Spring Cloud Sleuth是一款优秀的分布式跟踪工具，可以方便地实现跨服务的请求跟踪和分析。在开发环境中，我们可以轻松地使用它来分析应用程序的行为。然而，在生产环境中使用Spring Cloud Sleuth需要注意一些事项，以确保系统的安全性、可靠性和性能。
一、选择适当的采样率
在生产环境中，我们需要根据实际情况选择适当的采样率。采样率是指我们记录跟踪数据的频率。如果采样率太高，我们将记录大量的跟踪数据，这可能会影响系统的性能。如果采样率太低，我们可能会错过一些关键的跟踪信息，这会影响我们对系统的分析。
一般来说，建议将采样率设置为10%至20%。这意味着我们将记录每10到20个请求的跟踪数据。如果需要更详细的跟踪信息，我们可以使用动态采样功能，在特定的情况下增加采样率。
以下是一个示例，演示如何使用动态采样功能：
代码语言：javascript复制@Configuration
public class SleuthConfiguration {
@Bean
public Sampler dynamicSampler() {
return new DynamicSampler();
}
}
public class DynamicSampler extends ProbabilityBasedSampler {
@Override
public boolean isSampled(final TraceContext context) {
// 根据需要动态调整采样率
return true;
}
}在上面的示例中，我们创建了一个DynamicSampler类，该类继承自Spring Cloud Sleuth提供的ProbabilityBasedSampler类。在isSampled方法中，我们可以根据需要动态调整采样率。例如，在特定的高峰期间，我们可以增加采样率，以获取更详细的跟踪信息。
二、避免在请求中使用敏感信息
在生产环境中，我们需要避免在请求中使用敏感信息，例如密码、密钥、身份证号码等。如果我们在请求中使用这些信息，它们将被记录在跟踪数据中，并可能被泄露。
以下是一个示例，演示如何避免在请求中使用敏感信息：
代码语言：javascript复制@RestController
public class UserController {
@Autowired
private UserService userService;
@GetMapping("/users/{id}")
public User getUser(@PathVariable Long id) {
User user = userService.getUser(id);
user.setPassword(null); // 避免将密码记录在跟踪数据中
return user;
}
}在上面的示例中，我们在返回用户对象之前，将密码设置为null，以避免将密码记录在跟踪数据中。
三、限制跟踪数据的大小
在生产环境中，我们需要限制跟踪数据的大小，以避免记录大量的数据。如果我们记录过多的数据，将会占用大量的存储空间，并可能导致性能下降。
Spring Cloud Sleuth提供了一些配置选项，可以限制跟踪数据的大小。例如，我们可以使用以下配置选项，限制每个跟踪数据的最大大小：
代码语言：javascript复制spring.sleuth.log.slf4j.max-message-size=10KB在上面的配置中，我们将每个跟踪数据的最大大小限制为10KB。
