Uso de ID de traza e span para mejorar las métricas de arranque de primavera en cada capa

Métricas y rastreo unificadoras en el arranque de primavera

Cuando se trabaja con sistemas distribuidos, garantizar la observabilidad en todas las capas es crucial. En Spring Boot, los registros ya pueden capturar ID de rastreo, lo que facilita el seguimiento de las solicitudes entre los servicios. Sin embargo, la integración de estos ID de rastreo y trama en métricas sigue siendo un desafío. 📊

Imagine que está depurando un problema de rendimiento, y puede ver los registros con ID de rastreo, pero no puede correlacionarlos con datos métricos específicos. Esta limitación hace que sea más difícil analizar el comportamiento del sistema de manera efectiva. Para cerrar esta brecha, necesitamos una forma de etiquetar las métricas de diferentes capas (controladores de restos y repositorios de JPA) con ID de traza e IDS.

Prometeo, Grafana y Zipkin ofrecen potentes capacidades de monitoreo y rastreo. Si bien los registros proporcionan información sobre los flujos de solicitudes, unir el contexto de rastreo a las métricas mejorará la visibilidad en todas las capas. Esto significa que podemos correlacionar la latencia, las tasas de error y el rendimiento con solicitudes específicas de usuarios.

En esta guía, exploraremos cómo configurar el arranque de Spring en Spring Trace e IDS de SPAN a las métricas en cada capa de aplicación. Ya sea que esté tratando con puntos finales REST o interacciones de bases de datos, este enfoque lo ayudará a lograr la observabilidad completa. 🚀

Mejorar la observabilidad con ID de traza en métricas

En los sistemas distribuidos modernos, la correlación de registros y métricas es crucial para la depuración y el monitoreo del rendimiento. Los scripts que desarrollamos ayudan a integrar IDS de rastreo y IDS de la Span en la pila de observabilidad de Spring Boot. El primer script presenta un filtro personalizado utilizando OnceperRequestFilter para interceptar solicitudes HTTP entrantes y adjunte ID de rastreo a métricas micrómetros. Esto asegura que cada solicitud HTTP se cuente y etiqueta con su ID de traza respectiva. Sin esto, rastrear una solicitud individual en múltiples servicios sería un desafío. ¡Imagine solucionar problemas de una respuesta de API lenta sin saber si el problema radica en la capa de controlador, servicio o base de datos! 🚀

Nuestro segundo script se centra en la capa de persistencia al aprovechar Declaración de Hibernate. Este componente inspecciona las consultas SQL antes de la ejecución, lo que nos permite agregar ID de seguimiento a las interacciones de la base de datos. Esto significa que podemos rastrear no solo las solicitudes HTTP, sino también las consultas que generan, dando una vista completa del rendimiento del sistema. Por ejemplo, si un punto final que llama a un método de repositorio da como resultado consultas lentas, nuestras métricas etiquetadas pueden ayudar a identificar la causa raíz. Utilizando meterregistry.counter (), incrementamos una métrica cada vez que se ejecuta una consulta, asegurando una visibilidad completa en el rendimiento de la base de datos.

En el lado delantero, construimos un tablero React simple que obtiene y muestra métricas Prometheus etiquetadas con ID de traza. El uso de buscar() Permite que nuestra aplicación recupere datos de Prometheus en tiempo real. Cuando un usuario abre el tablero, ve la cantidad de solicitudes realizadas por ID de traza, lo que ayuda a los equipos a correlacionar la actividad de back -end con el comportamiento del usuario. Un desarrollador depurando una solicitud específica puede buscar rápidamente su ID de traza y ver cuántas consultas activó. Este enfoque mejora el monitoreo y hace que las sesiones de depuración sean mucho más eficientes. 📊

En última instancia, estas soluciones funcionan juntas para crear una experiencia de rastreo perfecta en todas las capas de aplicación. Al combinar las herramientas de observabilidad de Spring Boot con Prometheus, Grafana y Zipkin, logramos un monitoreo de pila completa. Los desarrolladores ahora pueden rastrear las solicitudes desde los puntos de entrada hasta las consultas de la base de datos con facilidad. Esto no solo mejora la confiabilidad del sistema, sino que también reduce el tiempo de depuración. En un escenario del mundo real, esto ayudaría a detectar cuellos de botella de rendimiento y optimizar la asignación de recursos antes de que se intensifiquen los problemas. La implementación de tales mejores prácticas de observabilidad garantiza un mejor rendimiento, una resolución de problemas más rápida y una experiencia de usuario mejorada. 🚀

// 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;

Traceabilidad avanzada en métricas de arranque de primavera

Mientras hemos explorado la integración IDS de rastreo En las métricas de descanso y base de datos, otro aspecto crucial es monitorear las transacciones distribuidas. En la arquitectura de microservicios, una solicitud de usuario única a menudo abarca múltiples servicios, lo que hace que sea esencial rastrear cómo se propaga una solicitud. El arranque de resorte, cuando se combina con herramientas como OpenTelemetry, nos permite capturar tramos detallados para cada interacción de servicio. Esto asegura que las solicitudes de una interfaz de usuario frontend a las API y las bases de datos de back -end estén correlacionadas bajo un solo rastro. Sin esto, los cuellos de botella de rendimiento de depuración se vuelven significativamente más difíciles. 🔍

Otro aspecto importante es aplicar la trazabilidad a las operaciones asincrónicas. En aplicaciones modernas, muchos procesos se ejecutan en segundo plano, como acciones basadas en eventos con Kafka o RabbitMQ. Al configurar el arranque de Spring para propagar ID de traza en las colas de mensajes, podemos asegurarnos de que incluso las tareas asíncronas se rastreen correctamente. Por ejemplo, cuando se realiza un pedido en un sistema de comercio electrónico, múltiples servicios manejan inventario, pago y notificaciones. Si surge un problema en uno de estos pasos, el rastreo de la causa raíz sería casi imposible sin una propagación adecuada del tramo.

La seguridad y la integridad de los datos también son clave al implementar el rastreo. Exponer las ID de traza externamente puede conducir a riesgos de seguridad si no se manejan correctamente. Las mejores prácticas incluyen filtrar información de trazas confidenciales y garantizar que los registros y las métricas no expongan inadvertidamente los datos personales. Además, combinar la trazabilidad con el control de acceso basado en roles asegura que solo el personal autorizado pueda consultar información detallada del rastreo. La implementación de estas medidas de seguridad asegura que la observabilidad siga siendo un activo en lugar de un pasivo. 🚀