Trace en span -ID's gebruiken om de startstatistieken van de lente in elke laag te verbeteren

Het verenigen van statistieken en tracering in de voorjaarsstoot

Bij het werken met gedistribueerde systemen is het cruciaal om waar te nemen dat waarneembaarheid in alle lagen cruciaal is. In de voorjaarsstoot kunnen logboeken al trace -ID's vastleggen, waardoor het gemakkelijker wordt om verzoeken tussen services bij te houden. Het integreren van deze sporen- en span -ID's in statistieken blijft echter een uitdaging. 📊

Stel je voor dat je een prestatieprobleem debugt en je kunt de logboeken zien met trace -ID's, maar ze niet kunt correleren met specifieke metrische gegevens. Deze beperking maakt het moeilijker om systeemgedrag effectief te analyseren. Om deze kloof te overbruggen, hebben we een manier nodig om statistieken uit verschillende lagen te taggen - Restcontrollers en JPA -repositories - met trace- en span -ID's.

Prometheus, Grafana en Zipkin bieden krachtige monitoring- en traceermogelijkheden. Hoewel logboeken inzicht bieden in aanvraagstromen, zal het bevestigen van trace -context aan statistieken de zichtbaarheid in alle lagen verbeteren. Dit betekent dat we latentie, foutenpercentages en doorvoer kunnen correleren met specifieke gebruikersverzoeken.

In deze handleiding zullen we onderzoeken hoe je Spring Boot kunt configureren om Trace en Span -ID's toe te voegen aan statistieken bij elke applicatielaag. Of u nu te maken hebt met REST-eindpunten of database-interacties, deze aanpak helpt u om volledige waarneembaarheid te bereiken. 🚀

Verbetering van de waarneembaarheid met sporen -ID in statistieken

In moderne gedistribueerde systemen zijn correlerende logboeken en statistieken cruciaal voor foutopsporing en prestatiemonitoring. De scripts die we hebben ontwikkeld, integreren Trace -ID's En Span IDS in de waarneembaarheidsstapel van Spring Boot. Het eerste script introduceert een aangepast filter met behulp van Eenmaal perrequestfilter Om inkomende HTTP -aanvragen te onderscheppen en trace -ID's aan micrometerstatistieken te bevestigen. Dit zorgt ervoor dat elk HTTP -verzoek wordt geteld en gelabeld met zijn respectieve trace -ID. Zonder dit zou het een uitdaging zijn om een ​​individueel verzoek bij meerdere diensten te traceren. Stel je voor dat je een langzame API -reactie oplossen zonder te weten of het probleem in de controller, service of databaselaag ligt! 🚀

Ons tweede script richt zich op de persistentielaag door gebruik te maken De verklaring van Hibernate. Deze component inspecteert SQL -query's vóór de uitvoering, waardoor we trace -ID's kunnen toevoegen aan database -interacties. Dit betekent dat we niet alleen HTTP-aanvragen kunnen volgen, maar ook de zoekopdrachten die ze genereren, waardoor een volledige weergave van systeemprestaties krijgt. Als een eindpunt bijvoorbeeld een repository -methode oproept, kunnen onze getagde metrics helpen de hoofdoorzaak te identificeren. Door te gebruiken METERREGISTRY.Counter (), verhogen we een metriek telkens wanneer een query wordt uitgevoerd, waardoor volledige zichtbaarheid wordt gewaarborgd in databaseprestaties.

Aan de front-end kant hebben we een eenvoudig React-dashboard gebouwd dat Prometheus-statistieken ophalen en weergeeft getagd met sporen-ID's. Het gebruik van ophalen() Hiermee kan onze toepassing gegevens van Prometheus in realtime ophalen. Wanneer een gebruiker het dashboard opent, zien hij het aantal verzoeken per trace -ID, waardoor teams de backend -activiteit kunnen correleren met gebruikersgedrag. Een ontwikkelaar die een specifiek verzoek debugt, kan snel zijn spoor -ID opzoeken en zien hoeveel vragen hij heeft geactiveerd. Deze aanpak verbetert de monitoring en maakt foutopsporingssessies veel efficiënter. 📊

Uiteindelijk werken deze oplossingen samen om een ​​naadloze traceringservaring te creëren in alle applicatielagen. Door de waarneembaarheidstools van Spring Boot te combineren met Prometheus, Grafana en Zipkin, bereiken we een full-stack monitoring. Ontwikkelaars kunnen nu met gemak verzoeken van invoerpunten naar databasevragen volgen. Dit verbetert niet alleen de betrouwbaarheid van het systeem, maar vermindert ook de foutopsporingstijd. In een real-world scenario zou dit helpen bij het detecteren van knelpunten van prestaties en het optimaliseren van de allocatie van bronnen voordat de problemen escaleren. Het implementeren van dergelijke best practices voor observeerbaarheid zorgt voor betere prestaties, snellere probleemoplossing en verbeterde gebruikerservaring. 🚀

// 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;

Geavanceerde traceerbaarheid in voorjaarsstootstatistieken

Terwijl we integreren hebben onderzocht Trace -ID's In rust- en database -statistieken is een ander cruciaal aspect bewaken van gedistribueerde transacties. In de architectuur van Microservices omvat een single -user -verzoek vaak meerdere services, waardoor het essentieel is om bij te houden hoe een verzoek zich voortplant. Spring Boot, in combinatie met tools zoals OpenTelemetrie, stelt ons in staat om gedetailleerde overspanningen vast te leggen voor elke service -interactie. Dit zorgt ervoor dat verzoeken van een frontend -gebruikersinterface om API's en databases te backend zijn, allemaal gecorreleerd onder een enkel spoor. Zonder dit wordt het debuggen van prestaties knelpunten aanzienlijk moeilijker. 🔍

Een ander belangrijk aspect is het toepassen van traceerbaarheid op asynchrone bewerkingen. In moderne toepassingen worden veel processen op de achtergrond uitgevoerd, zoals event-driven acties met Kafka of RabbitMQ. Door Spring Boot te configureren om sporen -ID's in berichtwachtrijen te verspreiden, kunnen we ervoor zorgen dat zelfs asynchrone taken correct worden getraceerd. Wanneer een bestelling bijvoorbeeld in een e-commerce-systeem wordt geplaatst, behandelen meerdere services inventaris, betaling en meldingen. Als een probleem zich voordoet in een van deze stappen, zou het traceren van de oorzaak bijna onmogelijk zijn zonder de juiste spanwijdte.

Beveiliging en gegevensintegriteit zijn ook van cruciaal belang bij het implementeren van tracering. Het extern blootstellen van trace -ID's kan leiden tot beveiligingsrisico's als het niet correct wordt behandeld. Best practices omvatten het filteren van gevoelige sporeninformatie en ervoor zorgen dat logboeken en statistieken niet onbedoeld persoonlijke gegevens blootleggen. Bovendien zorgt het combineren van traceerbaarheid met op rollen gebaseerde toegangscontrole ervoor dat alleen geautoriseerd personeel gedetailleerde traceringsinformatie kan opvragen. Het implementeren van deze beveiligingsmaatregelen zorgt ervoor dat waarneembaarheid een actief blijft in plaats van een aansprakelijkheid. 🚀