Naudojant pėdsakų ir spinčių ID, siekiant pagerinti pavasario įkrovos metriką kiekviename sluoksnyje

Vienijanti metrika ir sekimas pavasario įkrovoje

Dirbant su paskirstytomis sistemomis, labai svarbu užtikrinti stebėjimą visuose sluoksniuose. Pavasario įkrovoje žurnalai jau gali užfiksuoti „Trace“ ID, todėl lengviau sekti užklausas visose paslaugose. Tačiau integruoti šiuos pėdsakus ir ID ID į metriką išlieka iššūkis. 📊

Įsivaizduokite, kad derinate našumo problemą, ir galite pamatyti žurnalus su pėdsakų ID, tačiau negalite jų koreliuoti su konkrečiais metriniais duomenimis. Dėl šio apribojimo sunkiau efektyviai analizuoti sistemos elgseną. Norėdami užpildyti šią spragą, mums reikia būdo, kaip pažymėti įvairių sluoksnių - „Rest“ valdiklių ir JPA saugyklų pažymėjimą su pėdsakais ir tarpsniais.

„Prometheus“, „Grafana“ ir „Zipkin“ siūlo galingas stebėjimo ir sekimo galimybes. Nors žurnalai suteikia įžvalgos apie užklausų srautus, pritvirtinant pėdsakų kontekstą prie metrikos padidins matomumą visuose sluoksniuose. Tai reiškia, kad mes galime koreguoti delsos, klaidų lygį ir pralaidumą su konkrečiomis vartotojo užklausomis.

Šiame vadove mes ištirsime, kaip sukonfigūruoti spyruoklinį įkrovą, kad būtų galima pridėti pėdsakų ir aprėpties ID pagal metriką kiekviename programos sluoksnyje. Nesvarbu, ar jūs susiduriate su poilsio galiniais taškais, ar duomenų bazės sąveika, šis požiūris padės pasiekti visišką stebėjimą. 🚀

Metrikos stebėjimo pagerinimas naudojant pėdsakų ID

Šiuolaikinėse paskirstytose sistemose koreliuojantys žurnalai ir metrikos yra labai svarbios derinimo ir našumo stebėjimui. Scenarijai, kuriuos sukūrėme, padeda integruoti pėdsakas ID ir Span ID į „Spring Boot“ stebėjimo krūvą. Pirmasis scenarijus pristato pasirinktinį filtrą naudojant Kartąperrequestfilter Norėdami perimti gaunamas HTTP užklausas ir pridėkite pėdsakų ID prie mikrometrų metrikos. Tai užtikrina, kad kiekviena HTTP užklausa būtų suskaičiuota ir paženklinta atitinkamu pėdsakų ID. Be to, atsekti individualų prašymą įvairiose paslaugose būtų sudėtinga. Įsivaizduokite lėto API atsakymo trikčių šalinimą nežinant, ar problema slypi valdiklio, paslaugų ar duomenų bazės sluoksnyje! 🚀

Antrasis mūsų scenarijus sutelktas į patvarumo sluoksnį, pasinaudojant svertu Hibernate pareiškėjas. Šis komponentas prieš vykdymą apžiūri SQL užklausas, leisdamas mums pridėti pėdsakų ID duomenų bazių sąveiką. Tai reiškia, kad mes galime sekti ne tik HTTP užklausas, bet ir jų generuojamus klausimus, pateikdami visą vaizdo įrašą apie sistemos našumą. Pvz., Jei galutinis taškas, skambinantis saugyklos metodu, sukelia lėtas užklausas, mūsų pažymėta metrika gali padėti nustatyti pagrindinę priežastį. Naudojant Meterregistry.counter (), Mes padidiname metriką kiekvieną kartą, kai vykdoma užklausa, užtikrindami išsamų duomenų bazės veikimo matomumą.

Iš priekinės pusės mes sukūrėme paprastą „React“ prietaisų skydelį, kuris gauna ir parodo „Prometheus“ metriką, pažymėtą pėdsakų ID. Naudojimas Fetch () Leidžia mūsų paraiškai gauti duomenis iš „Prometėjos“ realiuoju laiku. Kai vartotojas atidaro prietaisų skydelį, jie mato užklausų, pateiktų už „Trace ID“, skaičių, padėdami komandoms koreliuoti pagrindinę veiklą su vartotojo elgesiu. Kūrėjas, derinantis konkrečią užklausą, gali greitai ieškoti savo pėdsakų ID ir pamatyti, kiek užklausų ji sukėlė. Šis požiūris pagerina stebėjimą ir daro daug veiksmingumą derinimo sesijas. 📊

Galų gale šie sprendimai veikia kartu, kad būtų sukurta vientisa sekimo patirtis visuose programų sluoksniuose. Derindami „Spring Boot“ stebėjimo įrankius su „Prometheus“, „Grafana“ ir „Zipkin“, mes pasiekiame visišką stebėjimą. Dabar kūrėjai gali lengvai sekti užklausas nuo įrašo taškų iki duomenų bazės užklausų. Tai ne tik pagerina sistemos patikimumą, bet ir sumažina derinimo laiką. Realaus pasaulio scenarijuje tai padėtų nustatyti našumo kliūtis ir optimizuoti išteklių paskirstymą, prieš pradedant problemas. Įgyvendinus tokią tikrinamumą geriausia praktika, užtikrinamas geresnis našumas, greitesnis trikčių šalinimas ir patobulinta vartotojo patirtis. 🚀

// 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;

Pažangus atsekamumas pavasario įkrovos metrikoje

Kol mes tyrėme integraciją pėdsakas ID Į poilsio ir duomenų bazės metriką dar vienas esminis aspektas yra paskirstytų operacijų stebėjimas. „Microservices Architecture“ vienos vartotojo užklausa dažnai apima kelias paslaugas, todėl būtina sekti, kaip sklinda užklausa. „Spring Boot“, derinant su tokiais įrankiais kaip „Opentelemetry“, leidžia mums užfiksuoti išsamius kiekvienos paslaugos sąveikos tarpus. Tai užtikrina, kad frontend UI prašymai iki pagrindinės API ir duomenų bazių yra koreliuojamos po vienu pėdsaku. Be to, derinimo našumo kliūtys tampa žymiai sunkesnės. 🔍

Kitas svarbus aspektas yra atsekamumo taikymas asinchroninėms operacijoms. Šiuolaikinėse programose fone vyksta daugybė procesų, tokių kaip įvykio veiksmai su „Kafka“ ar „RabbitMQ“. Konfigūruodami „Spring Boot“ skleisti pėdsakų ID pranešimų eilėse, galime užtikrinti, kad net asinchroninės užduotys būtų teisingai atsektos. Pavyzdžiui, kai užsakymas įdedamas į elektroninės komercijos sistemą, kelios paslaugos tvarko inventorių, mokėjimą ir pranešimus. Jei kyla klausimas atliekant vieną iš šių žingsnių, pagrindinės priežasties atsekimas būtų beveik neįmanomas be tinkamo sklidimo.

Saugumas ir duomenų vientisumas taip pat yra svarbiausia įgyvendinant sekimą. Išorės pėdsakų atskleidimas gali sukelti riziką saugumui, jei ji nebus tinkamai tvarkoma. Geriausia praktika apima neskelbtinos pėdsakų informacijos filtravimą ir užtikrinimą, kad žurnalai ir metrikos netyčia neatskleidžia asmens duomenų. Be to, derinant atsekamumą su vaidmenimis pagrįstą prieigos kontrolę, užtikrinama, kad tik įgalioti darbuotojai gali užklausti išsamią informaciją apie sekimo informaciją. Įdiegus šias saugumo priemones užtikrinama, kad pastebėjimas išlieka turtu, o ne atsakomybe. 🚀