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. 🚀

Příkaz	Příklad použití
OncePerRequestFilter	Spring Boot Filtr, který zajišťuje, že požadavek je zpracován pouze jednou za životní cyklus, což je užitečné pro přidání trasovacích ID k metrikám.
MeterRegistry.counter()	Používá se k vytvoření a zvýšení vlastního metrického čítače, což umožňuje označování metrik s ID TRACE v mikrometru.
TraceContextHolder.getTraceId()	Vlastní metoda užitečnosti, která získává aktuální ID trasování z kontextu trasování a zajišťuje správnou korelaci napříč vrstvami.
StatementInspector	Rozhraní z hibernace, které umožňuje úpravu a kontrolu dotazů SQL před provedením, je užitečné pro metriky značkování databáze.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	Načíst data Metrics Prometheus prostřednictvím API a zobrazí metriky založené na trasování ID v reálném čase v frondu.
response.json()	Analyzuje odezvu API Prometheus do formátu JSON, což usnadňuje zpracování a zobrazení metrik v React.
meterRegistry.counter().increment()	Výslovně zvýší konkrétní metrický čítač, který umožňuje spočítat každou žádost nebo dotaz na databázi spolu s ID TRACE.
filterChain.doFilter()	Projde žádost a odpověď na další filtr v řetězci a zajistí normální zpracování požadavků po přidání metrik.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	React Hook, který běží jednou na montáži komponent, se zde používá k načítání metrik Prometheus, když se načítá palubní deska.

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 a do zásobníku pozorovatelnosti do Spring Boot. První skript představuje vlastní filtr pomocí 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 . 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 , 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 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 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. 🚀

1. Jak povolím trasování v aplikaci Spring Boot?
2. Jarní boot podporuje sledování a . Přidáním příslušných závislostí a konfigurací vlastností sledování můžete automaticky zachytit trasování a rozšiřování ID.
3. Mohu sledovat trasovací IDS napříč několika mikroservisy?
4. Ano, pomocí nebo Spolu s distribuovanými trasovacími knihovnami lze ID TRACE šířit napříč několika službami, což umožňuje plnou viditelnost na toky požadavků.
5. Jak mohu připojit trasovací ID k zprávám Kafka?
6. Můžete zahrnout ID TRACE do záhlaví zpráv pomocí . Při konzumaci zpráv extrahujte ID trasování a nastavte jej do kontextu trasování.
7. Je možné zobrazit trasovací ID v dashboardech Grafana?
8. Ano, konfigurací Prometheus a Grafana s , můžete vizualizovat metriky související s trasováním přímo v panelech Grafana.
9. Jak zajistím zabezpečení Trace ID?
10. Chcete -li chránit sledovací informace, vyhněte se odhalení trasovacích ID v externích API a protokolech. Použití Techniky pro filtrování citlivých dat před uložením protokolů.

Implementace TRACE ID ve všech vrstvách poskytuje hluboký vhled do chování aplikací. Vývojáři označují metriky Trace a SPAP získávají vývojáři viditelnost end-to-end, což usnadňuje diagnostiku pomalých požadavků nebo neúspěšných služeb. Použití nástrojů jako Prometheus a Grafana dále zvyšuje monitorování v reálném čase.

Strukturované trasování kromě ladění pomáhá zlepšit optimalizaci výkonu. Identifikace neefektivních dotazů na databáze, sledování latence mikroservisu a toky analýzy požadavků je mnohem jednodušší. Investice do technik trasování zajišťují nejen lepší řešení problémů, ale také hladší uživatelský zážitek. 🔍