5、分布式追踪的形态

分布式追踪的形态

1. 分布式追踪基础

在一些支持用户管理进程上下文对象的语言(如 Go)中,伪代码会按特定风格编写。而在 Java 或 C# 等语言里,线程本地存储能提供类似功能。关键在于,若要为子函数创建跨度(span),就需将跨度上下文传递给它们,可借助语言自身机制实现,比如通过函数参数传递单个跨度对象。

每个子跨度通常有一个父跨度,但在每个方法签名中都添加跨度上下文的支持会显得很繁琐。不过,有一种更简便的方法,即使用范围管理器(scope manager),不过这依赖于具体的技术和语言。一般来说,范围管理器利用线程本地存储自动保存对活动跨度的引用,从而无需手动操作,还能基于活动跨度创建新的子跨度。

2. 对不同架构的追踪策略

2.1 对微服务和无服务器架构的追踪

分布式追踪与微服务/无服务器架构堪称绝配。不过,并非所有微服务在追踪方面都表现相同。基于跨度的分布式请求追踪有一些特性,遵循这些特性可为微服务或无服务器架构创建更有用的追踪信息。以下是一些建议和注意事项:
- 建议
- 优先考虑白盒插桩 :微服务应足够小,以便能进行基于库的插桩,将追踪代码集成到服务中。这样不仅能使追踪数据更准确地反映服务实际功能,还能随着服务更新逐步完善追踪。
- 捕获语义信息 :为每个跨度添加相关的语义属性,如 OpenTelemetry 的 span.kind 属性,能让你更全面准确地了解服务的运行情况。
- 创建重要属性 :考虑在调试生产问题时需要了

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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