实时追踪算法涉及到在算法运行时监控其执行、中间结果和性能指标。这通过对算法进行检测以在特定点发出数据，然后收集和可视化该数据以进行分析来完成。目标是观察输入如何被处理，识别瓶颈，并验证正确性，而无需等待算法完成。例如，一个排序算法可以通过记录每次交换后数组的状态来追踪，或者一个机器学习模型可以在每个训练周期报告损失值。
为了实现实时追踪，开发人员通常在算法代码中添加日志语句或钩子。 这些钩子捕获相关数据，例如变量值、执行时间或内存使用情况，并将其发送到监控系统。日志框架（例如，Log4j）或指标库（例如，Prometheus）等工具可帮助聚合此数据。例如，像 Dijkstra 这样的图遍历算法可以记录当前正在处理的节点以及在每个步骤更新的最短路径距离。为了避免系统不堪重负，开发人员通常对数据进行采样或使用异步日志记录来最大程度地减少性能影响。然后，实时仪表板（例如，Grafana）或调试工具（例如，PyCharm 的调试器）显示此数据，从而可以立即进行检查。
实际示例包括通过实时记录用户项目得分来跟踪推荐算法的决策，或者监控物理模拟的收敛速度。挑战包括平衡细节与开销——记录太多会降低执行速度——并确保跟踪逻辑不会干扰算法的正确性。对于复杂的系统，像 OpenTelemetry 这样的分布式跟踪工具可以关联跨服务的事件。通过结合日志记录、指标和可视化，开发人员可以了解算法行为，从而实现更快的调试和优化。