Použití ID stopování a rozpětí pro zlepšení metrik jarních bot v každé vrstvě

Sjednocení metrik a trasování v jarním boot

Při práci s distribuovanými systémy a zajištění pozorování ve všech vrstvách je zásadní. V Spring Boot mohou protokoly již zachytit trasovací ID, což usnadňuje sledování požadavků napříč službami. Integrace těchto tras a rozpětí ID do metrik však zůstává výzvou. 📊

Představte si, že ladíte problém s výkonem a můžete vidět protokoly s Trace ID, ale nemůžete je korelovat s konkrétními metrickými daty. Toto omezení ztěžuje efektivní analýzu chování systému. K překlenutí této mezery potřebujeme způsob, jak označit metriky z různých vrstev - regulátory REST a repozitářů JPA - se stopami a IDS.

Prometheus, Grafana a Zipkin nabízejí silné schopnosti monitorování a sledování. Zatímco protokoly poskytují nahlédnutí do toků požadavků, připojení kontextu TRACE k metrikám zvýší viditelnost ve všech vrstvách. To znamená, že můžeme korelovat latenci, míry chyb a propustnost s konkrétními požadavky uživatele.

V této příručce prozkoumáme, jak nakonfigurovat Spring Boot tak, aby připojila trasování a rozšiřování ID na metriky v každé vrstvě aplikace. Ať už se jednáte o koncové body rest nebo databázových interakcí, tento přístup vám pomůže dosáhnout pozorovatelnosti plného zásobníku. 🚀

Zvyšování pozorovatelnosti pomocí ID trasování v metrikách

V moderních distribuovaných systémech je pro ladění a monitorování výkonu zásadní korelační protokoly a metriky. Skripty, které jsme vyvinuli, pomáhají integrovat Trace ID a Span ID do zásobníku pozorovatelnosti do Spring Boot. První skript představuje vlastní filtr pomocí Jednou perrequestfilter Zachytit příchozí požadavky HTTP a připojit trasovací ID k metrikám mikrometrů. Tím je zajištěno, že každý požadavek HTTP je započítán a označen příslušným ID TRACE. Without this, tracing an individual request across multiple services would be challenging. Imagine troubleshooting a slow API response without knowing if the issue lies in the controller, service, or database layer! 🚀

Náš druhý skript se zaměřuje na vrstvu perzistence pomocí pákového páku Hibernate's Prohlášení. Tato komponenta kontroluje dotazy SQL před provedením, což nám umožňuje připojit sledování ID pro interakce databáze. To znamená, že můžeme sledovat nejen požadavky HTTP, ale také dotazy, které generují, a poskytují celostavkový pohled na výkon systému. Například, pokud koncový bod volající metodu úložiště má za následek pomalé dotazy, naše označené metriky mohou pomoci identifikovat kořenovou příčinu. Použitím meterregistry.Counter (), zvýšíme metriku pokaždé, když je dotaz proveden, a zajišťujeme úplnou viditelnost do výkonu databáze.

Na straně front-end jsme vytvořili jednoduchý řídicí panel React, který načítá a zobrazuje metriky Prometheus označené Trace ID. Použití vynést() Umožňuje naší aplikaci načíst data z Prometheus v reálném čase. Když uživatel otevře řídicí panel, uvidí počet požadavků podaných na Trace ID a pomáhá týmům korelovat backendovou aktivitu s chováním uživatele. Odladění vývojáře, kterým je konkrétní požadavek, může rychle vyhledat své trasovací ID a zjistit, kolik dotazů spustilo. Tento přístup zlepšuje monitorování a zefektivňuje ladění relací. 📊

Nakonec tato řešení spolupracují na vytvoření bezproblémového zážitku z trasování ve všech aplikačních vrstvách. Kombinací nástrojů pozorovatelnosti Spring Boot s Prometheus, Grafana a Zipkin dosáhneme monitorování plného stacku. Vývojáři nyní mohou snadno sledovat požadavky od vstupních bodů do dotazů na databázi. To nejen zvyšuje spolehlivost systému, ale také zkracuje dobu ladění. Ve scénáři v reálném světě by to pomohlo detekovat úzká místa výkonu a optimalizovat přidělování zdrojů před eskalacími problémy. Implementace takových osvědčených postupů pozorovatelnosti zajišťuje lepší výkon, rychlejší řešení problémů a zvýšené uživatelské zkušenosti. 🚀

// 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;

Pokročilá sledovatelnost v metrikách na jaře

Zatímco jsme prozkoumali integraci Trace ID Do metrik klidu a databáze je dalším klíčovým aspektem monitorování distribuovaných transakcí. V architektuře Microservices Architecture, požadavek jednoho uživatele často zahrnuje více služeb, což je nezbytné sledovat, jak se požadavek šíří. Spring Boot, když je kombinován s nástroji, jako je Opentelemetry, nám umožňuje zachytit podrobné rozpětí pro každou interakci služeb. Tím je zajištěno, že žádosti z frontendového uživatelského rozhraní na Backend API a databáze jsou korelovány pod jedinou stopou. Bez toho se ladění úzkých míst stane výrazně těžší. 🔍

Another important aspect is applying traceability to asynchronous operations. In modern applications, many processes run in the background, such as event-driven actions with Kafka or RabbitMQ. Konfigurací Spring Boot pro šíření trasovacích ID ve frontách zpráv můžeme zajistit, že i asynchronní úkoly jsou správně sledovány. Například když je objednávka zadána do systému elektronického obchodování, více služeb zpracovává zásoby, platby a oznámení. Pokud by se objevil problém v jednom z těchto kroků, sledování kořenové příčiny by bylo téměř nemožné bez správného šíření rozpětí.

Při implementaci trasování jsou také klíčové zabezpečení a integrita dat. Externě odhalení trasovacích ID může vést k bezpečnostním rizikům, pokud nebude správně zpracovávána. Mezi osvědčené postupy patří filtrování citlivých informací o stopách a zajištění, že protokoly a metriky neúmyslně nevystavují osobní údaje. Kombinace sledovatelnosti s kontrolou přístupu navíc zajišťuje, že pouze oprávněný personál může dotazovat podrobné informace o sledování. Provádění těchto bezpečnostních opatření zajišťuje, že pozorovatelnost zůstává spíše aktivem než závazkem. 🚀