트레이스 및 스팬 ID를 사용하여 모든 계층의 스프링 부트 메트릭을 개선합니다.

전체 관찰 가능성을 위해 메트릭으로 추적 ID 구현

마이크로 미터 및 Sleuth가있는 스프링 부트를 사용한 백엔드 솔루션

// 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);
    }
}

JPA와 함께 추적 ID를 데이터베이스 메트릭에 통합합니다

최대 절전 모수와 마이크로 미터가있는 스프링 부츠를 사용한 백엔드 솔루션

// 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;
    }
}

프론트 엔드 통합 : 추적 ID 메트릭 표시

React 및 Prometheus API를 사용한 프론트 엔드 구현

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;

스프링 부츠 추적성에 대한 자주 묻는 질문

1. 스프링 부팅 애플리케이션에서 추적을 활성화하려면 어떻게해야합니까?
2. Spring Boot는 추적을 지원합니다 Spring Cloud Sleuth 그리고 Micrometer. 적절한 종속성을 추가하고 추적 속성을 구성하면 추적 및 스팬 ID를 자동으로 캡처 할 수 있습니다.
3. 여러 마이크로 서비스에서 추적 ID를 추적 할 수 있습니까?
4. 예, 사용하여 Zipkin 또는 Jaeger 분산 추적 라이브러리와 함께 추적 ID는 여러 서비스에서 전파 될 수있어 요청 흐름에 대한 전체 가시성을 제공 할 수 있습니다.
5. 추적 ID를 Kafka 메시지에 어떻게 첨부하려면?
6. 사용하는 메시지 헤더에 추적 ID를 포함시킬 수 있습니다. KafkaTemplate.send(). 메시지를 소비 할 때 추적 ID를 추출하여 추적 컨텍스트에서 설정하십시오.
7. Grafana 대시 보드에서 추적 ID를 볼 수 있습니까?
8. 예, Prometheus와 Grafana를 구성하여 Micrometer tags, Grafana 패널에서 추적 관련 메트릭을 직접 시각화 할 수 있습니다.
9. 추적 ID 보안을 어떻게 보장합니까?
10. 추적 정보를 보호하려면 외부 API 및 로그에 추적 ID를 노출하지 마십시오. 사용 log sanitization 로그를 저장하기 전에 민감한 데이터를 필터링하는 기술.

스프링 부트 응용 프로그램에서 관측 성 최적화

모든 계층에서 추적 ID를 구현하면 응용 프로그램 동작에 대한 깊은 통찰력이 제공됩니다. 트레이스 및 SPAN ID로 메트릭을 태그하면 개발자가 엔드 투 엔드 가시성을 얻으므로 느린 요청이나 실패한 서비스를보다 쉽게 ​​진단 할 수 있습니다. Prometheus 및 Grafana와 같은 도구를 사용하면 실시간 모니터링이 향상됩니다.

디버깅 외에도 구조화 된 추적은 성능 최적화를 향상시키는 데 도움이됩니다. 비효율적 인 데이터베이스 쿼리 식별, 마이크로 서비스 대기 시간 추적 및 요청 흐름 분석이 훨씬 간단 해집니다. 추적 기술에 투자하면 더 나은 문제 해결뿐만 아니라 더 부드러운 사용자 경험을 보장합니다. 🔍