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【Application Insights】采样率对Function App日志收集的影响和解决方法
2026-05-26 20:30:04基础资料围观11次
这篇文章介绍了【Application Insights】采样率对Function App日志收集的影响和解决方法,分享给大家做个参考,收藏极客资料网收获更多编程知识
问题描述
在使用Application Insights来收集日志中,发现Function App的执行记录中缺少了日志。但这个Function确确实实的执行了。
那么,会是什么情况导致了Applicaiton Insights中收集日志信息不完善呢?
问题解答
根本原因是Application Insights默认启用了采样率(Sampling)功能,在Function App中,默认每一秒最多采集20项日志数据。
Application Insights 具有采样功能,可以防止在峰值负载时为已完成的执行生成过多的遥测数据。当传入执行的速率超过指定的阈值时,Application Insights 开始随机忽略某些传入执行。每秒执行的最大次数的默认设置为 20( 参考文档:https://docs.azure.cn/zh-cn/azure-functions/configure-monitoring?tabs=v2#configure-sampling )

当知道有采样率功能后,那么:
- 如何来判断真实的情况呢?
- 是否真的是采样率导致了日志数据的不完整呢?
具体的检查方法是:在Application Insights 的门户上,进入Logs 页面,执行如下语句来查看采样百分比:
union requests,dependencies,pageViews,browserTimings,exceptions,traces | where timestamp > ago(1d) | summarize RetainedPercentage = 100/avg(itemCount) by bin(timestamp, 1h), itemType
(RetainedPercentage < 100 则表示该类型的数据在统计周期中,执行了采样,日志数据收集并不完整)
实际效果图

RetainedPercentage 的解释:
| RetainedPercentage | 含义 |
|---|---|
| = 100 | 未采样,数据完整 |
| < 100 | 该时间窗口内发生了采样,数据不完整。比如第一个红圈中, Trace只收集了50%的数据, Exception 只收集了68.72%的数据 |
itemCount 的解释:
-
采样(Sampling):SDK 在客户端按比例随机丢弃部分遥测数据,仅上报代表性的样本。
-
itemCount:每一条上报的遥测记录都会带这个字段,表示「这条样本背后实际代表了多少条原始记录」。itemCount == 1:未采样,1 条记录就是 1 次真实调用;itemCount == 10:采样了,这一条记录其实代表了 10 次原始调用(其余 9 次被丢弃)。
-
聚合统计时(如
count()、sum())需要按itemCount加权,否则数字会偏低。
解决方法
是的,可以避免采样情况的发生。
对于Request和Exception等关键的日志数据,需要100%收集,就可以修改Function App的 host.json 配置来实现。
{
"version": "2.0",
"logging": {
"applicationInsights": {
"samplingSettings": {
"isEnabled": true,
"maxTelemetryItemsPerSecond": 20,
"excludedTypes": "Request;Exception"
}
}
}
}
要点说明:
isEnabled: true保留对traces/dependencies等高频数据的采样,控制成本;excludedTypes用分号分隔,可选值包括Request/Exception/Trace/Dependency/PageView/Event;- 也可以通过
maxTelemetryItemsPerSecond调整阈值,而不是一刀切关掉。
操作截图:

参考资料
文章来源:https://www.cnblogs.com/lulight/p/20175573
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