随笔分类 - SpringBoot学习笔记
摘要：使用Sleuth生成的traceid可以跟踪某个请求，但是很多时候我们需要知道traceid 与某个用户的映射关系，方便定位某个用户的日志 方案： @Component @Order(TraceWebServletAutoConfiguration.TRACING_FILTER_ORDER + 1)
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摘要：网关中增加全局过滤器 @Bean public GlobalFilter c() { return (exchange, chain) -> { exchange.getRequest().mutate().header("traceId", UUID.randomUUID().toString()
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摘要：通常我们会在链路日志中添加额外的自定义字段，帮助我们进行链路分析。我们可以借助brave.Tracer类实现这一目标。 首先在代码中注入Tracer类： private Tracer tracer; @Autowired public void setTracer(Tracer tracer) {
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摘要：1.zipkinserver的搭建 注意：因为关于 Zipkin 的服务端，在Spring Boot 2.x 版本后，官方就不推荐自行定制编译了（自行搭建方式在本文末补充），反而是直接提供了编译好的 jar 包来给我们使用（下载zipkin-server-xxx.jar ，使用JAVA命令启动该JA
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摘要：需要在客户端添加5个类： 1.ResponseWrapper.java import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import javax.servlet.ServletOutputStream; import
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摘要：需要在工程的pom文件加上sleuth的起步依赖和zipkin的起步依赖，代码如下： <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifact
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摘要：本篇文章讲解 Sleuth 如何使用 Elasticsearch、Logstash、Kibana 分析追踪数据。 1|0使用 ELK 分析追踪数据 点击链接观看：ELK 环境准备视频（获取更多请关注公众号「哈喽沃德先生」） ELK 是 elastic 公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案，
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摘要：本篇文章讲解 Sleuth 基于 Zipkin 存储链路追踪数据至 MySQL，Elasticsearch 以及使用 MQ 存储链路追踪数据至 MySQL，Elasticsearch。 1|0存储追踪数据 Zipkin Server 默认存储追踪数据至内存中，这种方式并不适合生产环境，一旦 Serv
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摘要：随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。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，
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摘要：随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，分布式服务架构以及流动计算架构势在必行，亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。 单一应用架构 当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。 此时，用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM
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摘要：背景 Jwt全称是：json web token。它将用户信息加密到token里，服务器不保存任何用户信息。服务器通过使用保存的密钥验证token的正确性，只要正确即通过验证。 优点 简洁: 可以通过URL、POST参数或者在HTTP header发送，因为数据量小，传输速度也很快； 自包含：负载中
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摘要：一、什么是限流？为什么要限流？ 不知道大家有没有做过帝都的地铁，就是进地铁站都要排队的那种，为什么要这样摆长龙转圈圈？答案就是为了限流！因为一趟地铁的运力是有限的，一下挤进去太多人会造成站台的拥挤、列车的超载，存在一定的安全隐患。同理，我们的程序也是一样，它处理请求的能力也是有限的，一旦请求多到超出
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