9、分布式追踪:Span的创建、配置与异步任务处理

Span创建与异步追踪详解

分布式追踪:Span的创建、配置与异步任务处理

1. Span的创建与配置

在分布式追踪中,Span是基本的追踪单元。默认情况下,Span被创建为内部(INTERNAL)类型。一旦Span被创建,其类型(SpanKind)就不能被修改,但可以在创建时指定。以下是一个创建SERVER类型Span的示例:

Span span = tracer.spanBuilder("/api/v1")
  .setSpanKind(SpanKind.SERVER)
  .startSpan();

另外,Span链接(span links)列表只能在Span创建时进行配置。链接可以用于逻辑上连接两个或多个Span,这些Span可能在不同的追踪中,它们之间有某种关联但没有因果关系。例如,启动一个异步任务,且该任务的结果不影响当前操作时,可以将其分离到不同的追踪中,并将描述该任务的Span链接到发起操作的Span上。示例代码如下:

Span span = tracer.spanBuilder("linkedSpan")
  .setNoParent()
  .addLink(Span.current().getSpanContext(),
    Attributes.builder().put("submitter", "mainMethod").build())
  .startSpan();

addLink() 方法可以多次调用,从而为创建的Span添加多个链接。可以选择是否添加

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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