स्प्रिंग बूट में मैट्रिक्स और ट्रेसिंग को एकजुट करना
वितरित प्रणालियों के साथ काम करते समय, सभी परतों में अवलोकन सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। स्प्रिंग बूट में, लॉग पहले से ही ट्रेस आईडी को कैप्चर कर सकते हैं, जिससे सेवाओं में अनुरोधों को ट्रैक करना आसान हो जाता है। हालांकि, इन ट्रेस और स्पैन आईडी को मेट्रिक्स में एकीकृत करना एक चुनौती है। 📊
कल्पना कीजिए कि आप एक प्रदर्शन समस्या को डिबग कर रहे हैं, और आप लॉग को ट्रेस आईडी के साथ देख सकते हैं, लेकिन उन्हें विशिष्ट मीट्रिक डेटा के साथ सहसंबंधित नहीं कर सकते हैं। यह सीमा प्रणाली के व्यवहार का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करना कठिन बना देती है। इस अंतर को पाटने के लिए, हमें विभिन्न परतों से मेट्रिक्स को टैग करने का एक तरीका चाहिए- रेस्ट कंट्रोलर और जेपीए रिपॉजिटरी- ट्रेस और स्पैन आईडी के साथ।
प्रोमेथियस, ग्रेफाना, और ज़िपकिन शक्तिशाली निगरानी और अनुरेखण क्षमताओं की पेशकश करते हैं। जबकि लॉग अनुरोध प्रवाह में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, मेट्रिक्स के लिए ट्रेस संदर्भ संलग्न करना सभी परतों में दृश्यता बढ़ाएगा। इसका मतलब है कि हम विशिष्ट उपयोगकर्ता अनुरोधों के साथ विलंबता, त्रुटि दर और थ्रूपुट को सहसंबंधित कर सकते हैं।
इस गाइड में, हम यह पता लगाएंगे कि प्रत्येक एप्लिकेशन लेयर पर मेट्रिक्स में ट्रेस और स्पैन आईडी को जोड़ने के लिए स्प्रिंग बूट को कैसे कॉन्फ़िगर किया जाए। चाहे आप REST एंडपॉइंट्स या डेटाबेस इंटरैक्शन के साथ काम कर रहे हों, यह दृष्टिकोण आपको पूर्ण-स्टैक अवलोकन प्राप्त करने में मदद करेगा। 🚀
| आज्ञा | उपयोग का उदाहरण |
|---|---|
| OncePerRequestFilter | एक स्प्रिंग बूट फ़िल्टर जो एक अनुरोध सुनिश्चित करता है उसे केवल एक बार प्रति जीवनचक्र के लिए संसाधित किया जाता है, जिससे यह मेट्रिक्स में ट्रेस आईडी जोड़ने के लिए उपयोगी हो जाता है। |
| MeterRegistry.counter() | एक कस्टम मीट्रिक काउंटर बनाने और बढ़ाने के लिए उपयोग किया जाता है, जिससे माइक्रोमीटर में ट्रेस आईडी के साथ मैट्रिक्स के टैगिंग की अनुमति मिलती है। |
| TraceContextHolder.getTraceId() | एक कस्टम उपयोगिता विधि जो वर्तमान ट्रेस आईडी को ट्रेसिंग संदर्भ से प्राप्त करती है, परतों में सही सहसंबंध सुनिश्चित करती है। |
| StatementInspector | हाइबरनेट से एक इंटरफ़ेस जो निष्पादन से पहले SQL प्रश्नों के संशोधन और निरीक्षण की अनुमति देता है, डेटाबेस मेट्रिक्स को टैग करने के लिए उपयोगी है। |
| fetch("http://localhost:9090/api/v1/query") | प्रोमेथियस मेट्रिक्स डेटा अपने एपीआई के माध्यम से फ्रंटेंड में वास्तविक समय ट्रेस आईडी-आधारित मैट्रिक्स प्रदर्शित करने के लिए। |
| response.json() | JSON प्रारूप में प्रोमेथियस एपीआई प्रतिक्रिया को पार्स करता है, जिससे प्रतिक्रिया में मेट्रिक्स को संसाधित करना और प्रदर्शित करना आसान हो जाता है। |
| meterRegistry.counter().increment() | स्पष्ट रूप से एक विशिष्ट मीट्रिक काउंटर बढ़ाएं, प्रत्येक अनुरोध या डेटाबेस क्वेरी को ट्रेस आईडी के साथ गिना जा सकता है। |
| filterChain.doFilter() | श्रृंखला में अगले फ़िल्टर के लिए अनुरोध और प्रतिक्रिया पास करता है, मेट्रिक्स जोड़ने के बाद सामान्य अनुरोध प्रसंस्करण सुनिश्चित करता है। |
| useEffect(() =>useEffect(() => {}, []) | एक रिएक्ट हुक जो घटक माउंट पर एक बार चलता है, जब डैशबोर्ड लोड होने पर प्रोमेथियस मेट्रिक्स लाने के लिए यहां इस्तेमाल किया जाता है। |
मेट्रिक्स में ट्रेस आईडी के साथ अवलोकन बढ़ाना
आधुनिक वितरित प्रणालियों में, डिबगिंग और प्रदर्शन की निगरानी के लिए लॉग और मैट्रिक्स को सहसंबंधित करना महत्वपूर्ण है। हमने जिन स्क्रिप्ट को विकसित किया है, वे मदद एकीकृत करते हैं और स्प्रिंग बूट के अवलोकन क्षमता में। पहली स्क्रिप्ट का उपयोग करके एक कस्टम फ़िल्टर का परिचय देता है आने वाले HTTP अनुरोधों को बाधित करने के लिए और माइक्रोमीटर मेट्रिक्स में ट्रेस आईडी संलग्न करें। यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक HTTP अनुरोध को गिना जाता है और इसकी संबंधित ट्रेस आईडी के साथ लेबल किया जाता है। इसके बिना, कई सेवाओं में एक व्यक्तिगत अनुरोध का पता लगाना चुनौतीपूर्ण होगा। यह जानने के बिना कि एक धीमी एपीआई प्रतिक्रिया के समस्या निवारण की कल्पना करें कि क्या समस्या नियंत्रक, सेवा या डेटाबेस परत में निहित है! 🚀
हमारी दूसरी स्क्रिप्ट का लाभ उठाकर दृढ़ता परत पर केंद्रित है । यह घटक निष्पादन से पहले SQL प्रश्नों का निरीक्षण करता है, जिससे हमें डेटाबेस इंटरैक्शन में आईडीएस को ट्रेस करने की अनुमति मिलती है। इसका मतलब है कि हम न केवल HTTP अनुरोधों को ट्रैक कर सकते हैं, बल्कि उन प्रश्नों को भी ट्रैक कर सकते हैं जो वे उत्पन्न करते हैं, सिस्टम प्रदर्शन का पूर्ण-स्टैक दृश्य दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एक एंडपॉइंट को रिपॉजिटरी विधि को धीमी गति से देखने के परिणामस्वरूप होता है, तो हमारे टैग किए गए मैट्रिक्स मूल कारण की पहचान करने में मदद कर सकते हैं। का उपयोग करके , हम हर बार एक मीट्रिक बढ़ाते हैं जब एक क्वेरी को निष्पादित किया जाता है, तो डेटाबेस प्रदर्शन में पूर्ण दृश्यता सुनिश्चित करता है।
फ्रंट-एंड साइड पर, हमने एक साधारण रिएक्ट डैशबोर्ड का निर्माण किया जो ट्रेस आईडी के साथ टैग किए गए प्रोमेथियस मेट्रिक्स को लाने और प्रदर्शित करता है। का उपयोग हमारे एप्लिकेशन को वास्तविक समय में प्रोमेथियस से डेटा प्राप्त करने की अनुमति देता है। जब कोई उपयोगकर्ता डैशबोर्ड खोलता है, तो वे प्रति ट्रेस आईडी के अनुरोधों की संख्या देखते हैं, जिससे टीमों को उपयोगकर्ता के व्यवहार के साथ बैकएंड गतिविधि को सहसंबंधित करने में मदद मिलती है। एक विशिष्ट अनुरोध को डिबग करने वाला एक डेवलपर जल्दी से अपनी ट्रेस आईडी को देख सकता है और देख सकता है कि यह कितने प्रश्नों को ट्रिगर करता है। यह दृष्टिकोण निगरानी में सुधार करता है और डिबगिंग सत्रों को और अधिक कुशल बनाता है। 📊
अंततः, ये समाधान सभी एप्लिकेशन परतों में एक सहज अनुरेखण अनुभव बनाने के लिए एक साथ काम करते हैं। प्रोमेथियस, ग्राफाना और ज़िपकिन के साथ स्प्रिंग बूट के अवलोकन उपकरणों को मिलाकर, हम पूर्ण-स्टैक मॉनिटरिंग प्राप्त करते हैं। डेवलपर्स अब प्रवेश बिंदुओं से लेकर डेटाबेस क्वेरी में आसानी के साथ अनुरोधों को ट्रैक कर सकते हैं। यह न केवल सिस्टम विश्वसनीयता में सुधार करता है, बल्कि डिबगिंग समय को भी कम करता है। एक वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में, यह प्रदर्शन की अड़चनों का पता लगाने में मदद करेगा और मुद्दों को बढ़ाने से पहले संसाधन आवंटन का अनुकूलन करता है। इस तरह की अवलोकनशीलता सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करने से बेहतर प्रदर्शन, तेजी से समस्या निवारण, और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाता है। 🚀
पूर्ण अवलोकन के लिए मेट्रिक्स में ट्रेस आईडी को लागू करना
माइक्रोमीटर और स्लीथ के साथ स्प्रिंग बूट का उपयोग करके बैक-एंड सॉल्यूशन
// Import necessary packagesimport 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;@Componentpublic class TraceIdMetricFilter extends OncePerRequestFilter {private final MeterRegistry meterRegistry;public TraceIdMetricFilter(MeterRegistry meterRegistry) {this.meterRegistry = meterRegistry;}@Overrideprotected 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);}}
जेपीए के साथ डेटाबेस मेट्रिक्स में ट्रेस आईडी को एकीकृत करना
हाइबरनेट और माइक्रोमीटर के साथ स्प्रिंग बूट का उपयोग करके बैक-एंड सॉल्यूशन
// Import necessary packagesimport io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;import org.hibernate.resource.jdbc.spi.StatementInspector;import org.springframework.stereotype.Component;@Componentpublic class TraceIdStatementInspector implements StatementInspector {private final MeterRegistry meterRegistry;public TraceIdStatementInspector(MeterRegistry meterRegistry) {this.meterRegistry = meterRegistry;}@Overridepublic String inspect(String sql) {String traceId = TraceContextHolder.getTraceId(); // Assume TraceContextHolder gets the traceIdmeterRegistry.counter("database.queries", "traceId", traceId).increment();return sql;}}
फ्रंटेंड एकीकरण: ट्रेस आईडी मेट्रिक्स प्रदर्शित करना
रिएक्ट और प्रोमेथियस एपीआई का उपयोग करके फ्रंट-एंड कार्यान्वयन
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;
स्प्रिंग बूट मेट्रिक्स में उन्नत ट्रेसबिलिटी
जबकि हमने एकीकृत किया है REST और डेटाबेस मेट्रिक्स में, एक और महत्वपूर्ण पहलू वितरित लेनदेन की निगरानी कर रहा है। MicroServices आर्किटेक्चर में, एक एकल उपयोगकर्ता अनुरोध अक्सर कई सेवाओं को फैलाता है, जिससे यह ट्रैक करने के लिए आवश्यक होता है कि एक अनुरोध कैसे प्रचारित होता है। स्प्रिंग बूट, जब Opentelemetry जैसे उपकरणों के साथ संयुक्त, हमें प्रत्येक सेवा इंटरैक्शन के लिए विस्तृत स्पैन को कैप्चर करने की अनुमति देता है। यह सुनिश्चित करता है कि एक फ्रंटेंड यूआई से बैकएंड एपीआई और डेटाबेस के लिए अनुरोध सभी एक ही ट्रेस के तहत सहसंबद्ध हैं। इसके बिना, डिबगिंग प्रदर्शन अड़चनें काफी कठिन हो जाती हैं। 🔍
एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू अतुल्यकालिक संचालन के लिए ट्रेसबिलिटी को लागू कर रहा है। आधुनिक अनुप्रयोगों में, कई प्रक्रियाएं पृष्ठभूमि में चलती हैं, जैसे कि काफ्का या रैबिटमक के साथ घटना-चालित क्रियाएं। संदेश कतारों में ट्रेस आईडी को प्रचारित करने के लिए स्प्रिंग बूट को कॉन्फ़िगर करके, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि यहां तक कि अतुल्यकालिक कार्यों को सही ढंग से पता लगाया गया है। उदाहरण के लिए, जब एक आदेश ई-कॉमर्स सिस्टम में रखा जाता है, तो कई सेवाएं इन्वेंट्री, भुगतान और सूचनाओं को संभालती हैं। यदि कोई समस्या इनमें से एक चरण में उत्पन्न होती है, तो मूल कारण का पता लगाना उचित अवधि के प्रसार के बिना लगभग असंभव होगा।
ट्रेसिंग को लागू करते समय सुरक्षा और डेटा अखंडता भी महत्वपूर्ण है। बाहरी रूप से ट्रेस आईडी को उजागर करने से सुरक्षा जोखिम हो सकते हैं यदि ठीक से संभाला नहीं जाता है। सर्वोत्तम प्रथाओं में संवेदनशील ट्रेस जानकारी को फ़िल्टर करना और यह सुनिश्चित करना शामिल है कि लॉग और मैट्रिक्स अनजाने में व्यक्तिगत डेटा को उजागर नहीं करते हैं। इसके अलावा, रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल के साथ ट्रेसबिलिटी का संयोजन यह सुनिश्चित करता है कि केवल अधिकृत कर्मी केवल विस्तृत अनुरेखण जानकारी को क्वेरी कर सकते हैं। इन सुरक्षा उपायों को लागू करना यह सुनिश्चित करता है कि अवलोकन एक देयता के बजाय एक संपत्ति बनी हुई है। 🚀
- मैं स्प्रिंग बूट एप्लिकेशन में ट्रेसिंग कैसे सक्षम करूं?
- स्प्रिंग बूट के माध्यम से अनुरेखण का समर्थन करता है और । उपयुक्त निर्भरता को जोड़कर और ट्रेसिंग गुणों को कॉन्फ़िगर करके, आप ट्रेस और स्पैन आईडी को स्वचालित रूप से कैप्चर कर सकते हैं।
- क्या मैं कई microservices में ट्रेस आईडी को ट्रैक कर सकता हूं?
- हाँ, उपयोग करके या वितरित अनुरेखण पुस्तकालयों के साथ, ट्रेस आईडी को कई सेवाओं में प्रचारित किया जा सकता है, जिससे अनुरोध प्रवाह में पूर्ण दृश्यता की अनुमति मिलती है।
- मैं काफ्का संदेशों के लिए ट्रेस आईडी कैसे संलग्न कर सकता हूं?
- आप संदेश हेडर में ट्रेस आईडी को शामिल कर सकते हैं । संदेशों का सेवन करते समय, ट्रेस आईडी निकालें और इसे ट्रेसिंग संदर्भ में सेट करें।
- क्या ग्राफाना डैशबोर्ड में ट्रेस आईडी देखना संभव है?
- हां, प्रोमेथियस और ग्राफाना को कॉन्फ़िगर करके , आप सीधे अपने ग्राफाना पैनलों में ट्रेस-संबंधित मैट्रिक्स की कल्पना कर सकते हैं।
- मैं ट्रेस आईडी सुरक्षा कैसे सुनिश्चित करूं?
- ट्रेस जानकारी की सुरक्षा के लिए, बाहरी एपीआई और लॉग में ट्रेस आईडी को उजागर करने से बचें। उपयोग लॉग को संग्रहीत करने से पहले संवेदनशील डेटा को फ़िल्टर करने की तकनीक।
सभी परतों में ट्रेस आईडी को लागू करना आवेदन व्यवहार में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। ट्रेस और स्पैन आईडी के साथ मैट्रिक्स को टैग करके, डेवलपर्स एंड-टू-एंड दृश्यता प्राप्त करते हैं, जिससे धीमी अनुरोधों या विफल सेवाओं का निदान करना आसान हो जाता है। प्रोमेथियस और ग्राफाना जैसे उपकरणों का उपयोग करना वास्तविक समय की निगरानी को और बढ़ाता है।
डिबगिंग से परे, संरचित अनुरेखण प्रदर्शन अनुकूलन में सुधार करने में मदद करता है। अक्षम डेटाबेस प्रश्नों की पहचान करना, माइक्रोसर्विस लेटेंसी को ट्रैक करना, और अनुरोध प्रवाह का विश्लेषण करना बहुत सरल हो जाता है। ट्रेसिंग तकनीकों में निवेश न केवल बेहतर समस्या निवारण बल्कि एक चिकनी उपयोगकर्ता अनुभव सुनिश्चित करता है। 🔍
- माइक्रोमीटर और स्लीथ के साथ स्प्रिंग बूट में ट्रेसिंग को एकीकृत करने पर आधिकारिक प्रलेखन: स्प्रिंग क्लाउड स्लीथ ।
- स्प्रिंग बूट अनुप्रयोगों की निगरानी के लिए प्रोमेथियस और ग्राफाना की स्थापना पर गाइड: प्रोमेथियस प्रलेखन ।
- जिपकिन का उपयोग करके वितरित अनुरेखण के लिए सर्वोत्तम अभ्यास: ज़िपकिन आर्किटेक्चर ।
- हाइबरनेट प्रश्नों में ट्रेस और स्पैन आईडी प्रसार का कार्यान्वयन: हाइबरनेट उपयोगकर्ता गाइड ।