面试题：微服务架构中Spring Cloud Sleuth的配置与优化

Spring Cloud Sleuth采样率配置

通用配置：在application.yml文件中配置采样率，例如：

spring:
  sleuth:
    sampler:
      probability: 0.1 # 设置采样率为10%，根据实际情况调整

这个probability的值范围是0到1，1代表全部采样，0代表不采样。在复杂微服务架构中，可先从较低采样率（如0.1或0.2）开始，观察追踪数据是否满足分析需求，若不满足再适当提高。 2. 动态配置：使用Spring Cloud Config或Spring Cloud Alibaba Nacos等配置中心来动态调整采样率，以适应不同业务场景或负载情况。例如，在业务高峰期适当降低采样率，在业务低谷期提高采样率。

调用链数据丢失原因及解决方法

采样率过低：
- 原因：如果采样率设置过低，可能导致部分调用链数据未被采集。
- 解决方法：适当提高采样率，重新观察调用链数据情况。同时结合业务重要性，对关键业务的微服务设置相对较高的采样率，可通过在对应微服务的配置文件中单独设置：

spring:
  sleuth:
    sampler:
      probability: 0.5 # 关键微服务设置50%采样率

网络问题：
- 原因：微服务之间的网络不稳定、延迟高或网络中断，可能导致追踪数据在传输过程中丢失。
- 解决方法：使用断路器（如Hystrix或Resilience4j）来处理网络故障，增加网络重试机制。同时检查网络拓扑，优化网络环境，确保微服务之间网络稳定。例如在Spring Cloud项目中，引入Resilience4j依赖并配置重试策略：

@Bean
public RetryConfigurer retryConfigurer() {
    return new RetryConfigurer() {
        @Override
        public RetryProperties retryProperties() {
            RetryProperties properties = new RetryProperties();
            properties.setMaxAttempts(3); // 设置最大重试次数为3次
            properties.setWaitDuration(Duration.ofMillis(100)); // 设置重试间隔100毫秒
            return properties;
        }
    };
}

数据存储问题：
- 原因：追踪数据存储的数据库或消息队列出现故障、容量不足等，可能导致数据丢失。
- 解决方法：检查存储系统的运行状态，确保其正常工作。对于数据库，监控磁盘空间、性能指标等，及时清理不必要的数据或扩展存储容量。对于消息队列，检查队列是否积压，调整消费速度或增加消费者实例。例如使用Kafka作为消息队列时，可通过增加分区数和消费者线程数来提高消费速度。
微服务自身问题：
- 原因：微服务内部代码存在异常，导致追踪数据未能正确生成或传递。
- 解决方法：在微服务代码中添加日志记录，特别是在关键的业务逻辑和与追踪相关的代码部分，排查异常原因。例如在方法入口和出口处记录关键参数和执行结果，以及在生成追踪数据的地方检查是否正确赋值和传递。同时对微服务进行性能测试和稳定性测试，确保其在高负载下能正常工作。

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面试题：微服务架构中Spring Cloud Sleuth的配置与优化

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面试题答案

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调用链数据丢失原因及解决方法