10、OpenTelemetry 追踪与指标:原理、配置与应用

OpenTelemetry 追踪与指标:原理、配置与应用

1. OpenTelemetry 追踪相关要点

在分布式系统中,追踪为上下文遥测数据赋予了结构,有助于工程师收集不同服务间操作关系的信息。

1.1 批量跨度处理器与导出器配置

OpenTelemetry SDK 在 BatchSpanProcessor 上默认使用较短的队列以减少开销。在高吞吐量系统中,可能需要增加队列大小或调整其他批量和导出选项,如批量大小。

OpenTelemetry Java 代理及大多数实现默认使用的导出器是 OtlpGrpcSpanExporter。核心库中还维护了其他导出器,如 opentelemetry - exporter - jaeger 或 opentelemetry - exporter - zipkin,每个导出器都有不同的配置选项。

可以使用 otel.traces.exporter 属性配置 Java 代理与 BatchSpanProcessor 一起使用的导出器,例如: otel.traces.exporter = jaeger 。导出器的配置非常广泛,包括控制端点、证书、超时、标头等选项,具体文档可参考:https://opentelemetry.io/docs/instrumentation/java/automatic/agent - config。

使用 OTLP 导出器有一定优势:
- 与 OpenTelemetry Collectors 通过 OTLP 进行通信是最广泛使用且支持更好的方式。
- 许多可观测性供应商可以原生接

【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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