प्रत्येक थरात

Louise Dubois

सोमवार, १७ फेब्रुवारी, २०२५ रोजी ८:२८:५७ म.पू.

वसंत boot तु बूटमध्ये एकत्रीकरण आणि ट्रेसिंग

वितरित प्रणालींसह कार्य करताना, सर्व थरांमध्ये निरीक्षणाची खात्री करणे महत्त्वपूर्ण आहे. स्प्रिंग बूटमध्ये, लॉग आधीपासूनच ट्रेस आयडी कॅप्चर करू शकतात, ज्यामुळे सेवांमध्ये विनंत्यांचा मागोवा घेणे सुलभ होते. तथापि, या ट्रेस आणि स्पॅन आयडीला मेट्रिक्समध्ये एकत्रित करणे एक आव्हान आहे. 📊

कल्पना करा की आपण कार्यप्रदर्शन समस्येचे डीबग करीत आहात आणि आपण ट्रेस आयडीसह लॉग पाहू शकता परंतु विशिष्ट मेट्रिक डेटासह त्यास परस्परसंबंधित करू शकत नाही. ही मर्यादा प्रणालीच्या वर्तनाचे प्रभावीपणे विश्लेषण करणे कठीण करते. हे अंतर कमी करण्यासाठी, आम्हाला वेगवेगळ्या स्तरांमधून मेट्रिक्स टॅग करण्याचा एक मार्ग आवश्यक आहे - रेस्ट कंट्रोलर्स आणि जेपीए रेपॉजिटरीज tre ट्रेस आणि स्पॅन आयडीसह.

प्रोमेथियस, ग्राफाना आणि झिपकिन शक्तिशाली देखरेख आणि ट्रेसिंग क्षमता ऑफर करतात. लॉग विनंती प्रवाहामध्ये अंतर्दृष्टी प्रदान करतात, मेट्रिक्समध्ये ट्रेस संदर्भ जोडल्यास सर्व स्तरांमधील दृश्यमानता वाढेल. याचा अर्थ आम्ही विशिष्ट वापरकर्त्याच्या विनंत्यांसह विलंब, त्रुटी दर आणि थ्रूपुटशी संबंधित आहोत.

या मार्गदर्शकामध्ये, आम्ही प्रत्येक अनुप्रयोग लेयरवर मेट्रिक्समध्ये ट्रेस आणि स्पॅन आयडी जोडण्यासाठी स्प्रिंग बूट कसे कॉन्फिगर करावे हे शोधून काढू. आपण आरईएसटी एंडपॉईंट्स किंवा डेटाबेस परस्परसंवादाचा सामना करत असलात तरी, हा दृष्टिकोन आपल्याला पूर्ण-स्टॅक निरीक्षणाची प्राप्ती करण्यात मदत करेल. 🚀

आज्ञा	वापराचे उदाहरण
OncePerRequestFilter	विनंती सुनिश्चित करणारे स्प्रिंग बूट फिल्टर केवळ एकदाच लाइफसायकलवर प्रक्रिया केली जाते, जे मेट्रिक्समध्ये ट्रेस आयडी जोडण्यासाठी उपयुक्त ठरते.
MeterRegistry.counter()	मायक्रोमीटरमध्ये ट्रेस आयडीसह मेट्रिक्सचे टॅगिंग करण्यास परवानगी देऊन सानुकूल मेट्रिक काउंटर तयार आणि वाढविण्यासाठी वापरले जाते.
TraceContextHolder.getTraceId()	एक सानुकूल उपयुक्तता पद्धत जी ट्रेसिंग संदर्भातून वर्तमान ट्रेस आयडी पुनर्प्राप्त करते, स्तरांवर योग्य परस्परसंबंध सुनिश्चित करते.
StatementInspector	हायबरनेटचा एक इंटरफेस जो अंमलबजावणीपूर्वी एसक्यूएल क्वेरीच्या सुधारणे आणि तपासणीस अनुमती देतो, डेटाबेस मेट्रिक्स टॅग करण्यासाठी उपयुक्त.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	फ्रंटएंडमध्ये रिअल-टाइम ट्रेस आयडी-आधारित मेट्रिक्स प्रदर्शित करण्यासाठी त्याच्या एपीआयद्वारे प्रोमीथियस मेट्रिक्स डेटा आणा.
response.json()	प्रोमीथियस एपीआय प्रतिसादाला जेएसओएन स्वरूपात विश्लेषित करते, ज्यामुळे प्रतिक्रियेत प्रक्रिया करणे आणि मेट्रिक्स प्रदर्शित करणे सुलभ होते.
meterRegistry.counter().increment()	ट्रेस आयडीसह प्रत्येक विनंती किंवा डेटाबेस क्वेरीची मोजणी करण्यास परवानगी देऊन विशिष्ट मेट्रिक काउंटरची स्पष्टपणे वाढ करते.
filterChain.doFilter()	मेट्रिक्स जोडल्यानंतर सामान्य विनंती प्रक्रिया सुनिश्चित करून साखळीतील पुढील फिल्टरला विनंती आणि प्रतिसाद उत्तीर्ण होतो.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	डॅशबोर्ड लोड झाल्यावर प्रोमीथियस मेट्रिक्स आणण्यासाठी येथे घटक माउंटवर एकदा चालणारा एक प्रतिक्रिया हुक.

मेट्रिक्समध्ये ट्रेस आयडीसह निरीक्षणाची वाढ करणे

आधुनिक वितरित प्रणालींमध्ये, डीबगिंग आणि कार्यप्रदर्शन देखरेखीसाठी परस्परसंबंधित लॉग आणि मेट्रिक्स महत्त्वपूर्ण आहेत. आम्ही विकसित केलेल्या स्क्रिप्ट्स समाकलित करण्यात मदत करतात आयडी ट्रेस करा आणि स्पॅन आयडी स्प्रिंग बूटच्या निरीक्षणाच्या स्टॅकमध्ये. प्रथम स्क्रिप्ट वापरुन सानुकूल फिल्टरचा परिचय करून देतो Jowperrequestfilter इनकमिंग एचटीटीपी विनंत्यांना रोखण्यासाठी आणि मायक्रोमीटर मेट्रिक्समध्ये ट्रेस आयडी जोडा. हे सुनिश्चित करते की प्रत्येक HTTP विनंती मोजली जाते आणि संबंधित ट्रेस आयडीसह लेबल केली जाते. याशिवाय एकाधिक सेवांमध्ये वैयक्तिक विनंती शोधणे आव्हानात्मक असेल. हा मुद्दा नियंत्रक, सेवा किंवा डेटाबेस लेयरमध्ये आहे की नाही हे जाणून घेतल्याशिवाय हळू एपीआय प्रतिसाद समस्यानिवारणाची कल्पना करा! 🚀

आमची दुसरी स्क्रिप्ट फायदा करून चिकाटीच्या थरावर लक्ष केंद्रित करते हायबरनेटचे स्टेटमेंटइन्स्पेक्टर? हा घटक अंमलबजावणीपूर्वी एसक्यूएल क्वेरीची तपासणी करतो, ज्यामुळे आम्हाला डेटाबेस परस्परसंवादामध्ये ट्रेस आयडी जोडण्याची परवानगी मिळते. याचा अर्थ आम्ही केवळ HTTP विनंत्यांच नव्हे तर त्यांनी व्युत्पन्न केलेल्या प्रश्नांचा मागोवा घेऊ शकतो, ज्यामुळे सिस्टम कामगिरीचे पूर्ण-स्टॅक दृश्य आहे. उदाहरणार्थ, जर एखाद्या रिपॉझिटरी पद्धतीने कॉल केल्यास अंत्यसंस्कार केल्यास हळू क्वेरींचा परिणाम झाला तर आमचे टॅग केलेले मेट्रिक्स मूळ कारण ओळखण्यात मदत करू शकतात. वापरुन मीटररेजिस्ट्री.कॉन्टर (), आम्ही प्रत्येक वेळी एक मेट्रिक वाढवितो जेव्हा प्रत्येक वेळी क्वेरी कार्यान्वित केली जाते, डेटाबेस कामगिरीमध्ये संपूर्ण दृश्यमानता सुनिश्चित करते.

फ्रंट-एंड बाजूला, आम्ही एक साधा रिएक्ट डॅशबोर्ड तयार केला जो ट्रेस आयडीसह टॅग केलेले प्रोमेथियस मेट्रिक्स आणतो आणि प्रदर्शित करतो. चा वापर आणा () आमच्या अनुप्रयोगास रिअल टाइममध्ये प्रोमीथियसकडून डेटा पुनर्प्राप्त करण्याची परवानगी देते. जेव्हा एखादा वापरकर्ता डॅशबोर्ड उघडतो, तेव्हा ते प्रति ट्रेस आयडी केलेल्या विनंत्यांची संख्या पाहतात, ज्यामुळे कार्यसंघ वापरकर्त्याच्या वर्तनासह बॅकएंड क्रियाकलापांना सहकार्य करतात. एक विशिष्ट विनंती डीबग करणारा विकसक त्वरीत त्याचा ट्रेस आयडी शोधू शकतो आणि किती क्वेरींना चालना देत आहे ते पाहू शकते. हा दृष्टिकोन देखरेख सुधारतो आणि डीबगिंग सत्र अधिक कार्यक्षम करते. 📊

शेवटी, ही निराकरणे सर्व अनुप्रयोग स्तरांवर अखंड ट्रेसिंग अनुभव तयार करण्यासाठी एकत्र कार्य करतात. प्रोमीथियस, ग्राफाना आणि झिपकिनसह स्प्रिंग बूटच्या निरीक्षणाची साधने एकत्र करून, आम्ही पूर्ण-स्टॅक मॉनिटरिंग प्राप्त करतो. विकसक आता सहजतेने एंट्री पॉईंट्स ते डेटाबेस क्वेरीवर विनंत्यांचा मागोवा घेऊ शकतात. हे केवळ सिस्टमची विश्वसनीयता सुधारत नाही तर डीबगिंग वेळ देखील कमी करते. वास्तविक-जगातील परिस्थितीत, हे कार्यक्षमतेचे अडथळे शोधण्यात आणि समस्ये वाढण्यापूर्वी संसाधनांचे वाटप अनुकूलित करण्यास मदत करेल. अशा निरीक्षणाच्या सर्वोत्तम पद्धतींची अंमलबजावणी करणे चांगले कार्यप्रदर्शन, वेगवान समस्यानिवारण आणि वर्धित वापरकर्त्याचा अनुभव सुनिश्चित करते. 🚀

पूर्ण निरीक्षणासाठी मेट्रिक्समध्ये ट्रेस आयडीची अंमलबजावणी करणे

मायक्रोमीटर आणि स्लीथसह स्प्रिंग बूट वापरुन बॅक-एंड सोल्यूशन

// 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);
    }
}

जेपीएसह डेटाबेस मेट्रिक्समध्ये ट्रेस आयडी एकत्रित करणे

हायबरनेट आणि मायक्रोमीटरसह स्प्रिंग बूट वापरुन बॅक-एंड सोल्यूशन

// 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;
    }
}

फ्रंटएंड एकत्रीकरण: ट्रेस आयडी मेट्रिक्स प्रदर्शित करीत आहे

रिएक्ट आणि प्रोमीथियस एपीआय वापरुन फ्रंट-एंड अंमलबजावणी

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;

स्प्रिंग बूट मेट्रिक्समध्ये प्रगत ट्रेसिबिलिटी

आम्ही एकत्रीकरणाचा शोध घेत असताना आयडी ट्रेस करा आरईएसटी आणि डेटाबेस मेट्रिक्समध्ये, आणखी एक महत्त्वपूर्ण बाब म्हणजे वितरित व्यवहारांचे परीक्षण करणे. मायक्रो सर्व्हिसेस आर्किटेक्चरमध्ये, एकच वापरकर्त्याची विनंती बर्‍याचदा एकाधिक सेवा वाढवते, ज्यामुळे विनंती कशी प्रसारित होते हे ट्रॅक करणे आवश्यक होते. स्प्रिंग बूट, जेव्हा ओपन्टलेमेट्री सारख्या साधनांसह एकत्रित केले जाते, तेव्हा आम्हाला प्रत्येक सेवा परस्परसंवादासाठी तपशीलवार स्पॅन कॅप्चर करण्यास अनुमती देते. हे सुनिश्चित करते की एपीआय आणि डेटाबेस बॅकएंड करण्यासाठी फ्रंटएंड यूआय कडून विनंत्या सर्व एकाच ट्रेस अंतर्गत सहसंबंधित आहेत. याशिवाय, डीबगिंग कामगिरीचे अडथळे लक्षणीयरीत्या कठीण होते. 🔍

आणखी एक महत्त्वाची बाब म्हणजे एसिन्क्रोनस ऑपरेशन्समध्ये ट्रेसिबिलिटी लागू करणे. आधुनिक अनुप्रयोगांमध्ये, बर्‍याच प्रक्रिया पार्श्वभूमीवर चालतात, जसे की काफ्का किंवा रॅबिटएमक्यू सह इव्हेंट-चालित क्रिया. संदेशाच्या रांगेत ट्रेस आयडीचा प्रसार करण्यासाठी स्प्रिंग बूट कॉन्फिगर करून, आम्ही हे सुनिश्चित करू शकतो की एसिन्क्रोनस कार्ये देखील योग्यरित्या शोधली गेली आहेत. उदाहरणार्थ, जेव्हा ई-कॉमर्स सिस्टममध्ये ऑर्डर दिली जाते, तेव्हा एकाधिक सेवा यादी, देयक आणि सूचना हाताळतात. यापैकी एका चरणात एखादा मुद्दा उद्भवल्यास, मूळ कारणाचा शोध घेणे योग्य कालावधीचा प्रसार न करता जवळजवळ अशक्य आहे.

ट्रेसिंगची अंमलबजावणी करताना सुरक्षा आणि डेटा अखंडता देखील महत्त्वाची आहे. बाहेरून ट्रेस आयडी उघडकीस आणल्यास योग्यरित्या हाताळले नाही तर सुरक्षा जोखीम होऊ शकते. सर्वोत्कृष्ट सरावांमध्ये संवेदनशील ट्रेस माहिती फिल्टरिंग आणि लॉग आणि मेट्रिक्स अनवधानाने वैयक्तिक डेटा उघडकीस आणत नाहीत हे सुनिश्चित करणे समाविष्ट आहे. शिवाय, भूमिका-आधारित control क्सेस कंट्रोलसह ट्रेसिबिलिटी एकत्र करणे हे सुनिश्चित करते की केवळ अधिकृत कर्मचारी तपशीलवार ट्रेसिंग माहितीची चौकशी करू शकतात. या सुरक्षा उपायांची अंमलबजावणी केल्याने हे सुनिश्चित होते की निरीक्षणाची जबाबदारी ही जबाबदारीऐवजी एक मालमत्ता आहे. 🚀

स्प्रिंग बूट ट्रेसिबिलिटीबद्दल वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

स्प्रिंग बूट अनुप्रयोगात मी ट्रेसिंग कसे सक्षम करू?
स्प्रिंग बूट ट्रेसिंगला समर्थन देते Spring Cloud Sleuth आणि Micrometer? योग्य अवलंबित्व जोडून आणि ट्रेसिंग गुणधर्म कॉन्फिगर करून, आपण ट्रेस आणि स्पॅन आयडी स्वयंचलितपणे कॅप्चर करू शकता.
मी एकाधिक मायक्रो सर्व्हिसेसमध्ये ट्रेस आयडी मागोवा घेऊ शकतो?
होय, वापरुन Zipkin किंवा Jaeger वितरित ट्रेसिंग लायब्ररीसह, ट्रेस आयडीचा प्रचार एकाधिक सेवांमध्ये केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे विनंती प्रवाहामध्ये पूर्ण दृश्यमानता मिळते.
मी काफ्का संदेशांना ट्रेस आयडी कसे जोडू शकतो?
आपण संदेश शीर्षलेखात ट्रेस आयडी समाविष्ट करू शकता KafkaTemplate.send()? संदेशांचे सेवन करताना, ट्रेस आयडी काढा आणि ट्रेसिंग संदर्भात सेट करा.
ग्राफाना डॅशबोर्ड्समध्ये ट्रेस आयडी पाहणे शक्य आहे काय?
होय, प्रोमिथियस आणि ग्राफाना कॉन्फिगर करून Micrometer tags, आपण आपल्या ग्रॅफाना पॅनेलमध्ये थेट ट्रेस-संबंधित मेट्रिक्सचे दृश्यमान करू शकता.
मी ट्रेस आयडी सुरक्षा कशी सुनिश्चित करू?
ट्रेस माहितीचे संरक्षण करण्यासाठी, बाह्य एपीआय आणि लॉगमध्ये ट्रेस आयडी उघड करणे टाळा. वापर log sanitization लॉग संचयित करण्यापूर्वी संवेदनशील डेटा फिल्टर करण्यासाठी तंत्र.

स्प्रिंग बूट अनुप्रयोगांमध्ये निरीक्षणाची ऑप्टिमाइझिंग

सर्व स्तरांवर ट्रेस आयडीची अंमलबजावणी करणे अनुप्रयोगाच्या वर्तनाबद्दल सखोल अंतर्दृष्टी प्रदान करते. ट्रेस आणि स्पॅन आयडीसह मेट्रिक्स टॅग करून, विकसक अंत-ते-अंत दृश्यमानता प्राप्त करतात, ज्यामुळे हळू विनंत्या किंवा अयशस्वी सेवांचे निदान करणे सुलभ होते. प्रोमीथियस आणि ग्राफाना सारख्या साधनांचा वापर केल्याने रिअल-टाइम देखरेख वाढवते.

डीबगिंगच्या पलीकडे, संरचित ट्रेसिंग कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमायझेशन सुधारण्यास मदत करते. अकार्यक्षम डेटाबेस क्वेरी ओळखणे, मायक्रो सर्व्हिसेस विलंब ट्रॅक करणे आणि विनंती प्रवाहाचे विश्लेषण करणे अधिक सोपे होते. ट्रेसिंग तंत्रात गुंतवणूक करणे केवळ चांगले समस्यानिवारणच नाही तर एक नितळ वापरकर्ता अनुभव देखील सुनिश्चित करते. 🔍

मेट्रिक्समध्ये ट्रेस आयडी लागू करण्यासाठी स्त्रोत आणि संदर्भ

मायक्रोमीटर आणि स्लीथसह स्प्रिंग बूटमध्ये ट्रेसिंग एकत्रित करण्याबद्दल अधिकृत दस्तऐवजीकरणः स्प्रिंग क्लाऊड स्लीथ ?
स्प्रिंग बूट अनुप्रयोगांचे परीक्षण करण्यासाठी प्रोमीथियस आणि ग्राफाना सेट अप करण्यासाठी मार्गदर्शक: प्रोमीथियस दस्तऐवजीकरण ?
झिपकिनचा वापर करून वितरित ट्रेसिंगसाठी सर्वोत्तम सरावः झिपकिन आर्किटेक्चर ?
हायबरनेट क्वेरीमध्ये ट्रेस आणि स्पॅन आयडी प्रसाराची अंमलबजावणी: हायबरनेट वापरकर्ता मार्गदर्शक ?

प्रत्येक थरात स्प्रिंग बूट मेट्रिक्स सुधारण्यासाठी ट्रेस आणि स्पॅन आयडी वापरणे