Setelah Anda menginstal agen Application Real-Time Monitoring Service (ARMS) pada suatu aplikasi, ARMS akan mulai memantau aplikasi tersebut. Pada halaman Layanan yang Disediakan, Anda dapat melihat informasi mengenai layanan yang disediakan oleh aplikasi, seperti panggilan antarmuka, langganan pesan, dan tugas terjadwal.
Prasyarat
Agen ARMS telah diinstal pada aplikasi tersebut.
Pemantauan Aplikasi menyediakan halaman detail aplikasi baru bagi pengguna yang telah mengaktifkan mode penagihan baru.
Jika Anda belum mengaktifkan mode penagihan baru, klik Switch to New Version pada halaman Application List untuk mengakses halaman detail aplikasi baru.
Lihat layanan yang disediakan oleh aplikasi
Masuk ke Konsol ARMS. Di panel navigasi sebelah kiri, pilih .
Di bilah navigasi atas, klik Provided Services.

Pada bagian Filter Cepat (ikon 1), Anda dapat mencari grafik dan layanan berdasarkan Request Type, Operation, atau Host.
Pada bagian grafik tren (ikon 2), Anda dapat melihat deret waktu jumlah permintaan, jumlah kesalahan, dan rata-rata waktu yang dikonsumsi.
Klik ikon
untuk melihat data metrik periode tertentu atau membandingkan data metrik selama periode waktu yang sama di tanggal berbeda dalam kotak dialog yang muncul. Anda juga dapat mengklik ikon
untuk beralih antara tampilan grafik kolom dan grafik tren.Pada bagian daftar layanan (ikon 3), Anda dapat melihat nama, jenis permintaan, dan metrik utama dari setiap antarmuka berdasarkan Metode RED: laju, kesalahan, dan durasi.
Dalam daftar layanan, Anda dapat melakukan operasi berikut:
Klik nama antarmuka atau klik Details, SQL analysis, atau NoSQL analysis di kolom Actions untuk melihat detail layanan tersebut. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Interface details.
Klik Traces di kolom Actions untuk melihat detail jejak antarmuka. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Trace Explorer.
Kerangka kerja yang didukung
Detail antarmuka
Panggilan antarmuka
Ikhtisar
Pada tab Overview, Anda dapat melihat jumlah permintaan, jumlah kesalahan, durasi rata-rata, kode status HTTP, dan deret waktu panggilan lambat.

Analisis SQL dan NoSQL
Pada tab SQL analysis dan NoSQL analysis, Anda dapat melihat daftar permintaan SQL dan NoSQL yang diprakarsai oleh antarmuka. Anda juga dapat mencari database berdasarkan host. Tab ini membantu mengidentifikasi pernyataan SQL atau NoSQL lambat yang menyebabkan respons layanan menjadi lambat.
Anda dapat mengklik nama database SQL atau NoSQL untuk melihat detail database tersebut. Anda juga dapat mengklik Traces di sisi kanan entri SQL atau NoSQL untuk melihat jejak kode lengkap dari logika eksekusi SQL atau NoSQL. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Trace Explorer.

Panggilan antarmuka hulu dan hilir
Tab Upstream dan Downstream menampilkan daftar antarmuka aplikasi hulu (yang memanggil aplikasi) dan aplikasi hilir (yang dipanggil oleh aplikasi) beserta metrik kinerja panggilannya, termasuk jumlah permintaan, jumlah kesalahan, dan durasi.

Trace explorer
Trace Explorer memungkinkan Anda menggabungkan kondisi filter dan dimensi agregasi untuk analisis real-time berdasarkan data jejak lengkap yang tersimpan. Fitur ini memenuhi kebutuhan diagnostik kustom dalam berbagai skenario. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Trace Explorer.
Langganan pesan
Langganan pesan aplikasi Python tidak dapat dilihat.
Ikhtisar
Pada tab Overview, Anda dapat melihat jumlah permintaan, jumlah kesalahan, durasi rata-rata, dan penundaan konsumsi (saat ini hanya didukung untuk RocketMQ 4.8.0+).

Analisis SQL dan NoSQL
Pada tab SQL analysis dan NoSQL analysis, Anda dapat melihat daftar permintaan SQL dan NoSQL yang diprakarsai oleh antarmuka. Anda juga dapat mencari database berdasarkan host. Tab ini membantu mengidentifikasi pernyataan SQL atau NoSQL lambat yang menyebabkan respons layanan menjadi lambat.
Anda dapat mengklik nama database SQL atau NoSQL untuk melihat detail database tersebut. Anda juga dapat mengklik Traces di sisi kanan entri SQL atau NoSQL untuk melihat jejak kode lengkap dari logika eksekusi SQL atau NoSQL. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Trace Explorer.

Statistik konsumsi
Tab Consumption statistics mencantumkan detail konsumsi topik dari perspektif konsumen pesan, termasuk jumlah permintaan, jumlah kesalahan, dan durasi.

Trace explorer
Trace Explorer memungkinkan Anda menggabungkan kondisi filter dan dimensi agregasi untuk analisis real-time berdasarkan data jejak lengkap yang tersimpan. Fitur ini memenuhi kebutuhan diagnostik kustom dalam berbagai skenario. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Trace Explorer.
Tugas terjadwal
Hanya tugas terjadwal aplikasi Java yang dapat dilihat.
Ikhtisar
Pada tab Overview, Anda dapat melihat jumlah permintaan, jumlah kesalahan, durasi rata-rata, dan deret waktu latensi penjadwalan.

Analisis SQL dan NoSQL
Pada tab SQL analysis dan NoSQL analysis, Anda dapat melihat daftar permintaan SQL dan NoSQL yang diprakarsai oleh antarmuka. Anda juga dapat mencari database berdasarkan host. Tab ini membantu mengidentifikasi pernyataan SQL atau NoSQL lambat yang menyebabkan respons layanan menjadi lambat.
Anda dapat mengklik nama database SQL atau NoSQL untuk melihat detail database tersebut. Anda juga dapat mengklik Traces di sisi kanan entri SQL atau NoSQL untuk melihat jejak kode lengkap dari logika eksekusi SQL atau NoSQL. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Trace Explorer.

Panggilan antarmuka hilir
Tab Downstream menampilkan daftar antarmuka aplikasi hilir (yang dipanggil oleh aplikasi) beserta metrik kinerja panggilannya, termasuk jumlah permintaan, jumlah kesalahan, dan durasi.

Trace explorer
Trace Explorer memungkinkan Anda menggabungkan kondisi filter dan dimensi agregasi untuk analisis real-time berdasarkan data jejak lengkap yang tersimpan. Fitur ini memenuhi kebutuhan diagnostik kustom dalam berbagai skenario. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Trace Explorer.
FAQ
FAQ tentang panggilan antarmuka
Apa yang ditampilkan pada tab Upstream di halaman detail antarmuka?
Tab Upstream di halaman detail antarmuka menampilkan detail layanan hulu yang memanggil aplikasi saat ini dan dipantau oleh agen ARMS. Jika aplikasi memanggil dirinya sendiri, aplikasi tersebut juga ditampilkan sebagai layanan hulu pada tab Upstream.
Mengapa layanan hulu beberapa antarmuka tidak ditampilkan pada tab Upstream?
Jika layanan hulu tidak dipantau oleh agen ARMS, layanan tersebut tidak akan ditampilkan pada tab Upstream.
Mengapa data layanan hulu dan hilir tidak terurut?
Secara default, jika komponen SkyWalking diinstal dalam jejak, SkyWalking dianggap sebagai protokol pelacakan untuk seluruh jejak tersebut. Agen ARMS versi sebelum v4.2.x tidak sepenuhnya kompatibel dengan protokol SkyWalking, sehingga menyebabkan kesalahan pengenalan layanan hulu dan hilir. Anda dapat meningkatkan agen ke v4.2.x atau yang lebih baru, atau mengonfigurasi protokol propagasi di bagian Call Chain Pass-through Protocol Settings pada halaman Custom Configurations. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Trace context propagation protocol settings.
Mengapa jejak panggilan kesalahan tidak ada?
Agen ARMS versi sebelum v3.2.x mungkin tidak mencatat dengan benar kode status jejak Dubbo. Agen ARMS versi 3.2.x dan yang lebih baru telah memperbaiki masalah ini.
Mengapa jejak panggilan abnormal tidak ada?
Agen ARMS versi sebelum v4.1.x hanya mencatat jejak panggilan kesalahan dan lambat, tetapi tidak mencatat jejak panggilan abnormal. Agen ARMS versi v4.1.x dan yang lebih baru mencatat jejak panggilan lambat, abnormal, dan kesalahan.
Mengapa lalu lintas antarmuka turun?
Tentukan apakah lalu lintas antarmuka benar-benar turun dengan memeriksa apakah terjadi perubahan bersamaan pada metrik seperti pemanfaatan CPU dan I/O jaringan sebelum dan sesudah penurunan yang dilaporkan:
Jika lalu lintas antarmuka benar-benar turun, hal tersebut disebabkan oleh penurunan lalu lintas layanan.
Jika lalu lintas antarmuka tidak turun, server ARMS mungkin mengalami kesalahan. Kami menyarankan Anda untuk membuat tiket.
Mengapa data lalu lintas Spring Cloud Gateway tidak akurat?
Agen ARMS versi sebelum v4.x memiliki kekurangan dalam instrumentasi Spring Cloud Gateway. Kami menyarankan Anda untuk meningkatkan agen ke v4.x.
Bagaimana cara mencari pernyataan SQL lambat dari suatu antarmuka?
Lakukan langkah berikut:
Konsol baru
Pada halaman detail pemantauan, klik nama antarmuka yang dituju, lalu lihat pada halaman SQL Analysis.

Konsol lama
Lihat pada halaman aplikasi yang dituju.

Apa arti titik kuning di antara dua antarmuka pada halaman Interface Invocation di konsol lama?
Arahkan pointer ke titik tersebut untuk melihat prompt.
Titik kuning menunjukkan panggilan lambat. Secara default, panggilan yang memakan waktu lebih dari 500 milidetik diidentifikasi sebagai panggilan lambat. Anda dapat mengubah ambang batas durasi di bagian Interface call configuration pada halaman Custom Configuration.
Titik merah menunjukkan panggilan kesalahan.
Mengapa beberapa data kode status 5xx tidak dikumpulkan?
Sesuai RFC7231, kode status seperti 502 dan 504 adalah kode kesalahan yang dikeluarkan oleh Gateway. Kode status ini mungkin tidak mencerminkan kode respons aktual dari layanan yang dipanggilnya. Dalam skenario di mana hanya layanan yang terhubung ke Gateway yang dipantau oleh agen ARMS dan Gateway itu sendiri tidak dipantau, respons 5xx yang dihasilkan oleh Gateway tidak dilacak atau dilaporkan.
Apa itu "NetWork And Dubbo Response Decode"?
Ini adalah rentang yang digunakan untuk menghitung waktu yang dikonsumsi oleh deserialisasi di lapisan transport Dubbo.
Mengapa nama antarmuka mengandung karakter seperti * atau kata kunci ARMS?
Karena nama antarmuka bersifat divergen, ARMS mengkonvergensikannya dengan mengganti bagian yang berbeda dari antarmuka serupa. Untuk informasi lebih lanjut, lihat ARMS convergence policies.
Mengapa durasi panggilan antarmuka eksternal dan durasi layanan hilir berbeda?
Waktu pemrosesan sisi server mengacu pada durasi yang dibutuhkan server untuk menangani permintaan setelah diterima oleh antarmuka. Di sisi lain, waktu pemrosesan sisi klien diukur sejak permintaan dimulai dan mencakup waktu tambahan untuk pembentukan koneksi dan latensi jaringan. Konsol ARMS menampilkan secara terpisah waktu pemrosesan sisi server untuk menangani permintaan dan total waktu sisi klien sejak permintaan dimulai. Namun, latensi terkait jaringan tidak dapat ditentukan secara tepat.
Mengapa jumlah pengecualian panggilan antarmuka normal lebih besar dari 0?
Pengecualian tersebut dilemparkan secara internal oleh framework tertentu (seperti OkHttp3) dan ditangkap secara eksternal oleh framework itu sendiri. Oleh karena itu, logika bisnis tetap tidak terpengaruh. Karena ARMS telah menginstrumentasi framework ini, ARMS juga mencatat detail pengecualian tersebut. Hal ini tidak menunjukkan adanya masalah aktual pada operasi bisnis. Anda dapat mengevaluasi apakah pengecualian tersebut memerlukan tindakan atau perbaikan. Statistik pengecualian mengabaikan informasi Message dari pengecualian tersebut. Jika Anda ingin melihat informasi Message dari pengecualian tertentu, Anda dapat mengklik jejak yang sesuai lalu mengklik ikon
di sisi kanan antarmuka untuk melihat informasi pengecualian dalam stack metode.
Mengapa beberapa nama antarmuka berupa /error, /404, /*, dan /**?
Hal ini terjadi karena ARMS tidak dapat menemukan entri rute yang sesuai untuk permintaan tak terduga berikut:
URL yang tidak ada diminta.
Terjadi kesalahan saat verifikasi permintaan gagal karena header permintaan tidak valid. Misalnya, header berisi karakter tidak valid.
Server HTTP tanpa konfigurasi routing digunakan, seperti Netty.
Mengapa jumlah panggilan yang ditampilkan pada tab Provided Services berbeda dengan yang ditampilkan pada tab Trace Explorer?
Data yang disediakan oleh Trace Explorer dihitung berdasarkan data jejak yang diambil sampelnya dan bervariasi sesuai dengan laju pengambilan sampel.
Mengapa kuantil durasi yang ditampilkan pada tab Provided Services berbeda dengan yang ditampilkan pada tab Trace Explorer?
Kuantil pada tab Provided Services dihitung per mesin berdasarkan bucketing, sedangkan kuantil yang disediakan oleh Trace Explorer dihitung berdasarkan durasi rentang yang terkait dengan antarmuka setelah pengambilan sampel. Untuk informasi lebih lanjut, lihat ARMS metric quantile calculation.
Mengapa panggilan antarmuka meningkat sekitar dua kali lipat?
Hal ini terjadi karena agen ARMS v3.x dan agen ARMS v4.x keduanya diinstal untuk aplikasi tersebut ketika beberapa panggilan antarmuka dilakukan. Anda dapat membuka halaman , memilih agen apa pun, lalu mengklik View Details untuk melihat parameter JVM.

Seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut, terdapat dua parameter -javaagent, yang menunjukkan bahwa agen ARMS v3.x dan agen ARMS v4.x keduanya diinstal.

Mengapa jumlah panggilan di konsol ARMS tidak konsisten dengan yang disediakan oleh alat observabilitas pihak ketiga?
Hal ini dapat terjadi dalam berbagai skenario. Contohnya:
Misalnya, jumlah panggilan antarmuka per menit untuk suatu aplikasi yang dihitung oleh ARMS adalah 500, sedangkan yang dihitung oleh NGINX adalah 200. Secara umum, hal ini kemungkinan besar disebabkan oleh lalu lintas yang melewati NGINX untuk langsung mengakses aplikasi.
Misalnya, jumlah kali suatu aplikasi mengakses database per menit adalah 400, sedangkan jumlah eksekusi pada database per menit adalah 1.000. Secara umum, database diakses oleh beberapa aplikasi. Konsol ARMS hanya dapat melihat jumlah tampilan halaman aplikasi tertentu.
Bagaimana ARMS mendukung Spring WebFlux?
Agen ARMS versi sebelum v4.x hanya mendukung Spring WebFlux asli dan Spring Cloud Gateway. Plugin terkait WebFlux yang telah dimodifikasi menggunakan penangan web kustom, seperti Apache ShenYu, tidak didukung.
Mengapa saya melihat aplikasi yang bukan milik saya di hulu dan tidak dapat menavigasi untuk melihat informasi detailnya?
Hal ini normal jika aplikasi Anda menyediakan layanan kepada pihak eksternal. Aplikasi hulu tersebut milik pengguna lain, artinya terdapat hubungan panggilan lintas pengguna. Dalam kasus ini, ARMS akan mencatat nama aplikasi hulu dan jumlah panggilan ke antarmuka ini, tetapi karena batasan isolasi informasi pengguna, Anda tidak dapat melihat detail aplikasi pengguna lain.
Mengapa saya tidak dapat melihat data yang diharapkan melalui hulu dan hilir antarmuka meskipun terdapat hubungan panggilan hulu dan hilir yang jelas antar aplikasi?
ARMS pertama-tama akan memeriksa secara acak jejak panggilan pengguna dan fokus pada field trace.protocol.type yang dicatat dalam LocalRootSpan. Jika nilai field tersebut adalah Jager, pengenalan hulu dan hilir akan gagal karena masalah konversi huruf besar/kecil. Jika Anda mengalami masalah ini, silakan beralih ke protokol lain atau membuat tiket untuk penyelesaian.

FAQ tentang langganan pesan
Apa perbedaan antara data pada halaman Langganan Pesan/Penerbitan Pesan dan data dari panel pemantauan mandiri instans antrian pesan?
Data pada halaman Langganan Pesan/Penerbitan Pesan mencerminkan berbagai metrik kinerja ketika aplikasi yang dipilih bertindak sebagai konsumen atau produsen, menyajikan data pemantauan dari perspektif klien. Data panel pemantauan untuk instans antrian pesan, di sisi lain, menunjukkan metrik kinerja terkait topik, yaitu data dari perspektif server.
Apa format SpanName untuk mengirim dan menerima pesan?
Jenis pesan | Agen ARMS versi sebelum v4.x | Agen ARMS v4.x dan yang lebih baru |
Pengiriman pesan RocketMQ/ONS | Tidak ada rentang yang dibuat. Hanya stack metode yang direkam. |
|
Penerimaan pesan RocketMQ/ONS |
|
|
Pengiriman pesan Kafka | Tidak ada rentang yang dibuat. Hanya stack metode yang direkam. |
|
Penerimaan pesan Kafka |
|
|
Pengiriman pesan RabbitMQ | Tidak ada rentang yang dibuat. Hanya stack metode yang direkam. |
|
Penerimaan pesan RabbitMQ |
|
|
Apakah agen ARMS untuk Java mendukung Spring Cloud Alibaba RocketMQ?
Agen ARMS v4.x dan yang lebih baru mendukung framework ini. Jika versi agen sebelum 4.x, tingkatkan.
Apa arti dan satuan metrik "Message Delay" dalam pemantauan antrian pesan?
Penundaan pesan mengacu pada total waktu yang dibutuhkan sejak pesan dihasilkan hingga dikonsumsi oleh Konsumen. Satuan untuk metrik ini adalah milidetik (ms). Saat ini, metrik ini hanya didukung untuk pengumpulan oleh RocketMQ Client dan ONS Client.
Mengapa aplikasi memiliki logika konsumen tetapi tidak ada data jejak atau metrik terkait konsumen?
Kemungkinan karena versi agen lebih rendah dari 4.x, dan ekspresi lambda digunakan untuk mendefinisikan logika konsumsi dalam messageListener.
Karena kegagalan peningkatan kelas untuk ekspresi lambda pada versi agen 2.x dan 3.x, Anda dapat menghindari masalah ini dengan meningkatkan agen ke v4.x.
Mengapa saya menerima pesan kesalahan "Magic v1 does not support record headers" saat menghubungkan Kafka Clients ke agen ARMS untuk Java?
Agen ARMS untuk Java menggunakan field Header pesan Kafka untuk meneruskan konteks jejak. Namun, pada versi Kafka sebelum 0.11.0.0 (baik Client maupun Broker), isi pesan Kafka tidak mendukung field Header. Jika broker Kafka atau klien Kafka Anda berada di bawah versi ini, segera migrasikan ke versi 0.11.0.0 atau yang lebih tinggi.
Jika Anda tidak dapat melakukan migrasi saat ini, untuk agen versi sebelum v4.x, Anda dapat menonaktifkan peningkatan komponen Kafka (sakelar kafka-plugin) di bagian Probe switch settings pada tab Custom Configuration. Untuk agen v4.x dan yang lebih baru, Anda dapat menambahkan parameter JVM -Dotel.instrumentation.kafka.producer-propagation.enabled=false saat memulai layanan untuk mencegah masalah tersebut.
Mengapa jejak tidak memiliki Rentang untuk menerima atau mengirim pesan?
Periksa apakah SDK Klien antrian pesan yang digunakan oleh aplikasi Produsen dan Konsumen berada dalam kisaran yang didukung oleh ARMS. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Komponen dan kerangka kerja Java yang didukung oleh ARMS.
Pastikan bahwa aplikasi Produsen dan Konsumen Anda dipantau oleh Application Monitoring atau Managed Service for OpenTelemetry, dengan sakelar agen dan sakelar plugin diaktifkan dengan benar, serta melaporkan ke wilayah yang sama. Rentang untuk mengirim pesan dihasilkan di Produsen, sedangkan Rentang untuk menerima pesan dihasilkan di Konsumen. Jika suatu aplikasi tidak dipantau dengan benar, Rentang yang sesuai akan hilang.
Jika Anda tidak dapat melihat Rentang untuk mengirim pesan, periksa apakah versi agen aplikasi Produsen adalah 4.x atau yang lebih baru. Pada versi agen sebelum 4.x, mengirim pesan tidak menghasilkan Rentang terpisah tetapi direkam dalam stack metode Rentang induk. Anda dapat mengklik ikon
di sebelah kanan Rentang induk untuk melihat stack metode panggilan aktual.
Jika Anda tidak dapat melihat Rentang untuk menerima pesan, periksa apakah Invalid Interface Filter diaktifkan di bagian Interface Call Configurations pada tab Custom Configuration. Opsi ini menyaring Rentang yang tidak Anda minati.
Mengapa terdapat perbedaan besar dalam waktu respons Kafka antara versi agen 4.x dan sebelumnya?
Masalah: Waktu respons berubah dari beberapa detik menjadi 0,x milidetik.
Penyebab:
Pada versi agen 3.x dan sebelumnya, saat memproses BatchMessageListener, satu batch pesan dianggap sebagai satu panggilan, dan semua durasi diagregasi bersama.
Pada versi agen 4.x dan yang lebih baru, operasi ini dipisahkan, dengan setiap pesan dihitung sebagai panggilan individual. Oleh karena itu, saat meningkatkan dari versi agen 3.x ke 4.x, diharapkan durasi satu panggilan akan menurun secara signifikan sementara jumlah panggilan akan meningkat secara signifikan.
Metode statistik pada versi 3.x tidak masuk akal, dan versi 4.x telah dioptimalkan.
Mengapa proses konsumsi Kafka tampak ganda dalam jejak pada langganan pesan?
Jika Anda menggunakan batchMessageListener yang disediakan oleh spring-kafka, pemrosesan setiap pesan dalam batch ini akan direkam dalam logika konsumsi Kafka yang sama. Metode implementasi batchMessageListener spring-kafka meliputi:
Menambahkan anotasi
@KafkaListener(topics = "my-topic", batch = true)ke metode konsumsi.Kelas metode konsumsi mengimplementasikan antarmuka
BatchMessageListener.Mengaktifkan mode konsumsi batch di properti Kontainer Pendengar Pesan Kafka:
containerProperties.setBatchListener(true).
FAQ tentang tugas terjadwal
Mengapa penyaringan antarmuka tidak valid tidak berfungsi untuk antarmuka tugas terjadwal?
Periksa versi agen aplikasi Anda. Untuk versi agen di bawah 3.2.0 atau antara 4.0.0 dan 4.2.0, penyaringan antarmuka tidak valid mungkin tidak berfungsi. Kami menyarankan Anda untuk meningkatkan agen ke versi 3.2.10 atau lebih tinggi dari 4.2.0.
Mengapa saya tidak dapat melihat catatan panggilan eksternal dalam jejak meskipun terdapat panggilan eksternal dalam tugas terjadwal?
Pemecahan masalah:
Jika catatan panggilan tugas terjadwal juga tidak ada, pertama-tama periksa Komponen dan kerangka kerja Java yang didukung oleh ARMS Application Monitoring, dan periksa pengaturan sakelar agen.
Jika hanya catatan panggilan eksternal yang hilang, dan versi agen di bawah 4.0.0, kemungkinan disebabkan oleh kegagalan propagasi konteks jejak dalam skenario asinkron. Silakan tingkatkan agen ke versi 4.0.0 atau yang lebih tinggi, atau gunakan fitur Advanced Settings untuk mengonfigurasi propagasi konteks otomatis.
Mengapa data dari framework xxl-job tidak ada?
Versi agen di bawah 3.1.0 tidak mendukung framework xxl-job. Silakan tingkatkan agen ke versi yang lebih tinggi.
Jika Anda telah menyesuaikan kode xxl-job, seperti memodifikasi nama kelas lengkap dari kelas-kelas kunci tertentu (termasuk nama kelas dan nama paket), instrumentasi agen tidak akan berfungsi. Dalam kasus ini, kami menyarankan Anda untuk menambahkan instrumentasi kustom ke jejak menggunakan OpenTelemetry Java SDK.