Menggunakan Trace dan Span ID untuk meningkatkan metrik boot musim semi di setiap lapisan

Menyatukan metrik dan penelusuran di boot musim semi

Saat bekerja dengan sistem terdistribusi, memastikan pengamatan di semua lapisan sangat penting. Di Spring Boot, log sudah dapat menangkap ID jejak, membuatnya lebih mudah untuk melacak permintaan lintas layanan. Namun, mengintegrasikan jejak ini dan rentang ID ke dalam metrik tetap menjadi tantangan. 📊

Bayangkan Anda men -debug masalah kinerja, dan Anda dapat melihat log dengan ID jejak tetapi tidak dapat menghubungkannya dengan data metrik tertentu. Keterbatasan ini membuatnya lebih sulit untuk menganalisis perilaku sistem secara efektif. Untuk menjembatani kesenjangan ini, kita membutuhkan cara untuk menandai metrik dari lapisan yang berbeda - pengontrol rekan dan repositori JPA - dengan jejak dan rentang ID.

Prometheus, Grafana, dan Zipkin menawarkan kemampuan pemantauan dan penelusuran yang kuat. Sementara log memberikan wawasan tentang aliran permintaan, melampirkan konteks jejak ke metrik akan meningkatkan visibilitas di semua lapisan. Ini berarti kami dapat mengkorelasikan latensi, tingkat kesalahan, dan throughput dengan permintaan pengguna tertentu.

Dalam panduan ini, kami akan mengeksplorasi cara mengkonfigurasi boot pegas untuk menambahkan jejak dan rentang ID ke metrik di setiap lapisan aplikasi. Apakah Anda berurusan dengan titik akhir istirahat atau interaksi basis data, pendekatan ini akan membantu Anda mencapai kemampuan observasi tumpukan penuh. 🚀

Meningkatkan observabilitas dengan ID jejak dalam metrik

Dalam sistem terdistribusi modern, log dan metrik yang berkorelasi sangat penting untuk debugging dan pemantauan kinerja. Skrip yang kami kembangkan membantu mengintegrasikan Lacak ID Dan ID rentang ke tumpukan observabilitas Spring Boot. Skrip pertama memperkenalkan filter khusus menggunakan ONEPERQUESTFILTER Untuk mencegat permintaan HTTP yang masuk dan memasang ID jejak ke metrik mikrometer. Ini memastikan bahwa setiap permintaan HTTP dihitung dan diberi label dengan ID jejak masing -masing. Tanpa ini, menelusuri permintaan individu di berbagai layanan akan menantang. Bayangkan memecahkan masalah respons API yang lambat tanpa mengetahui apakah masalah ini terletak pada lapisan pengontrol, layanan, atau basis data! 🚀

Script kedua kami berfokus pada lapisan kegigihan dengan memanfaatkan Pernyataan Hibernate. Komponen ini memeriksa kueri SQL sebelum dieksekusi, memungkinkan kami untuk menambahkan ID jejak ke interaksi basis data. Ini berarti kami dapat melacak tidak hanya permintaan HTTP tetapi juga pertanyaan yang mereka hasilkan, memberikan tampilan penuh kinerja sistem. Misalnya, jika titik akhir yang memanggil metode repositori menghasilkan kueri yang lambat, metrik yang ditandai kami dapat membantu mengidentifikasi akar penyebabnya. Dengan menggunakan meterregistry.counter (), kami menambah metrik setiap kali kueri dieksekusi, memastikan visibilitas lengkap ke dalam kinerja database.

Di sisi front-end, kami membangun dasbor bereaksi sederhana yang mengambil dan menampilkan metrik Prometheus yang ditandai dengan ID jejak. Penggunaan mengambil() memungkinkan aplikasi kami untuk mengambil data dari Prometheus secara real time. Ketika pengguna membuka dasbor, mereka melihat jumlah permintaan yang dibuat per ID jejak, membantu tim mengkorelasikan aktivitas backend dengan perilaku pengguna. Pengembang men -debug permintaan tertentu dapat dengan cepat mencari ID jejaknya dan melihat berapa banyak pertanyaan yang dipicu. Pendekatan ini meningkatkan pemantauan dan membuat sesi debugging jauh lebih efisien. 📊

Pada akhirnya, solusi ini bekerja bersama untuk menciptakan pengalaman penelusuran yang mulus di semua lapisan aplikasi. Dengan menggabungkan alat observabilitas Spring Boot dengan Prometheus, Grafana, dan Zipkin, kami mencapai pemantauan tumpukan penuh. Pengembang sekarang dapat melacak permintaan dari titik masuk ke kueri basis data dengan mudah. Ini tidak hanya meningkatkan keandalan sistem tetapi juga mengurangi waktu debugging. Dalam skenario dunia nyata, ini akan membantu mendeteksi hambatan kinerja dan mengoptimalkan alokasi sumber daya sebelum masalah meningkat. Menerapkan praktik terbaik pengamatan seperti itu memastikan kinerja yang lebih baik, pemecahan masalah yang lebih cepat, dan pengalaman pengguna yang ditingkatkan. 🚀

// 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;

TRACEABILITAS TINJUH DALAM METRIK BOOT SPRING

Sementara kami telah mengeksplorasi mengintegrasikan Lacak ID Ke dalam metrik istirahat dan basis data, aspek penting lainnya adalah memantau transaksi terdistribusi. Dalam arsitektur Microservices, satu permintaan pengguna seringkali mencakup banyak layanan, menjadikannya penting untuk melacak bagaimana permintaan menyebar. Spring Boot, ketika dikombinasikan dengan alat -alat seperti OpenTelemetry, memungkinkan kita untuk menangkap rentang terperinci untuk setiap interaksi layanan. Ini memastikan bahwa permintaan dari UI frontend ke backend API dan database semuanya berkorelasi di bawah satu jejak. Tanpa ini, debugging hambatan kinerja menjadi lebih sulit secara signifikan. 🔍

Aspek penting lainnya adalah menerapkan keterlacakan pada operasi asinkron. Dalam aplikasi modern, banyak proses berjalan di latar belakang, seperti tindakan yang digerakkan oleh peristiwa dengan Kafka atau RabbitMQ. Dengan mengonfigurasi boot musim semi untuk menyebarkan ID jejak dalam antrian pesan, kami dapat memastikan bahwa bahkan tugas yang tidak sinkron dilacak dengan benar. Misalnya, ketika suatu pesanan ditempatkan dalam sistem e-commerce, beberapa layanan menangani inventaris, pembayaran, dan pemberitahuan. Jika suatu masalah muncul dalam salah satu langkah ini, menelusuri akar penyebabnya hampir tidak mungkin tanpa propagasi rentang yang tepat.

Keamanan dan integritas data juga merupakan kunci saat menerapkan penelusuran. Mengekspos ID jejak secara eksternal dapat menyebabkan risiko keamanan jika tidak ditangani dengan benar. Praktik terbaik termasuk memfilter informasi jejak sensitif dan memastikan bahwa log dan metrik tidak secara tidak sengaja mengekspos data pribadi. Selain itu, menggabungkan keterlacakan dengan kontrol akses berbasis peran memastikan bahwa hanya personel yang berwenang yang dapat menanyakan informasi penelusuran terperinci. Menerapkan langkah -langkah keamanan ini memastikan bahwa observabilitas tetap merupakan aset daripada kewajiban. 🚀