A TRACE és a SPAN IDS használata minden rétegben a tavaszi rendszerindító mutatók javításához

A metrikák és nyomkövetések egyesítése a tavaszi csomagtartón

Az elosztott rendszerekkel való munka során az összes rétegben a megfigyelhetőség biztosítása döntő jelentőségű. A Spring Boot -ban a naplók már rögzíthetik a nyomkövetési azonosítókat, megkönnyítve a kérések nyomon követését a szolgáltatások között. Ezeknek a nyomkövetési és span ID -knek a metrikákba történő integrálása azonban továbbra is kihívás. 📊

Képzelje el, hogy hibakeresése van egy teljesítményprobléma, és a naplókat nyomkövetési azonosítóval láthatja, de nem tudja összekapcsolni azokat a meghatározott metrikus adatokkal. Ez a korlátozás megnehezíti a rendszer viselkedésének hatékony elemzését. A rés áthidalásához szükségünk van arra, hogy a metrikákat különböző rétegekből - nyúló vezérlőkből és JPA adattárakból - megcímkézzük, nyomkövetési és span azonosítókkal.

A Prometheus, a Grafana és a Zipkin erőteljes megfigyelési és nyomkövetési képességeket kínálnak. Míg a naplók betekintést nyújtanak a kérési áramlásokba, a nyomkövetési kontextushoz való rögzítés a mutatókhoz minden rétegben javítja a láthatóságot. Ez azt jelenti, hogy a késleltetést, a hibaarányokat és az átviteli sebességet összekapcsolhatjuk a konkrét felhasználói kérelmekkel.

Ebben az útmutatóban megvizsgáljuk, hogyan lehet konfigurálni a Spring Boot -ot, hogy a nyomkövetési és az azonosító azonosítóit az egyes alkalmazási rétegekben a mutatókhoz csatolja. Függetlenül attól, hogy a REST végpontokkal vagy az adatbázis-interakciókkal foglalkozik, ez a megközelítés segít elérni a teljes halom megfigyelhetőségét. 🚀

A megfigyelhetőség javítása nyomon követhetőséggel a mutatókban

A modern elosztott rendszerekben a naplók és a mutatók korrelációja elengedhetetlen a hibakeresés és a teljesítményfigyelés szempontjából. Az általunk kifejlesztett szkriptek segítenek integrálni nyomkövetési azonosítók és Span IDS a Spring Boot megfigyelhetőség verziójába. Az első szkript egy egyedi szűrőt vezet be Egyszer A bejövő HTTP kérések elfogása és a nyomkövetési ID -ek rögzítése a mikrométer mutatókhoz. Ez biztosítja, hogy minden HTTP kérést megszámoljanak és címkézzék a megfelelő TRACE azonosítóval. Ennek nélkül kihívást jelentene az egyéni kérés nyomon követése több szolgáltatáson keresztül. Képzelje el, hogy a lassú API -válasz hibaelhárítása anélkül, hogy tudná, hogy a probléma a vezérlőben, a szolgáltatásban vagy az adatbázis rétegében rejlik! 🚀

Második szkriptünk a perzisztencia rétegre összpontosít a kihasználás útján A Hibernate nyilatkozata- Ez az összetevő ellenőrzi az SQL lekérdezéseket a végrehajtás előtt, lehetővé téve, hogy a nyomkövetési azonosítókat csatoljuk az adatbázis -interakciókhoz. Ez azt jelenti, hogy nemcsak a HTTP kéréseket, hanem az általuk generált lekérdezéseket is nyomon követhetjük, és a rendszer teljesítményének teljes verziót adunk. Például, ha egy adattár -módszert hívó végpont lassú lekérdezéseket eredményez, akkor a címkézett mutatóink segíthetnek a kiváltó ok azonosításában. Felhasználásával MeterRegistry.Counter (), növeljük a metrikát minden lekérdezés végrehajtásakor, biztosítva az adatbázis teljesítményének teljes láthatóságát.

A front-end oldalán egy egyszerű React műszerfalat készítettünk, amely a Prometheus metrikákat, amelyek nyomon követik, megcímkézve. A Fetch () Lehetővé teszi alkalmazásunk, hogy az adatokat valós időben visszakeresése a Prometheus -tól. Amikor a felhasználó kinyitja az irányítópultot, látják a TRACE ID -enként tett kérelmek számát, segítve a csapatoknak a háttérképet a felhasználói viselkedéssel. Az adott kérést hibakeresési fejlesztő gyorsan megkeresheti a TRACE -azonosítóját, és megnézheti, hány lekérdezést váltott ki. Ez a megközelítés javítja a monitorozást, és sokkal hatékonyabbá teszi a hibakeresési munkameneteket. 📊

Végül ezek a megoldások együtt működnek, hogy zökkenőmentes nyomkövetési élményt teremtsenek az összes alkalmazásrétegen. A Spring Boot megfigyelhetőségi eszközeinek a Prometheus, a Grafana és a Zipkin kombinálásával teljes verem-megfigyelést érünk el. A fejlesztők könnyedén nyomon követhetik a belépési pontok kéréseit az adatbázis -lekérdezésekbe. Ez nem csak javítja a rendszer megbízhatóságát, hanem csökkenti a hibakeresési időt is. A valós forgatókönyvben ez elősegítené a teljesítmény szűk keresztmetszeteinek felismerését és az erőforrások elosztását optimalizálni, mielőtt a problémák a problémák fokozódnának. Az ilyen megfigyelhetőségi bevált gyakorlatok végrehajtása biztosítja a jobb teljesítményt, a gyorsabb hibaelhárítást és a továbbfejlesztett felhasználói élményt. 🚀

// 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;

Fejlett nyomon követhetőség a tavaszi csomagtartó mutatókban

Miközben felfedeztük az integrációt nyomkövetési azonosítók A REST és az adatbázis -mutatókba egy másik kritikus szempont az elosztott tranzakciók megfigyelése. A Microservices architektúrában az egyetlen felhasználói kérés gyakran több szolgáltatást ölel fel, ez elengedhetetlen a kérés terjedésének nyomon követése. A Spring Boot, ha olyan eszközökkel kombinálva, mint az OpenTeLEMETRY, lehetővé teszi számunkra, hogy részletes átfogást rögzítsünk az egyes szolgáltatási interakciókhoz. Ez biztosítja, hogy a Frontend felhasználói felületről az API -k és az adatbázisok kérései egyetlen nyomkövetés alatt álljanak össze. Ennek nélkül a szűk keresztmetszetek hibakeresése lényegesen nehezebbé válik. 🔍

Egy másik fontos szempont a nyomon követhetőség alkalmazása az aszinkron műveletekre. A modern alkalmazásokban sok folyamat fut a háttérben, például a KAFKA-val vagy a RabbitMQ-val való eseményvezérelt műveletek. Azáltal, hogy konfiguráljuk a Spring Boot -ot a nyomkövetési azonosítók terjesztésére az üzenetsorokban, biztosíthatjuk, hogy még az aszinkron feladatok is helyesen nyomon követnek. Például, ha egy megrendelést egy e-kereskedelmi rendszerbe helyeznek, a többszörös szolgáltatások kezelik a készleteket, a fizetést és az értesítéseket. Ha egy ilyen lépésben felmerül egy probléma, akkor a kiváltó ok nyomon követése szinte lehetetlen lenne megfelelő terjedés nélkül.

A biztonság és az adatok integritása szintén kulcsfontosságú a nyomon követés végrehajtásakor. A nyomkövetési azonosítók külsőleg kitettsége biztonsági kockázatokhoz vezethet, ha nem megfelelően kezelik. A bevált gyakorlatok közé tartozik az érzékeny nyomkövetési információk szűrése és annak biztosítása, hogy a naplók és a mutatók ne tegyék meg a személyes adatokat. Ezenkívül a nyomon követhetőség és a szerep alapú hozzáférés-ellenőrzés kombinálása biztosítja, hogy csak a meghatalmazott személyzet kérdezze meg a részletes nyomkövetési információkat. Ezen biztonsági intézkedések végrehajtása biztosítja, hogy a megfigyelés inkább eszköz, mint felelősség maradjon. 🚀