استخدام معرفات التتبع والانتشار لتحسين مقاييس التمهيد الربيعي في كل طبقة

موحد المقاييس والتتبع في حذاء الربيع

عند العمل مع الأنظمة الموزعة ، يكون ضمان الملاحظة في جميع الطبقات أمرًا بالغ الأهمية. في SPRING BOOT ، يمكن للسجلات بالفعل التقاط معرفات التتبع ، مما يسهل تتبع الطلبات عبر الخدمات. ومع ذلك ، فإن دمج هذه التتبع والمعرفات في المقاييس لا يزال يمثل تحديًا. 📊

تخيل أنك تقوم بتصحيح مشكلة في الأداء ، ويمكنك رؤية السجلات ذات معرفات التتبع ولكن لا يمكنك ربطها ببيانات مترية محددة. هذا القيد يجعل من الصعب تحليل سلوك النظام بشكل فعال. لسد هذه الفجوة ، نحتاج إلى وسيلة لوضع علامة على المقاييس من طبقات مختلفة - وحدات تحكم في مستودعات JPA - مع التتبع والمعرفات.

تقدم Prometheus و Grafana و Zipkin قدرات مراقبة وتتبع قوية. بينما توفر السجلات رؤى في تدفقات الطلب ، فإن إرفاق سياق التتبع إلى المقاييس سيعزز الرؤية في جميع الطبقات. هذا يعني أنه يمكننا ربط الكمون ومعدلات الخطأ والإنتاجية مع طلبات المستخدم المحددة.

في هذا الدليل ، سنستكشف كيفية تكوين SPRING BOOT لإلحاق معرفات TRACE و SPANS إلى المقاييس في كل طبقة تطبيق. سواء كنت تتعامل مع نقاط نهاية الراحة أو تفاعلات قاعدة البيانات ، فإن هذا النهج سيساعدك على تحقيق قابلية الملاحظة الكاملة. 🚀

تعزيز قابلية الملاحظة مع معرف التتبع في المقاييس

في الأنظمة الموزعة الحديثة ، يعد ربط السجلات والمقاييس أمرًا بالغ الأهمية للتصحيح ومراقبة الأداء. البرامج النصية التي طورناها تساعد في دمجها معرفات تتبع و معرفات الامتداد في مكدس الملاحظة في Boot. يقدم البرنامج النصي الأول مرشحًا مخصصًا باستخدام مرة واحدة لاعتراض طلبات HTTP الواردة وإرفاق معرفات التتبع بمقاييس ميكرومتر. هذا يضمن أن يتم حساب كل طلب HTTP وتوصفه بمعرف التتبع الخاص به. بدون هذا ، فإن تتبع طلب فردي عبر خدمات متعددة سيكون تحديًا. تخيل استكشاف الأخطاء وإصلاحها استجابة API البطيئة دون معرفة ما إذا كانت المشكلة تكمن في وحدة التحكم أو الخدمة أو طبقة قاعدة البيانات! 🚀

يركز نصنا الثاني على طبقة الثبات من خلال الاستفادة بيان السباتي. يفحص هذا المكون استعلامات SQL قبل التنفيذ ، مما يسمح لنا بإلحاق معرفات التتبع بتفاعلات قاعدة البيانات. هذا يعني أنه لا يمكننا تتبع طلبات HTTP فحسب ، بل أيضًا الاستفسارات التي تنشئها ، مما يعطي عرضًا كاملًا لأداء النظام. على سبيل المثال ، إذا كانت نقطة النهاية تستدعي طريقة المستودع تؤدي إلى استعلامات بطيئة ، فيمكن أن تساعد المقاييس الموسومة في تحديد السبب الجذري. باستخدام meterregistry.counter ()، نقوم بزيادة مقياس في كل مرة يتم تنفيذ الاستعلام ، مما يضمن رؤية كاملة في أداء قاعدة البيانات.

على الجانب الأمامي ، قمنا ببناء لوحة معلومات React بسيطة تجلب ويعرض مقاييس Prometheus الموسومة مع معرفات التتبع. استخدام أحضر() يسمح لتطبيقنا باسترداد البيانات من Prometheus في الوقت الحقيقي. عندما يفتح المستخدم لوحة القيادة ، يرون عدد الطلبات المقدمة لكل معرف تتبع ، مما يساعد الفرق على ربط نشاط الواجهة الخلفية بسلوك المستخدم. يمكن للمطور الذي يقوم بتصحيح طلب معين أن يبحث بسرعة عن معرف التتبع الخاص به ومعرفة عدد الاستعلامات التي أثارها. هذا النهج يحسن المراقبة ويجعل جلسات تصحيح الأخطاء أكثر كفاءة. 📊

في النهاية ، تعمل هذه الحلول معًا لإنشاء تجربة تتبع سلسة عبر جميع طبقات التطبيق. من خلال الجمع بين أدوات الملاحظة في Spring Boot مع Prometheus و Grafana و Zipkin ، نحقق مراقبة الكامل. يمكن للمطورين الآن تتبع الطلبات من نقاط الدخول إلى استعلامات قاعدة البيانات بسهولة. هذا لا يحسن موثوقية النظام فحسب ، بل يقلل أيضًا من وقت تصحيح الأخطاء. في سيناريو العالم الحقيقي ، سيساعد هذا في اكتشاف اختناقات الأداء وتحسين تخصيص الموارد قبل تصاعد المشكلات. يضمن تنفيذ أفضل الممارسات قابلية الملاحظة أداء أفضل ، وإصلاح استكشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل أسرع ، وتجربة المستخدم المحسنة. 🚀

// Import necessary packages
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.Optional;
@Component
public class TraceIdMetricFilter extends OncePerRequestFilter {
    private final MeterRegistry meterRegistry;
    public TraceIdMetricFilter(MeterRegistry meterRegistry) {
        this.meterRegistry = meterRegistry;
    }
    @Override
    protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain)
            throws ServletException, IOException {
        String traceId = Optional.ofNullable(request.getHeader("traceId")).orElse("unknown");
        meterRegistry.counter("http.requests", "traceId", traceId).increment();
        filterChain.doFilter(request, response);
    }
}

// Import necessary packages
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.hibernate.resource.jdbc.spi.StatementInspector;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class TraceIdStatementInspector implements StatementInspector {
    private final MeterRegistry meterRegistry;
    public TraceIdStatementInspector(MeterRegistry meterRegistry) {
        this.meterRegistry = meterRegistry;
    }
    @Override
    public String inspect(String sql) {
        String traceId = TraceContextHolder.getTraceId(); // Assume TraceContextHolder gets the traceId
        meterRegistry.counter("database.queries", "traceId", traceId).increment();
        return sql;
    }
}

import React, { useEffect, useState } from "react";
const MetricsDashboard = () => {
  const [metrics, setMetrics] = useState([]);
  useEffect(() => {
    fetch("http://localhost:9090/api/v1/query?query=http_requests_total")
      .then(response => response.json())
      .then(data => setMetrics(data.data.result));
  }, []);
  return (
    <div>
      <h2>Trace ID Metrics</h2>
      <ul>
        {metrics.map((metric, index) => (
          <li key={index}>{metric.metric.traceId}: {metric.value[1]} requests</li>
        ))}
      </ul>
    </div>
  );
};
export default MetricsDashboard;

التتبع المتقدم في مقاييس التمهيد الربيع

بينما اكتشفنا الاندماج معرفات تتبع في مقاييس الراحة وقاعدة البيانات ، هناك جانب حاسم آخر وهو مراقبة المعاملات الموزعة. في بنية الخدمات الصغيرة ، غالبًا ما يمتد طلب مستخدم واحد إلى خدمات متعددة ، مما يجعل من الضروري تتبع كيفية نشر الطلب. يتيح لنا Boot Spring Boot ، عند دمجها مع أدوات مثل OpentEleMetry ، التقاط مسافات مفصلة لكل تفاعل خدمة. هذا يضمن أن الطلبات من واجهة المستخدم الواجهة للواجهة الواجهة للواجهة الخلفية وقواعد البيانات ترتبط جميعها تحت أثر واحد. بدون هذا ، يصبح تصحيح أخطاء أخطاء الأداء أصعب بكثير. 🔍

جانب آخر مهم هو تطبيق التتبع على العمليات غير المتزامنة. في التطبيقات الحديثة ، تعمل العديد من العمليات في الخلفية ، مثل الإجراءات التي تعتمد على الأحداث مع Kafka أو RabbitMQ. من خلال تكوين صندوق الربيع لنشر معرفات التتبع في قوائم قوائم الرسائل ، يمكننا التأكد من تتبع المهام غير المتزامنة بشكل صحيح. على سبيل المثال ، عندما يتم تقديم طلب في نظام التجارة الإلكترونية ، يتعامل الخدمات المتعددة مع المخزون والدفع والإخطارات. إذا نشأت مشكلة في إحدى هذه الخطوات ، فسيكون تتبع السبب الجذري مستحيلًا تقريبًا دون انتشار الامتداد المناسب.

الأمن وتكامل البيانات هي أيضا مفتاح عند تطبيق التتبع. يمكن أن يؤدي تعريض معرفات التتبع خارجيًا إلى مخاطر أمنية إذا لم يتم التعامل معها بشكل صحيح. تتضمن أفضل الممارسات تصفية معلومات التتبع الحساسة وضمان عدم تعريض السجلات والمقاييس عن غير قصد البيانات الشخصية. علاوة على ذلك ، يضمن الجمع بين قابلية التتبع والتحكم في الوصول القائم على الأدوار أن الموظفين المعتمدين فقط يمكنهم الاستعلام عن معلومات تتبع مفصلة. يضمن تنفيذ هذه التدابير الأمنية أن لا يزال قابلية الملاحظة أحد الأصول بدلاً من التزام. 🚀