值为 1.0 表示收集所有跟踪信息，而值为 0.5 则仅包含 50% 的请求。
在生产环境中，设置适当的采样率可以减少性能影响。
其次，如果每个环境都有不同的配置，建议每个配置文件都有单独的配置文件，例如“application-dev.properties”和“application-prod.properties”。
这使得您可以在开发环境中配置更高的采样率，并减少生产环境中跟踪后端的负载。
这样，通过利用 `application.properties`，您可以轻松管理 Spring for GraphQL 跟踪信息并可视化系统行为。
如何配置跟踪后端端点
本节介绍如何指定 Zipkin 或 Jaeger 等跟踪后端的端点并启用数据传输。
设置采样率和适当的操作值
了解如何调整跟踪采样率以平衡系统性能和监控。
为每个环境单独设置：开发、测试和生产用例
我们将解释如何划分配置文件并提供示例设置，以便将不同的设置应用于开发和生产环境。
Application.properties 设置和推荐配置示例
本节介绍管理跟踪信息的重要设置和一些推荐的配置示例。
如何检查设置和故障排除点
本节介绍如何检查设置是否正确应用，以及发生设置错误时应采取的故障排除步骤。
跨度、可观察性和可视化技术的作用
Span 是 trace 信息中表示每个处理单元的重要元素。
每个请求由多个span组成，记录每个span的开始时间、结束时间、时长等。
这使得识别哪些进程花费很长时间以及识别系统中的瓶颈成为可能。
例如，一个HTTP请求经过多个服务，每个服务的流程都会被记录为一个独立的span，而它们之间的关系则会以父子span的方式进行管理。
使用可视化工具（例如 Zipkin、Jaeger），您可以直观地显示每个跨度的时间和延迟，从而轻松识别延迟发生的位置。
Spans 还可以使用标签和注释来携带附加信息。
如果发生错误，则会在 span 中添加错误标签，以明确导致错误的原因以及错误位于何处。
这提高了可观察性，使得更容易了解整体系统状态，同时也能更快地解决问题。
跨度的基本概念及其在追踪中的作用
跨度是跟踪的基本单位；它记录每个操作的开始和结束时间。
如何可视化每个操作所花费的时间和请求延迟
我们将解释如何使用跨度信息来识别和可视化导致延迟的进程。
Span ID 和父子关系：理解处理层次结构和跟踪
了解如何通过父子跨度关系理解请求的层次结构和依赖关系。
了解跨度可视化如何帮助您查明系统延迟和瓶颈的根本原因。
检查实际跨度信息并使用特定的可视化工具
我们将使用Zipkin和Jaeger来检查span信息，并介绍具体的可视化方法和使用工具的步骤。
错误处理与可观察性的关系以及如何将其付诸实践
在系统运行中，错误处理 亚美尼亚电报数据 对于及早发现和解决问题极为重要。
将错误处理与可观察性相结合，可以更好地了解系统的内部状态和错误的来源，从而加快修复时间。
错误主要分为“业务错误”和“系统错误”。
业务错误是由于用户操作或者业务逻辑不一致而发生的，而系统错误则是服务器、网络或代码故障等技术问题。
增强的可观察性可以帮助您快速识别发生的错误类型以及发生的位置。
例如在Spring Boot中，使用@ControllerAdvice和@ExceptionHandler进行错误处理，并将错误信息输出到追踪工具和日志中。
此外，使用 Micrometer 或 OpenTelemetry，您可以添加错误标签和堆栈跟踪，以了解错误发生的方式。
这使得能够有效跟踪系统范围的行为和故障位置，从而实现快速恢复。
错误处理不仅仅是记录错误；与可观察性相结合，可以提高系统运行效率并改善用户体验。