大规模分布式系统跟踪基础设施Dapper

已于 2025-04-20 20:16:50 修改
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分类专栏： 系统架构深入与编程实操工具集汇总 文章标签： 架构 后端 大数据
于 2023-03-17 18:19:30 首次发布
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文章介绍了针对不同业务场景下商品信息动态校验的需求，设计了一套基于业务标识的动态配置校验引擎。该引擎支持SPU、SKU及组包商品的多维度校验，包括基本信息、唯一性、一致性及业务逻辑校验，实现了配置内容的实时生效和灵活扩展，提高了业务处理的灵活性和准确性。

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目录

摘要

1.介绍

2. Dapper的分布式跟踪

2.1 跟踪树和span

2.2 植入点

2.3 Annotation

2.4 采样率

2.5 跟踪的收集

2.5.1 带外数据跟踪收集

2.6 安全和隐私考虑

3. Dapper部署状况

3.1 Dapper运行库

3.2 生产环境下的涵盖面

3.3 跟踪Annotation的使用

4. 处理跟踪损耗

4.1 生成跟踪的损耗

4.2 跟踪收集的消耗

4.3 在生产环境下对负载的影响

4.4 可变采样

4.5 应对积极采样(Coping with aggressive sampling)

4.6 在收集过程中额外的采样

5. 通用的Dapper工具

5.1 Dapper Depot API

5.1.1 DAPI在Google内部的使用

5.2 Dapper的用户接口

6. 经验

6.1 在开发中使用Dapper

6.1.1 与异常监控的集成

6.2 解决延迟的长尾效应

6.3 推断服务依赖

6.4 不同服务的网络使用率

6.5 分层和共享存储系统

6.6 Dapper的救火能力(Firefighting)

7. 其他收获

8. 相关产品

9. 总结

干货分享，感谢您的阅读！

论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》介绍了谷歌开发的大规模分布式系统跟踪基础设施Dapper。Dapper旨在通过提供跨多个服务和计算机的详细跟踪信息，帮助开发人员理解和调试复杂的分布式系统。论文讨论了Dapper背后的动机、其架构以及在诊断性能问题和优化分布式系统方面所提供的实际好处。本文作为回顾经典，重新学习，翻译的同时加入一些现有的理解。

摘要

现代互联网服务通常是作为复杂的、大规模的分布式系统实现的。这些应用程序由软件模块集合构建而成，这些模块可能由不同的团队开发，可能使用不同的编程语言，并且可能跨越多个物理设施上的许多千台计算机。在这样的环境中，帮助理解系统行为并对性能问题进行推理的工具是非常宝贵的。 在这里，我

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Ant vue中表单验证（动态校验、部分校验）
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1.多看官方文档；2.多写多总结，无论时动态校验还是普通校验——prop和绑定的值要保持一致，这样才能实现规则校验。！
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当代的互联网的服务，通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。 面对解耦成大量的分布式微服务时，监控、预警、定位故障就变困难了。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。
jquery 动态处理页面中input 非空验证，和部分格式验证信息
04-17
/** * 给引用页面动态添加验证事件 * 案例：<div class="col-sm-8"> <label>及格分数</label> <input type="text" id="PassScore" mstype="1" msg="及格分数" fmt="float"> <span>分</span> </div> * 解释：input id 为必有项， mstype="1":标识该输入框为需要校验 msg="及格分数" msg：标识这个文本框需要输入的内容名称 fmt="float" * fmt 标识校验数据类型的格式，目前支持 int 整型 ; float: 小数; mobile：手机号格式校验；email：格式校验； * 前台展示后代码为 * <div class="col-sm-8"> <label>及格分数</label> <input type="text" id="PassScore" mstype="1" msg="及格分数" fmt="float"> <span>分</span> <div name='error'><span style='color: Red;font-size: 12px;'><i class='fa fa-info-circle'></i>几个分数不能为空</span></div> </div> * checkallStr() 校验页面中所有标识的输入框信息 使用场景 是 * msginfo(objid,objmess) 校验非空信息提示 #B0B0B0 灰色色值 * errinfo(objid,objmess) 校验格式错误信息提示 RED 红色色值 */
数据库中数据导入前的验证并且转换代码.
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当代的互联网的服务，通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。Dapper–Google生产环境下的分布式跟踪系统，应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统，它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。
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比如GFS，会有很多用户，有的可能是直接访问GFS，有的可能是比如通过Bigtable产生对GFS的访问，如果没有Dapper，对这种共享式系统将会很难调试，通过Dapper提供的数据，共享服务的owner可以方便的对用户根据各项指标(比如网络负载，请求耗时)进行排序。比如在搜索系统中，用户的一个请求在系统中会经过多个子系统的处理，而且这些处理是发生在不同机器甚至是不同集群上的，当请求处理发生异常时，需要快速发现问题，并准确定位到是哪个环节出了问题，这是非常重要的，Dapper就是为了解决这样的问题。
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概述 当代的互联网的服务，通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统，应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统，它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初，参考了一些其他分布式系统
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