样策略、自定义Span、异步处理等）的详细实现；电商系统实战案例演示；性能优化策略和生产环境最佳实践；常见问题排查方法。文章强调该技术对提升微服务可观测性、加速故障定位的重要作用，并提供了从入门到精通的系统学习路径，为构建稳定的分布式系统提供了完整解决
spring-cloud 整合zipkin实现链路追踪 Demo
08-20
本教程将介绍如何整合 Spring Cloud 与 Zipkin 来实现链路追踪，并通过一个简单的 Demo 进行演示。 首先，我们需要理解 Zipkin 的核心概念。Zipkin 是由 Twitter 开源的，其设计灵感来源于 Google 的 Dapper。它...
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
Screenshot_20251124_213837_net.huanci.hsjpro.png
11-24
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STM32驱动BMP280传感器[可运行源码]
11-24
本文详细记录了作者使用STM32硬件I2C驱动BMP280气压传感器的过程。文章首先介绍了BMP280传感器的应用背景和硬件连接方式，随后重点讲解了软件部分的实现，包括I2C配置、传感器初始化、数据读取和校准算法。作者还分享了在开发过程中遇到的问题和解决方案，例如I2C时钟配置的注意事项以及使用指针优化代码的技巧。文章提供了完整的代码示例和详细的注释，涵盖了定点运算和浮点运算两种补偿算法，并展示了最终的温度、气压和海拔高度测量结果。
OpenMV刷固件库[代码]
11-24
本文详细介绍了OpenMV刷固件库的步骤，分为前期准备、连接OpenMV和开始刷固件库三个部分。前期需要解压并安装软件；连接OpenMV时需在断电情况下将boot0接3.3V脚，再用USB线连接OpenMV4和电脑；最后开始刷固件库。整个过程简洁明了，适合初学者快速上手操作。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
SpringCloud微服务链路追踪：Zipkin实践演示
Zipkin是Twitter开源的一个链路追踪系统，它基于Google Dapper论文实现，可以收集微服务之间交互的定时数据，帮助开发者分析和监控系统的调用链路。 Zipkin的工作原理： 1. 数据收集：Zipkin的Collector组件作为...
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