Bagaimanakah saya dapat mengesan dalam aplikasi boot musim bunga?

Spring Boot menyokong mengesan melalui Spring Cloud Sleuth dan Micrometer. Dengan menambahkan kebergantungan yang sesuai dan mengkonfigurasi sifat pengesan, anda boleh menangkap jejak dan ID span secara automatik.

Bolehkah saya mengesan ID jejak di pelbagai microservices?

Ya, dengan menggunakan Zipkin atau Jaeger Bersama dengan perpustakaan mengesan diedarkan, ID jejak boleh disebarkan di pelbagai perkhidmatan, yang membolehkan penglihatan penuh ke dalam aliran permintaan.

Bagaimana saya boleh melampirkan ID jejak ke mesej kafka?

Anda boleh memasukkan ID jejak dalam tajuk mesej menggunakan KafkaTemplate.send(). Apabila memakan mesej, ekstrak ID jejak dan tetapkannya dalam konteks pengesanan.

Adakah mungkin untuk melihat ID jejak di papan pemuka Grafana?

Ya, dengan mengkonfigurasi Prometheus dan Grafana dengan Micrometer tags, anda boleh memvisualisasikan metrik yang berkaitan dengan jejak secara langsung di panel Grafana anda.

Bagaimana saya memastikan keselamatan ID jejak?

Untuk melindungi maklumat jejak, elakkan mendedahkan ID jejak dalam API luaran dan log. Gunakan log sanitization Teknik untuk menapis data sensitif sebelum menyimpan log.

Dokumentasi rasmi untuk mengintegrasikan pengesanan di Spring Boot dengan mikrometer dan sleuth: Spring Cloud Sleuth.

Panduan untuk menyediakan Prometheus dan Grafana untuk memantau aplikasi boot musim bunga: Dokumentasi Prometheus.

Amalan terbaik untuk mengesan mengesan menggunakan Zipkin: Senibina Zipkin.

Pelaksanaan jejak dan penyebaran ID span dalam pertanyaan hibernate: Panduan Pengguna Hibernate.

Menggunakan ID Jejak dan Span untuk meningkatkan metrik boot

Louise Dubois

Isnin, 17 Februari 2025 8:20:08 PG

Menyatukan metrik dan mengesan di Spring Boot

Apabila bekerja dengan sistem yang diedarkan, memastikan pemerhatian di semua lapisan adalah penting. Di Spring Boot, log sudah dapat menangkap ID jejak, menjadikannya lebih mudah untuk menjejaki permintaan merentasi perkhidmatan. Walau bagaimanapun, mengintegrasikan jejak dan ID span ini ke dalam metrik masih menjadi cabaran. 📊

Bayangkan anda menyahpepijat isu prestasi, dan anda dapat melihat log dengan ID jejak tetapi tidak dapat mengaitkannya dengan data metrik tertentu. Batasan ini menjadikannya lebih sukar untuk menganalisis tingkah laku sistem dengan berkesan. Untuk menjembatani jurang ini, kita memerlukan satu cara untuk menandai metrik dari pelbagai lapisan pengawal dan repositori JPA -dengan jejak dan ID span.

Prometheus, Grafana, dan Zipkin menawarkan keupayaan pemantauan dan pengesan yang kuat. Walaupun log memberikan pandangan ke dalam aliran permintaan, melampirkan konteks jejak ke metrik akan meningkatkan penglihatan di semua lapisan. Ini bermakna kita boleh menghubungkan latensi, kadar ralat, dan throughput dengan permintaan pengguna tertentu.

Dalam panduan ini, kami akan meneroka cara mengkonfigurasi Boot Spring untuk menambah jejak dan ID span ke metrik di setiap lapisan aplikasi. Sama ada anda berurusan dengan titik akhir atau interaksi pangkalan data, pendekatan ini akan membantu anda mencapai kebolehlihatan penuh. 🚀

Perintah	Contoh penggunaan
OncePerRequestFilter	Penapis boot musim bunga yang memastikan permintaan diproses hanya sekali setiap kitaran hayat, menjadikannya berguna untuk menambahkan ID jejak ke metrik.
MeterRegistry.counter()	Digunakan untuk membuat dan meningkatkan kaunter metrik tersuai, yang membolehkan penandaan metrik dengan ID jejak dalam mikrometer.
TraceContextHolder.getTraceId()	Kaedah utiliti tersuai yang mengambil ID jejak semasa dari konteks pengesanan, memastikan korelasi yang betul merentasi lapisan.
StatementInspector	Antara muka dari Hibernate yang membolehkan pengubahsuaian dan pemeriksaan pertanyaan SQL sebelum pelaksanaan, berguna untuk menandai metrik pangkalan data.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	Mengambil data Metrik Prometheus melalui APInya untuk memaparkan metrik berasaskan ID jejak masa nyata di frontend.
response.json()	Parses respons API Prometheus ke dalam format JSON, menjadikannya lebih mudah untuk memproses dan memaparkan metrik dalam React.
meterRegistry.counter().increment()	Secara jelas meningkatkan kaunter metrik tertentu, yang membolehkan setiap permintaan atau pertanyaan pangkalan data dikira bersama dengan ID jejak.
filterChain.doFilter()	Lulus permintaan dan tindak balas kepada penapis seterusnya dalam rantai, memastikan pemprosesan permintaan biasa selepas menambah metrik.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	Cangkuk React yang berjalan sekali pada komponen gunung, digunakan di sini untuk mengambil metrik Prometheus apabila beban papan pemuka.

Meningkatkan kebolehlihatan dengan ID jejak dalam metrik

Dalam sistem yang diedarkan moden, mengaitkan log dan metrik adalah penting untuk debugging dan pemantauan prestasi. Skrip yang kami usahakan membantu mengintegrasikan ID Jejak dan ID span ke dalam tumpukan pemerhatian Spring Boot. Skrip pertama memperkenalkan penapis tersuai menggunakan OncePerRequestFilter Untuk memintas permintaan HTTP yang masuk dan lampirkan ID jejak ke metrik mikrometer. Ini memastikan bahawa setiap permintaan HTTP dikira dan dilabelkan dengan ID jejak masing -masing. Tanpa ini, mengesan permintaan individu di pelbagai perkhidmatan akan mencabar. Bayangkan menyelesaikan masalah tindak balas API yang perlahan tanpa mengetahui sama ada isu itu terletak pada pengawal, perkhidmatan, atau lapisan pangkalan data! 🚀

Skrip kedua kami memberi tumpuan kepada lapisan kegigihan dengan memanfaatkan Penyataan Hibernate. Komponen ini memeriksa pertanyaan SQL sebelum pelaksanaan, yang membolehkan kami menambah ID jejak kepada interaksi pangkalan data. Ini bermakna kita boleh menjejaki bukan sahaja permintaan HTTP tetapi juga pertanyaan yang mereka hasilkan, memberikan pandangan penuh prestasi sistem. Sebagai contoh, jika titik akhir memanggil kaedah repositori menghasilkan pertanyaan yang perlahan, metrik yang ditandakan kami dapat membantu mengenal pasti punca utama. Dengan menggunakan meterregistry.counter (), kami meningkatkan metrik setiap kali pertanyaan dilaksanakan, memastikan keterlihatan lengkap ke dalam prestasi pangkalan data.

Di bahagian depan, kami membina papan pemuka React mudah yang mengambil dan memaparkan metrik Prometheus yang ditandai dengan ID jejak. Penggunaan mengambil () Membolehkan aplikasi kami untuk mendapatkan data dari Prometheus dalam masa nyata. Apabila pengguna membuka papan pemuka, mereka melihat bilangan permintaan yang dibuat setiap ID jejak, membantu pasukan mengaitkan aktiviti backend dengan tingkah laku pengguna. Seorang pemaju menyahpepijat permintaan tertentu dengan cepat dapat mencari ID jejaknya dan melihat berapa banyak pertanyaan yang dicetuskan. Pendekatan ini meningkatkan pemantauan dan membuat sesi debugging lebih cekap. 📊

Pada akhirnya, penyelesaian ini bekerjasama untuk mencipta pengalaman mengesan lancar di semua lapisan aplikasi. Dengan menggabungkan alat pemerhatian Spring Boot dengan Prometheus, Grafana, dan Zipkin, kami mencapai pemantauan penuh. Pemaju kini boleh menjejaki permintaan dari titik masuk ke pertanyaan pangkalan data dengan mudah. Ini bukan sahaja meningkatkan kebolehpercayaan sistem tetapi juga mengurangkan masa debugging. Dalam senario dunia nyata, ini akan membantu mengesan kesesakan prestasi dan mengoptimumkan peruntukan sumber sebelum isu-isu meningkat. Melaksanakan amalan terbaik yang dapat dilihat dengan baik memastikan prestasi yang lebih baik, penyelesaian masalah yang lebih cepat, dan pengalaman pengguna yang dipertingkatkan. 🚀

Melaksanakan ID jejak dalam metrik untuk pemerhatian penuh

Penyelesaian back-end menggunakan boot musim bunga dengan mikrometer dan sleuth

// 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);
    }
}

Mengintegrasikan ID Jejak ke Metrik Pangkalan Data dengan JPA

Penyelesaian back-end menggunakan boot musim bunga dengan hibernate dan mikrometer

// 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;
    }
}

Integrasi Frontend: Memaparkan Metrik ID Jejak

Pelaksanaan akhir-akhir menggunakan API React dan Prometheus

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;

Kebolehpercayaan lanjutan di metrik boot musim bunga

Semasa kami meneroka mengintegrasikan ID Jejak Ke dalam metrik rehat dan pangkalan data, satu lagi aspek penting ialah memantau urus niaga yang diedarkan. Dalam seni bina mikroservis, permintaan pengguna tunggal sering merangkumi pelbagai perkhidmatan, menjadikannya penting untuk mengesan bagaimana permintaan menyebarkan. Spring Boot, apabila digabungkan dengan alat seperti OpenTelemetry, membolehkan kami menangkap rentang terperinci untuk setiap interaksi perkhidmatan. Ini memastikan bahawa permintaan dari UI frontend untuk backend API dan pangkalan data semuanya berkorelasi di bawah satu jejak. Tanpa ini, kesesakan prestasi debugging menjadi lebih sukar. 🔍

Satu lagi aspek penting ialah menerapkan kebolehkesanan untuk operasi tak segerak. Dalam aplikasi moden, banyak proses yang dijalankan di latar belakang, seperti tindakan yang didorong oleh peristiwa dengan Kafka atau Rabbitmq. Dengan mengkonfigurasi Spring Boot untuk menyebarkan ID jejak dalam barisan mesej, kita dapat memastikan bahawa tugas -tugas yang tidak segerak dikesan dengan betul. Sebagai contoh, apabila pesanan diletakkan dalam sistem e-dagang, pelbagai perkhidmatan mengendalikan inventori, pembayaran, dan pemberitahuan. Sekiranya masalah timbul dalam salah satu langkah ini, mengesan punca akar hampir mustahil tanpa penyebaran span yang betul.

Keselamatan dan integriti data juga penting apabila melaksanakan pengesanan. Mengekspos ID Jejak secara luaran boleh membawa kepada risiko keselamatan jika tidak dikendalikan dengan betul. Amalan terbaik termasuk penapisan maklumat jejak sensitif dan memastikan log dan metrik tidak secara tidak sengaja mendedahkan data peribadi. Selain itu, menggabungkan kebolehkesanan dengan kawalan akses berasaskan peranan memastikan hanya kakitangan yang diberi kuasa boleh meminta maklumat pengesanan terperinci. Melaksanakan langkah -langkah keselamatan ini memastikan bahawa pemerhatian tetap menjadi aset dan bukannya liabiliti. 🚀

Soalan yang sering ditanya mengenai kebolehkesanan boot musim bunga

Bagaimanakah saya dapat mengesan dalam aplikasi boot musim bunga?
Spring Boot menyokong mengesan melalui Spring Cloud Sleuth dan Micrometer. Dengan menambahkan kebergantungan yang sesuai dan mengkonfigurasi sifat pengesan, anda boleh menangkap jejak dan ID span secara automatik.
Bolehkah saya mengesan ID jejak di pelbagai microservices?
Ya, dengan menggunakan Zipkin atau Jaeger Bersama dengan perpustakaan mengesan diedarkan, ID jejak boleh disebarkan di pelbagai perkhidmatan, yang membolehkan penglihatan penuh ke dalam aliran permintaan.
Bagaimana saya boleh melampirkan ID jejak ke mesej kafka?
Anda boleh memasukkan ID jejak dalam tajuk mesej menggunakan KafkaTemplate.send(). Apabila memakan mesej, ekstrak ID jejak dan tetapkannya dalam konteks pengesanan.
Adakah mungkin untuk melihat ID jejak di papan pemuka Grafana?
Ya, dengan mengkonfigurasi Prometheus dan Grafana dengan Micrometer tags, anda boleh memvisualisasikan metrik yang berkaitan dengan jejak secara langsung di panel Grafana anda.
Bagaimana saya memastikan keselamatan ID jejak?
Untuk melindungi maklumat jejak, elakkan mendedahkan ID jejak dalam API luaran dan log. Gunakan log sanitization Teknik untuk menapis data sensitif sebelum menyimpan log.

Mengoptimumkan pemerhatian dalam aplikasi boot musim bunga

Melaksanakan ID jejak di semua lapisan memberikan pandangan yang mendalam ke dalam tingkah laku aplikasi. Dengan menandai metrik dengan ID jejak dan span, pemaju mendapat penglihatan akhir-ke-akhir, menjadikannya lebih mudah untuk mendiagnosis permintaan perlahan atau perkhidmatan yang gagal. Menggunakan alat seperti Prometheus dan Grafana terus meningkatkan pemantauan masa nyata.

Di luar debugging, pengesanan berstruktur membantu meningkatkan pengoptimuman prestasi. Mengenal pasti pertanyaan pangkalan data yang tidak cekap, mengesan latency microservices, dan menganalisis aliran permintaan menjadi lebih mudah. Melabur dalam teknik mengesan memastikan bukan sahaja penyelesaian masalah yang lebih baik tetapi juga pengalaman pengguna yang lebih lancar. 🔍

Sumber dan rujukan untuk melaksanakan ID jejak dalam metrik

Dokumentasi rasmi untuk mengintegrasikan pengesanan di Spring Boot dengan mikrometer dan sleuth: Spring Cloud Sleuth .
Panduan untuk menyediakan Prometheus dan Grafana untuk memantau aplikasi boot musim bunga: Dokumentasi Prometheus .
Amalan terbaik untuk mengesan mengesan menggunakan Zipkin: Senibina Zipkin .
Pelaksanaan jejak dan penyebaran ID span dalam pertanyaan hibernate: Panduan Pengguna Hibernate .

Menggunakan ID Jejak dan Span untuk meningkatkan metrik boot musim bunga di setiap lapisan