എല്ലാ പാളിയിലും

Louise Dubois

2025, ഫെബ്രുവരി 17, തിങ്കളാഴ്‌ച 8:24:26 AM

വസന്തകാല ബൂട്ടിൽ ഡ്യൂണറുകളും ട്രെയ്സിംഗും

വിതരണം ചെയ്ത സിസ്റ്റങ്ങളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, എല്ലാ ലെയറുകളിലുടനീളമുള്ള നിരീക്ഷ്യം നിർണായകമാണ്. സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ടിൽ, സേവനങ്ങളിലുടനീളമുള്ള അഭ്യർത്ഥനകൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ട്രെയ്സ്, സ്പാൻ ഐഡികൾ അളവുകൾ അളക്കാൻ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളിയായി തുടരുന്നു. പതനം

നിങ്ങൾ ഒരു പ്രകടന പ്രശ്നം ഡീബഗ്ഗിംഗ് നടത്തുകയാണെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക, കൂടാതെ ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ലോഗുകൾ കാണാൻ കഴിയും, പക്ഷേ നിർദ്ദിഷ്ട മെട്രിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അവയെ പരസ്പര ബന്ധപ്പെടാൻ കഴിയില്ല. ഈ പരിമിതി സിസ്റ്റം പെരുമാറ്റം ഫലപ്രദമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. ഈ വിടവ് നികത്താൻ, വ്യത്യസ്ത പാളികൾ-വിശ്രമ കൺട്രോളറുകളിൽ നിന്നും ജെപിഎ ശേഖരണങ്ങളിൽ നിന്നും ട്രെയ്സ്, സ്പാൻ ഐഡികൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള അളവിലേക്ക് ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു വഴി ആവശ്യമാണ്.

പ്രോമിത്യൂസ്, ഗ്രാഫാന, സിപ്പിൻ, സിപ്പിൻ എന്നിവ ശക്തമായ നിരീക്ഷണവും കണ്ടെത്തൽ കഴിവുകളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ലോഗുകൾ അഭ്യർത്ഥന പ്രവാഹകമായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുമ്പോൾ, ട്രെയ്സ് സന്ദർഭം ലംഘിക്കുന്നത് എല്ലാ ലെയറുകളിലും ദൃശ്യപരത വർദ്ധിപ്പിക്കും. നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോക്തൃ അഭ്യർത്ഥനകളുമായി ലേറ്റൻസി, പിശക് നിരക്കുകൾ, tetput ട്ട്പുട്ട് എന്നിവ നമുക്ക് പരസ്പരബന്ധിതമാക്കാൻ കഴിയും.

ഈ ഗൈഡിൽ, ഓരോ അപ്ലിക്കേഷൻ ലെയറിലും അളവിലേക്ക് ട്രെയ്സ്, സ്പാൻ ഐഡികൾ എന്നിവ കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് എങ്ങനെ ക്രമീകരിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. നിങ്ങൾ വിശ്രമന്തര അന്തിമ പോയിന്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുണ്ടോ എന്നത്, ഈ സമീപനം പൂർണ്ണ-സ്റ്റാക്ക് നിരീക്ഷിക്കാൻ സഹായിക്കും. പതനം

ആജ്ഞാപിക്കുക	ഉപയോഗത്തിനുള്ള ഉദാഹരണം
OncePerRequestFilter	ഒരു അഭ്യർത്ഥന ഉറപ്പാക്കുന്ന ഒരു സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് ഫിൽട്ടർ ലൈഫ് സൈക്കിളിന് വിധേയമായി മാത്രമേ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയുള്ളൂ, ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ ചേർക്കുന്നതിന് ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്നു.
MeterRegistry.counter()	ഒരു ഇഷ്ടാനുസൃത മെട്രിക് ക counter ണ്ടർ സൃഷ്ടിക്കാനും വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു, മൈക്രോമീറ്ററിൽ ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ ഉപയോഗിച്ച് അളക്കാൻ ടാഗുചെയ്യാൻ അനുവദിച്ചു.
TraceContextHolder.getTraceId()	കണ്ടെത്തൽ സന്ദർഭത്തിൽ നിന്ന് നിലവിലെ ട്രെയ്സ് ഐഡി വീണ്ടെടുക്കുന്ന ഒരു ഇഷ്ടാനുസൃത യൂട്ടിലിറ്റി രീതി, പാളികളിലുടനീളം ശരിയായ പരസ്പരബന്ധം ഉറപ്പാക്കൽ.
StatementInspector	എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് SQL ചോദ്യങ്ങളുടെ പരിഷ്ക്കരണവും പരിശോധനയും അനുവദിക്കുന്ന ഹൈബർനേറ്റിൽ നിന്ന് ഒരു ഇന്റർഫേസ്, ഡാറ്റാബേസ് അളവുകൾ ടാഗുചെയ്യാൻ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	മുൻവശത്ത് തത്സമയ ട്രേസ് ഐഡി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അളവുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് പ്രോമിനിതീസ് മെട്രിക്സ് ഡാറ്റ അതിന്റെ API വഴി ലഭ്യമാക്കുന്നു.
response.json()	പ്രോമിത്യൂസ് API പ്രതികരണം ഒരു JSON ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പാഴ്സുചെയ്യുന്നു, ഇത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു, കൂടാതെ അളവിൽ അളക്കാൻ എളുപ്പമാക്കുന്നു.
meterRegistry.counter().increment()	വ്യക്തമായി ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട മെട്രിക് ക counter ണ്ടർ ഇൻക്രിപ്പ് ചെയ്യുക, ട്രെയ്സ് ഐഡികൾക്കൊപ്പം ഓരോ അഭ്യർത്ഥനയോ ഡാറ്റാബേസ് അന്വേഷണമോ കണക്കാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
filterChain.doFilter()	ചെയിനിൽ അടുത്ത ഫിൽട്ടറിനോടുള്ള അഭ്യർത്ഥനയും പ്രതികരണവും കടന്നുപോകുന്നു, കൂടാതെ അളവുകൾ ചേർത്ത സാധാരണ അഭ്യർത്ഥന പ്രോസസ്സിംഗ് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	ഘടകങ്ങളുടെ ലോഡുകൾ ലഭിക്കുമ്പോൾ പ്രോമെട്ടസ് അളക്കാൻ പ്രോമിതീസ് അളവുകൾ ലഭ്യമാക്കുന്നതിന് ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ട്രേസ് ഐഡി ഉപയോഗിച്ച് നിരീക്ഷിക്കൽ അളവിൽ അളക്കുക

ആധുനിക വിതരണം ചെയ്ത സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, കോംപ്ലേറ്റിംഗ് ലോഗുകളും അളവുകളും ഡീബഗ്ഗിംഗിനും പ്രകടന നിരീക്ഷണത്തിനും നിർണായകമാണ്. ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ച സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കുക ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ കൂടെ സ്പൈൻ ഐഡികൾ സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ടിന്റെ നിരീക്ഷിക്കാൻ സ്റ്റാക്കിലേക്ക്. ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഇഷ്ടാനുസൃത ഫിൽട്ടർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു ഒരിക്കൽ ഇൻകോമിംഗ് എച്ച്ടിടിപി അഭ്യർത്ഥനകൾ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നതിനും മൈക്രോമീറ്റർ അളവിലേക്ക് ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ അറ്റാച്ചുചെയ്യുക. ഓരോ എച്ച്ടിടിപി അഭ്യർത്ഥനയും കണക്കാക്കുകയും അത് അതത് ട്രേസ് ഐഡി ഉപയോഗിച്ച് ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇതു കൂടാതെ, ഒന്നിലധികം സേവനങ്ങളിലുടനീളം ഒരു വ്യക്തിഗത അഭ്യർത്ഥന കണ്ടെത്തുന്നത് വെല്ലുവിളിയായിരിക്കും. കൺട്രോളർ, സേവനം അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാബേസ് പാളി എന്നിവയിൽ പ്രശ്നം ഇല്ലാതെ മന്ദഗതിയിലുള്ള API പ്രതികരണം പരിഹരിക്കണമെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക! പതനം

ഞങ്ങളുടെ രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് നിലനിൽക്കുന്ന പാളിയെ തടയൽ വഴി ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു ഹൈബർനേറ്റഡിന്റെ ടെഫ്റ്റിൻസ്പെക്ട്സ്. ഈ ഘടകം വധശിക്ഷയ്ക്ക് മുമ്പ് SQL ചോദ്യങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു, ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകളിലേക്ക് ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇതിനർത്ഥം നമുക്ക് http അഭ്യർത്ഥനകൾ മാത്രമല്ല, അവ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങളും ട്രാക്കുചെയ്യാനാകും, കൂടാതെ സിസ്റ്റം പ്രകടനത്തിന്റെ പൂർണ്ണമായ കാഴ്ച നൽകുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു അപ്പർപോയിറ്ററി രീതി കോളിംഗ് വിളിക്കുന്നതെങ്കിൽ, ഒരു അന്തിമ ഘടകങ്ങൾ ഫലപ്രദമാണെങ്കിൽ, ഞങ്ങളുടെ ടാഗുചെയ്ത അളവുകൾ മൂലകാരണത്തെ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കും. ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ meterreginst.counter (), ഒരു ചോദ്യം നടപ്പിലാക്കുന്ന ഓരോ തവണയും ഞങ്ങൾ ഒരു മെട്രിക് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, ഡാറ്റാബേസ് പ്രകടനത്തിലേക്ക് സമ്പൂർണ്ണ ദൃശ്യപരത ഉറപ്പാക്കുന്നു.

മുൻവശത്തെ വർഷത്തിൽ, ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ ടാഗുചെയ്ത പ്രോമിതീസ് അളവുകൾ നേടുന്ന പ്രോമിതീസ് അളവുകൾ നേടുന്ന ഒരു ലളിതമായ റിയർ ഡാഷ്ബോർഡ് ഞങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചു. ന്റെ ഉപയോഗം () തത്സമയം പ്രോമിത്യൂസിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ അപ്ലിക്കേഷനെ അനുവദിക്കുന്നു. ഒരു ഉപയോക്താവ് ഡാഷ്ബോർഡ് തുറക്കുമ്പോൾ, ഒരു ട്രെയ്സ് ഐഡിക്ക് നൽകിയ അഭ്യർത്ഥനകളുടെ എണ്ണം അവർ കാണുന്നു, ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റവുമായി ബാക്കെൻഡ് പ്രവർത്തനം പരസ്പരബന്ധിതമായി ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക അഭ്യർത്ഥന ഒരു പ്രത്യേക അഭ്യർത്ഥന ഡീബഗ്ഗിംഗ് വേഗത്തിൽ അതിന്റെ ട്രെയ്സ് ഐഡി പരിശോധിച്ച് അത് എത്രമാത്രം പരീക്ഷിച്ചുവെന്ന് കാണുക. ഈ സമീപനം നിരീക്ഷണം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ഡീബഗ്ഗിംഗ് സെഷനുകൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പതനം

ആത്യന്തികമായി, ഈ പരിഹാരങ്ങൾ എല്ലാ ആപ്ലിക്കേഷൻ പാളികളിലും തടസ്സമില്ലാത്ത കണ്ടെത്തൽ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. പ്രൊമെധിതസ്, ഗ്രെഫാന, സിപ്പ്കിൻ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ടിന്റെ നിരീക്ഷണ ഉപകരണങ്ങൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ഞങ്ങൾ പൂർണ്ണ-സ്റ്റാക്ക് മോണിറ്ററിംഗ് നേടുന്നു. ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഇപ്പോൾ എൻട്രി പോയിന്റുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റാബേസ് ചോദ്യങ്ങളിലേക്ക് അഭ്യർത്ഥിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് സിസ്റ്റം വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല ഡീബഗ്ഗിംഗ് സമയം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യത്തിൽ, പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ഇത് സഹായിക്കുകയും റിസോഴ്സ് അലോക്കേഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. അത്തരം നിരീക്ഷിക്കുന്നത് മികച്ച പരിശീലനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് മികച്ച പ്രകടനം, വേഗതയേറിയ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ്, മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം എന്നിവ ഉറപ്പാക്കുന്നു. പതനം

പൂർണ്ണ നിരീക്ഷണത്തിനായി അളവുകളിൽ ട്രെയ്സ് ഐഡി നടപ്പിലാക്കുന്നു

മൈക്രോമീറ്റർ, സ്ലീവ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് ഉപയോഗിച്ച് ബാക്ക്-എൻഡ് പരിഹാരം

// 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);
    }
}

ജെപിഎ ഉള്ള ഡാറ്റാബേസ് അളവിലേക്ക് ട്രേസ് ഐഡികളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു

ഹൈബർനേറ്റ്, മൈക്രോമീറ്റർ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് ഉപയോഗിച്ച് ബാക്ക്-എൻഡ് പരിഹാരം

// 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;
    }
}

ഫ്രണ്ട്ഡ് ഇന്റഗ്രേഷൻ: ട്രെയ്സ് ഐഡി മെട്രിക്സ് പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു

മുൻ-എൻഡ് നടപ്പിലാക്കൽ പ്രതികരണം, പ്രോമിതസ് API

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;

സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് അളവിൽ നൂതന ട്രേസിയലിറ്റി

ഞങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ റെസ്റ്റ്, ഡാറ്റാബേസ് അളവിലേക്ക്, മറ്റൊരു നിർണായക വശം വിതരണ ഇടപാടുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. മൈക്രോമെറൻസുകളുടെ വാസ്തുവിദ്യയിൽ, ഒരൊറ്റ ഉപയോക്തൃ അഭ്യർത്ഥന പലപ്പോഴും ഒന്നിലധികം സേവനങ്ങൾ വ്യാപിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു അഭ്യർത്ഥന എങ്ങനെ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ട്രാക്കുചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട്, ഓപ്പൺടെൻസ്ലെമെട്രി പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഓരോ സേവന ഇടപെടലിനും വിശദമായ സ്പാനുകൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. APIIS ഉം ഡാറ്റാബേസുകളും ബാക്കെസ് ചെയ്യേണ്ട അഭ്യർത്ഥനകൾ എല്ലാം ഒരൊറ്റ ട്രെയ്സിനടിയിൽ പരസ്പര ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇല്ലാതെ, പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾ ഡീബഗ്ഗിംഗ് ചെയ്യുന്നത് ഗണ്യമായി ബുദ്ധിമുട്ടായി മാറുന്നു. പതനം

മറ്റൊരു പ്രധാന വശം അസമബലം അസസബിലം പ്രയോഗിക്കുന്നു. ആധുനിക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, കഫ്ക അല്ലെങ്കിൽ റാബിബിറ്റ്എംക്യുമായുള്ള ഇവന്റ്-നയിക്കുന്ന നടപടികൾ പോലുള്ള നിരവധി പ്രോസസ്സുകൾ പശ്ചാത്തലത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. സന്ദേശ ക്യൂവിൽ ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നതിന് സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് ക്രമീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, അസമമായ ജോലികൾ പോലും ശരിയായി കണ്ടെത്തിയതായി ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഓർഡർ ഇ-കൊമേഴ്സ് സിസ്റ്റത്തിൽ സ്ഥാപിക്കുമ്പോൾ, ഒന്നിലധികം സേവനങ്ങൾ ഇൻവെന്ററി, പേയ്മെന്റ്, അറിയിപ്പുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുക. ഒരു പ്രശ്നം ഈ ഘട്ടങ്ങളിൽ ഉയർന്നുവരുന്നുവെങ്കിൽ, മൂലകാരണം കണ്ടെത്തുന്നത് ശരിയായ സ്പാൻ പ്രചരണം ഇല്ലാതെ അസാധ്യമായിരിക്കും.

ട്രെയ്സിംഗ് നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ സുരക്ഷയും ഡാറ്റയും സമഗ്രതയും പ്രധാനമാണ്. ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ ബാഹ്യമായി തുറന്നുകാട്ടുന്നത് സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യതകൾ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നില്ല. മികച്ച പരിശീലനങ്ങളിൽ സെൻസിറ്റീവ് ട്രെയ്സ് വിവരങ്ങൾ, ലോഗുകളും അളവുകളും അശ്രദ്ധമായി വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ വെളിപ്പെടുത്തുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. മാത്രമല്ല, വിലബിലിറ്റി സംയോജിപ്പിച്ച് റോൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആക്സസ് നിയന്ത്രണവുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് അംഗീകൃത ഉദ്യോഗസ്ഥർക്ക് മാത്രമേ വിശദമായ കണ്ടെത്തൽ വിവരങ്ങൾ അന്വേഷിക്കാൻ കഴിയൂ. ഈ സുരക്ഷാ നടപടികൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് നിരീക്ഷണക്ഷമത ഒരു ബാധ്യതയേക്കാൾ ഒരു അസറ്റായി തുടരുന്നു. പതനം

സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് ട്രേസിയലിനെക്കുറിച്ച് പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

ഒരു സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് അപ്ലിക്കേഷനിൽ ഞാൻ എങ്ങനെ കണ്ടെത്താം?
സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് ട്രെയ്സിംഗ് Spring Cloud Sleuth കൂടെ Micrometer. ഉചിതമായ ഡിപൻഡൻസികളും ട്രെയ്സിംഗ് പ്രോപ്പർട്ടികൾ ക്രമീകരിക്കുന്നതിലൂടെയും നിങ്ങൾക്ക് ട്രെയ്സ്, സ്പാൻ ഐഡികൾ സ്വപ്രേരിതമായി പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും.
ഒന്നിലധികം മൈക്രോവേറസുകളിലുടനീളം എനിക്ക് ട്രേസ് ഐഡികൾ ട്രാക്കുചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ Zipkin അഥവാ Jaeger വിതരണം ചെയ്ത ട്രെയ്സിംഗ് ലൈബ്രറികൾക്കൊപ്പം, ഒന്നിലധികം സേവനങ്ങളിൽ ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ പ്രചരിപ്പിക്കാനും അഭ്യർത്ഥന ഒഴുകുന്നതിന് പൂർണ്ണ ദൃശ്യപരത അനുവദിക്കുന്നു.
കാഫ്ക സന്ദേശങ്ങളിലേക്ക് എനിക്ക് എങ്ങനെ ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ അറ്റാച്ചുചെയ്യാനാകും?
ഉപയോഗിച്ചുള്ള സന്ദേശ തലക്കെട്ടിൽ ട്രേസ് ഐഡി ഉൾപ്പെടുത്താം KafkaTemplate.send(). സന്ദേശങ്ങൾ കഴിക്കുമ്പോൾ, ട്രെയ്സ് ഐഡി എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുക, കണ്ടെത്തുന്ന സന്ദർഭത്തിൽ അത് സജ്ജമാക്കുക.
ഗ്രാഫ്ന ഡാഷ്ബോർഡുകളിൽ ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ കാണാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, പ്രോമിത്യൂസിനെയും ഗ്രന്മാരെയും ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് Micrometer tags, നിങ്ങളുടെ ഗ്രാഫാന പാനലുകളിൽ നിങ്ങൾക്ക് ട്രേസ് സംബന്ധമായ അളവുകൾ ദൃശ്യപരമായി ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാം.
ട്രെയ്സ് ഐഡി സുരക്ഷ എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കും?
ട്രെയ്സ് വിവരങ്ങൾ പരിരക്ഷിക്കുന്നതിന്, ബാഹ്യ API- കളിൽ ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ തുറന്നുകാട്ടുന്നത് ഒഴിവാക്കുക. ഉപയോഗം log sanitization ലോഗുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികതകൾ.

സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നിരീക്ഷിക്കൽ നിരീക്ഷിക്കൽ

എല്ലാ ലെയറുകളിലും ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് അപ്ലിക്കേഷൻ സ്വഭാവത്തിൽ ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു. ട്രെയ്സ്, സ്പാൻ ഐഡികൾ ഉപയോഗിച്ച് അളവുകൾ ടാഗുചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഡവലപ്പർമാർക്ക് അന്ത്യം മുതൽ അവസാനം വരെ ദൃശ്യപരത നേടുന്നു, ഇത് മന്ദഗതിയിലുള്ള അഭ്യർത്ഥനകളോ പരാജയങ്ങളോ നിർണ്ണയിക്കാൻ എളുപ്പമാക്കുന്നു. പ്രോമിത്യൂസിനെയും ഗ്രാഫാനയെയും പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് കൂടുതൽ സമയം നിരീക്ഷിക്കുന്നു.

പ്രകടന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഘടനാപരമായ ട്രേസിംഗ് സഹായിക്കുന്നു. കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത ഡാറ്റാബേസ് ചോദ്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നത്, മൈക്രോസര് പരിശീലകരെ ലേറ്റൻസി ട്രാക്കുചെയ്യുന്നത്, അഭ്യർത്ഥന പ്രവാഹങ്ങൾ വളരെയധികം ലളിതമായി മാറുന്നു. ട്രെയ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ നിക്ഷേപിക്കുന്നത് മികച്ച ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് മാത്രമല്ല, സുഗമമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവവും ഉറപ്പാക്കുന്നു. പതനം

സ്രയിസകൾ, ട്രെയ്സ് ഐഡികൾ അളക്കുന്നതിന് മെട്രിക്സിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള റഫറൻസുകളും

മൈക്രോമീറ്റർ, സ്ലീത്ത് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ടിലെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള done ദ്യോഗിക ഡോക്യുമെന്റേഷൻ: സ്പ്രിംഗ് ക്ലൗഡ് സ്ലീവ് .
സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് പ്രോമിത്യൂസും ഗ്രന്മാതയും സ്ഥാപിക്കുന്നതിനുള്ള ഗൈഡ്: പ്രോമിത്യൂസ് ഡോക്യുമെന്റേഷൻ .
സിപ്പ്കിൻ ഉപയോഗിച്ച് വിതരണം ചെയ്ത ട്രെയ്സിംഗിനുള്ള മികച്ച പരിശീലനങ്ങൾ: സിപ്പിൻ വാസ്തുവിദ്യ .
ഹൈബർനേറ്റ് അന്വേഷണങ്ങളിലെ ട്രെയ്സ്, സ്പാസ് ഐഡി പ്രചാരണങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കൽ: ഹൈബർനേറ്റ് ഉപയോക്തൃ ഗൈഡ് .

എല്ലാ പാളിയിലും സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട് അളവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ട്രെയ്സ്, സ്പാൻ ഐഡികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു