Jäljite- ja span -tunnusten käyttäminen Spring Boot -mittarien parantamiseksi jokaisessa kerroksessa

Yhdistävät mittarit ja jäljittäminen Spring Bootissa

Kun työskentelet hajautettujen järjestelmien kanssa, havaittavuuden varmistaminen kaikissa kerroksissa on ratkaisevan tärkeää. Spring Bootissa lokit voivat jo kaapata jäljitystunnuksia, mikä helpottaa palvelujen pyyntöjen seuraamista. Näiden jäljityksen ja tunnisteiden integrointi mittareihin on kuitenkin edelleen haaste. 📊

Kuvittele, että olet virheenkorjaus suorituskykyongelman kanssa, ja voit nähdä lokit hivenaineilla, mutta et voi korreloida niitä tietyillä metritiedoilla. Tämä rajoitus vaikeuttaa järjestelmän käyttäytymisen tehokkaan analysointia. Tämän aukon kaventamiseksi tarvitsemme tavan merkitä mittareita eri kerroksista - uudelleenohjaimista ja JPA -arkistoista - jäljitys- ja span -tunnisteilla.

Prometheus, Grafana ja Zipkin tarjoavat tehokkaita seuranta- ja jäljitysominaisuuksia. Vaikka lokit tarjoavat näkemyksiä pyyntövirtoista, jäljitysympäristön kiinnittäminen mittareihin parantaa näkyvyyttä kaikissa kerroksissa. Tämä tarkoittaa, että voimme korreloida latenssi-, virhesuhteet ja läpimenon tietyillä käyttäjän pyynnöillä.

Tässä oppaassa tutkimme, kuinka Spring Boot määritetään jäljittämään ja span -tunnisteisiin mittareihin jokaisessa sovelluskerroksessa. Tämä lähestymistapa auttaa sinua saavuttamaan täyden pino-havaittavuuden riippumatta siitä, käsittelyt REST-päätepisteitä tai tietokannan vuorovaikutusta. 🚀

Havaittavuuden parantaminen hivenaineiden kanssa mittareissa

Nykyaikaisissa hajautetuissa järjestelmissä korreloivat lokit ja mittarit ovat ratkaisevan tärkeitä virheenkorjaamiseen ja suorituskyvyn seurantaan. Kehittämiemme skriptit auttavat integroitumaan hivennät ja span -tunnukset Spring Bootin havaittavuuspinoon. Ensimmäinen komentosarja esittelee mukautetun suodattimen käyttämällä Kerran käyttäjät Saapuvien HTTP -pyyntöjen sieppaamiseksi ja jäljitystunnusten kiinnittämiseksi mikrometrimittariin. Tämä varmistaa, että jokainen HTTP -pyyntö lasketaan ja merkitään sen vastaavalla TACE -tunnuksella. Ilman tätä yksittäisen pyynnön jäljittäminen useiden palvelujen välillä olisi haastavaa. Kuvittele vianetsintä hitaasta API -vastauksesta tietämättä, onko ongelma ohjaimessa, palvelussa tai tietokantakerroksessa! 🚀

Toinen käsikirjoituksemme keskittyy pysyvyyskerrokseen hyödyntämällä Hibernaten lausunto. Tämä komponentti tarkastaa SQL -kyselyt ennen suoritusta, jolloin voimme lisätä jäljitystunnuksia tietokannan vuorovaikutuksiin. Tämä tarkoittaa, että voimme seurata paitsi HTTP-pyyntöjä myös niiden tuottamien kyselyjen avulla, jolloin järjestelmän suorituskyvystä on täyden pinän. Esimerkiksi, jos arkistomenetelmää kutsuva päätepiste johtaa hitaisiin kyselyihin, merkityt mittarimme voivat auttaa tunnistamaan perussyy. Käyttämällä MeterRegistry.Counter (), lisäämme metriä joka kerta, kun kysely suoritetaan, varmistaen täydellisen näkyvyyden tietokannan suorituskykyyn.

Etupintapuolella rakensimme yksinkertaisen React-kojelaudan, joka hakee ja näyttää Prometheus-mittarit, jotka on merkitty hivenaineiden tunnisteilla. Käyttö hakea () Antaa sovelluksemme hakea tietoja Prometheuksesta reaaliajassa. Kun käyttäjä avaa kojetaulun, hän näkee jäljitystunnuksen pyyntöjen määrän auttamalla ryhmiä korreloimaan taustatoimintaa käyttäjän käyttäytymisen kanssa. Tietyn pyynnön virheenkorjaus voi nopeasti etsiä jäljitystunnuksensa ja nähdä kuinka monta kyselyä se laukaisi. Tämä lähestymistapa parantaa seurantaa ja tekee virheenkorjausistunnoista paljon tehokkaampia. 📊

Viime kädessä nämä ratkaisut toimivat yhdessä luodakseen saumattoman jäljityskokemuksen kaikissa sovelluskerroksissa. Yhdistämällä Spring Bootin havaittavuustyökalut Prometheuksen, Grafanan ja Zipkinin kanssa, saavutamme täyden pinon seurannan. Kehittäjät voivat nyt seurata tulopisteistä pyyntöjä tietokantakyselyihin helposti. Tämä ei vain paranna järjestelmän luotettavuutta, vaan myös vähentää virheenkorjausaikaa. Reaalimaailman skenaariossa tämä auttaisi havaitsemaan suorituskyvyn pullonkaulat ja optimoimaan resurssien allokoinnin ennen kuin ongelmat lisääntyvät. Tällaisen havaittavuus parhaiden käytäntöjen toteuttaminen varmistaa paremman suorituskyvyn, nopeamman vianetsinnän ja parantuneen käyttökokemuksen. 🚀

// 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;

Edistynyt jäljitettävyys Spring Boot -mittarissa

Kun olemme tutkineet integroitumista hivennät Lepo- ja tietokantamittariksi toinen tärkeä näkökohta on hajautettujen tapahtumien seuranta. Mikropalveluarkkitehtuurissa yksi käyttäjän pyyntö kattaa usein useita palveluita, mikä tekee välttämättömänä pyynnön etenemisen seuraamiseksi. Spring Boot yhdistettynä työkaluihin, kuten Opentelemetria, antaa meille mahdollisuuden kaapata yksityiskohtaiset välineet jokaiselle palvelun vuorovaikutukselle. Tämä varmistaa, että Frontend -käyttöliittymää koskevat käyttöliittymät taustalla ja tietokannat korreloivat kaikki jäljellä. Ilman tätä, virheenkorjaus suorituskyvyn pullonkauloista tulee huomattavasti vaikeampaa. 🔍

Toinen tärkeä näkökohta on jäljitettävyyden soveltaminen asynkronisiin operaatioihin. Nykyaikaisissa sovelluksissa monet taustalla käyvät prosessit, kuten tapahtumavetoiset toimet Kafkan tai RabbitMQ: n kanssa. Määrittämällä Spring Boot levittämään jäljitystunnuksia viestijonoissa, voimme varmistaa, että jopa asynkroniset tehtävät jäljitetään oikein. Esimerkiksi kun tilaus tehdään verkkokaupan järjestelmään, useat palvelut käsittelevät varastoja, maksua ja ilmoituksia. Jos ongelma ilmenee yhdessä näistä vaiheista, perimmäisen syyn jäljittäminen olisi melkein mahdotonta ilman asianmukaista leviämistä.

Turvallisuus ja tietojen eheys ovat myös avainasemassa jäljittämisen toteuttamisessa. Jäljitetunnusten paljastaminen ulkoisesti voi johtaa turvallisuusriskeihin, jos niitä ei käsitellä oikein. Parhaisiin käytäntöihin sisältyy arkaluontoisten jäljitystietojen suodattaminen ja lokien ja mittareiden varmistaminen eivät vahingossa paljasta henkilötietoja. Lisäksi jäljitettävyyden yhdistäminen roolipohjaiseen kulunvalvontaan varmistaa, että vain valtuutettu henkilöstö voi kysyä yksityiskohtaisia ​​jäljitystietoja. Näiden turvatoimenpiteiden toteuttaminen varmistaa, että havaittavuus on edelleen omaisuuserä eikä vastuuta. 🚀