Χρησιμοποιώντας τα IDs Trace και Span για να βελτιώσετε τις μετρήσεις της άνοιξης σε κάθε στρώμα

Ενοποίηση μετρήσεων και ανίχνευση στην άνοιξη εκκίνησης

Όταν εργάζεστε με κατανεμημένα συστήματα, η εξασφάλιση της παρατηρητικότητας σε όλα τα στρώματα είναι ζωτικής σημασίας. Στην άνοιξη εκκίνησης, τα αρχεία καταγραφής μπορούν ήδη να συλλάβουν αναγνωριστικά ιχνοστοιχεία, καθιστώντας ευκολότερη την παρακολούθηση των αιτημάτων σε όλες τις υπηρεσίες. Ωστόσο, η ενσωμάτωση αυτών των ιχνοστοιχείων και των IDs σε μετρήσεις παραμένει μια πρόκληση. 📊

Φανταστείτε ότι κάνετε εντοπισμό σφαλμάτων ενός προβλήματος απόδοσης και μπορείτε να δείτε τα αρχεία καταγραφής με τα IDs Trace, αλλά δεν μπορείτε να τα συσχετίσετε με συγκεκριμένα μετρικά δεδομένα. Αυτός ο περιορισμός καθιστά πιο δύσκολο να αναλυθεί η συμπεριφορά του συστήματος αποτελεσματικά. Για να γεφυρώσουμε αυτό το κενό, χρειαζόμαστε έναν τρόπο να επισημάνουμε τις μετρήσεις από διαφορετικά στρώματα - ελεγκτές Rest και αποθετήρια JPA - με ίχνος και IDs.

Ο Prometheus, ο Grafana και ο Zipkin προσφέρουν ισχυρές δυνατότητες παρακολούθησης και ανίχνευσης. Ενώ τα αρχεία καταγραφής παρέχουν πληροφορίες σε ροές αιτήματος, η προσάρτηση του πλαισίου ιχνών στις μετρήσεις θα ενισχύσει την ορατότητα σε όλα τα στρώματα. Αυτό σημαίνει ότι μπορούμε να συσχετίσουμε την καθυστέρηση, τα ποσοστά σφάλματος και την απόδοση με συγκεκριμένα αιτήματα χρήστη.

Σε αυτόν τον οδηγό, θα διερευνήσουμε τον τρόπο διαμόρφωσης της εκκίνησης της άνοιξης για να προσθέσουμε τα IDs και τα αναγνωριστικά span σε μετρήσεις σε κάθε στρώμα εφαρμογής. Είτε ασχολείστε με τα τελικά σημεία ανάπαυσης ή τις αλληλεπιδράσεις βάσης δεδομένων, αυτή η προσέγγιση θα σας βοηθήσει να επιτύχετε παρατηρήσιμη παρατηρήσιμη πλήρους στοίβας. 🚀

Ενίσχυση της παρατηρητικότητας με αναγνωριστικό ίχνους σε μετρήσεις

Στα σύγχρονα κατανεμημένα συστήματα, η συσχέτιση των ημερολογίων και των μετρήσεων είναι ζωτικής σημασίας για την παρακολούθηση της εντοπισμού σφαλμάτων και των επιδόσεων. Τα σενάρια που αναπτύξαμε βοηθούν στην ενσωμάτωση ιχνοστοιχεία και τα αναγνωριστικά στη στοίβα παρατηρητικότητας του Spring Boot. Το πρώτο σενάριο εισάγει ένα προσαρμοσμένο φίλτρο που χρησιμοποιεί Μία φορά PerRequestFilter Για να παρεμποδίσετε τις εισερχόμενες αιτήσεις HTTP και να επισυνάψετε τα αναγνωριστικά ιχνοστοιχεία σε μετρήσεις μικρομέτρου. Αυτό εξασφαλίζει ότι κάθε αίτημα HTTP υπολογίζεται και επισημαίνεται με το αντίστοιχο αναγνωριστικό ίχνους. Χωρίς αυτό, η ανίχνευση ενός ατομικού αιτήματος σε πολλαπλές υπηρεσίες θα ήταν προκλητική. Φανταστείτε την αντιμετώπιση προβλημάτων μιας αργής απόκρισης API χωρίς να γνωρίζετε εάν το ζήτημα έγκειται στο στρώμα ελεγκτή, υπηρεσίας ή βάσης δεδομένων! 🚀

Το δεύτερο σενάριο μας επικεντρώνεται στο στρώμα εμμονής με τη μόχλευση Η δήλωση του Hibernate. Αυτό το στοιχείο επιθεωρεί τα ερωτήματα SQL πριν από την εκτέλεση, επιτρέποντάς μας να προσθέσουμε τα αναγνωριστικά ιχνοστοιχεία στις αλληλεπιδράσεις βάσεων δεδομένων. Αυτό σημαίνει ότι μπορούμε να παρακολουθήσουμε όχι μόνο τα αιτήματα HTTP αλλά και τα ερωτήματα που παράγουν, δίνοντας μια πλήρη θέα στην απόδοση του συστήματος. Για παράδειγμα, εάν ένα τελικό σημείο που καλεί μια μέθοδο αποθετηρίου έχει ως αποτέλεσμα αργές ερωτήσεις, οι μετρήσεις μας με ετικέτες μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό της βασικής αιτίας. Χρησιμοποιώντας meterRegistry.counter (), αυξάνουμε μια μέτρηση κάθε φορά που εκτελείται ένα ερώτημα, εξασφαλίζοντας πλήρη ορατότητα στην απόδοση της βάσης δεδομένων.

Από την πλευρά του μπροστινού άκρου, χτίσαμε ένα απλό ταμπλό React που μεταφέρει και εμφανίζει μετρήσεις του Prometheus με ετικέτα ιχνοστοιχείων. Τη χρήση του φέρω() Επιτρέπει στην εφαρμογή μας να ανακτήσει δεδομένα από τον Προμηθέα σε πραγματικό χρόνο. Όταν ένας χρήστης ανοίγει τον πίνακα ελέγχου, βλέπουν τον αριθμό των αιτήσεων που γίνονται ανά αναγνωριστικό ίχνος, βοηθώντας τις ομάδες να συσχετίζουν τη δραστηριότητα backend με τη συμπεριφορά των χρηστών. Ένας προγραμματιστής που σφάλλει ένα συγκεκριμένο αίτημα μπορεί γρήγορα να αναζητήσει το αναγνωριστικό ιχνοστοιχείων του και να δει πόσα ερωτήματα ενεργοποίησε. Αυτή η προσέγγιση βελτιώνει την παρακολούθηση και καθιστά τις συνεδρίες εντοπισμού σφαλμάτων πολύ πιο αποτελεσματικές. 📊

Τελικά, αυτές οι λύσεις συνεργάζονται για να δημιουργήσουν μια απρόσκοπτη εμπειρία ανίχνευσης σε όλα τα στρώματα εφαρμογών. Συνδυάζοντας τα εργαλεία παρατήρησης της Spring Boot με τον Prometheus, το Grafana και το Zipkin, επιτυγχάνουμε πλήρη παρακολούθηση. Οι προγραμματιστές μπορούν τώρα να παρακολουθήσουν αιτήματα από σημεία εισόδου σε ερωτήματα βάσης δεδομένων με ευκολία. Αυτό όχι μόνο βελτιώνει την αξιοπιστία του συστήματος αλλά και μειώνει το χρόνο εντοπισμού σφαλμάτων. Σε ένα σενάριο πραγματικού κόσμου, αυτό θα βοηθούσε στην ανίχνευση σημείων συμφόρησης απόδοσης και βελτιστοποίησης της κατανομής των πόρων πριν κλιμακωθούν τα ζητήματα. Η εφαρμογή τέτοιων βέλτιστων πρακτικών παρατηρητικότητας εξασφαλίζει καλύτερη απόδοση, ταχύτερη αντιμετώπιση προβλημάτων και βελτιωμένη εμπειρία χρήστη. 🚀

// 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;

Προηγμένη ανιχνευσιμότητα στις μετρήσεις της άνοιξης εκκίνησης

Ενώ έχουμε διερευνήσει την ενσωμάτωση ιχνοστοιχεία Σε μετρήσεις ανάπαυσης και βάσης δεδομένων, μια άλλη κρίσιμη πτυχή παρακολουθεί τις κατανεμημένες συναλλαγές. Στην αρχιτεκτονική Microservices, ένα μόνο αίτημα χρήστη συχνά καλύπτει πολλαπλές υπηρεσίες, καθιστώντας απαραίτητη την παρακολούθηση του τρόπου διαχείρισης ενός αιτήματος. Η εκκίνηση της άνοιξης, όταν συνδυάζεται με εργαλεία όπως η OpentElemetry, μας επιτρέπει να καταγράψουμε λεπτομερείς διαστάσεις για κάθε αλληλεπίδραση υπηρεσίας. Αυτό εξασφαλίζει ότι τα αιτήματα από ένα UI Frontend σε API backend και βάσεις δεδομένων συσχετίζονται με ένα μόνο ίχνος. Χωρίς αυτό, τα εμπόδια εντοπισμού σφαλμάτων επιδόσεων γίνεται σημαντικά πιο δύσκολο. 🔍

Μια άλλη σημαντική πτυχή είναι η εφαρμογή της ανιχνευσιμότητας σε ασύγχρονες επιχειρήσεις. Στις σύγχρονες εφαρμογές, πολλές διαδικασίες εκτελούνται στο παρασκήνιο, όπως ενέργειες που βασίζονται σε γεγονότα με Kafka ή RabbitMQ. Διαμορφώνοντας την εκκίνηση της άνοιξης για να μεταδώσει τα αναγνωριστικά ιχνοστοιχεία στις ουρές μηνυμάτων, μπορούμε να διασφαλίσουμε ότι ακόμη και οι ασύγχρονοι καθήκοντα εντοπίζονται σωστά. Για παράδειγμα, όταν τοποθετείται μια παραγγελία σε ένα σύστημα ηλεκτρονικού εμπορίου, οι πολλαπλές υπηρεσίες χειρίζονται απογραφή, πληρωμή και ειδοποιήσεις. Εάν προκύψει ένα ζήτημα σε ένα από αυτά τα βήματα, η ανίχνευση της βασικής αιτίας θα ήταν σχεδόν αδύνατη χωρίς σωστή διάδοση.

Η ακεραιότητα της ασφάλειας και των δεδομένων είναι επίσης καθοριστικής σημασίας κατά την εφαρμογή της ανίχνευσης. Η έκθεση των αναγνωριστικών ιχνών εξωτερικά μπορεί να οδηγήσει σε κινδύνους ασφαλείας εάν δεν αντιμετωπιστεί σωστά. Οι βέλτιστες πρακτικές περιλαμβάνουν το φιλτράρισμα ευαίσθητων ιχνοστοιχείων και τη διασφάλιση ότι τα αρχεία καταγραφής και οι μετρήσεις δεν εκθέτουν κατά λάθος τα προσωπικά δεδομένα. Επιπλέον, ο συνδυασμός της ανιχνευσιμότητας με τον έλεγχο πρόσβασης που βασίζεται σε ρόλους εξασφαλίζει ότι μόνο το εξουσιοδοτημένο προσωπικό μπορεί να ζητήσει λεπτομερείς πληροφορίες ανίχνευσης. Η εφαρμογή αυτών των μέτρων ασφαλείας διασφαλίζει ότι η παρατηρήσουμε παραμένει ένα περιουσιακό στοιχείο και όχι ευθύνη. 🚀