Samlende beregninger og sporing i vårstøvelen
Når du jobber med distribuerte systemer, er det avgjørende å sikre observerbarhet på tvers av alle lag. I Spring Boot kan logger allerede fange spor -ID -er, noe som gjør det lettere å spore forespørsler på tvers av tjenester. Imidlertid er det fortsatt en utfordring å integrere disse sporene og spennet i Metrics. 📊
Se for deg at du feilsøker et ytelsesproblem, og du kan se loggene med spor -ID -er, men ikke kan korrelere dem med spesifikke metriske data. Denne begrensningen gjør det vanskeligere å analysere systematferd effektivt. For å bygge bro over dette gapet, trenger vi en måte å merke beregninger fra forskjellige lag - Rest -kontrollere og JPA -lagringsplasser - med spor og spenne ID -er.
Prometheus, Grafana og Zipkin tilbyr kraftige overvåknings- og sporingsfunksjoner. Mens logger gir innsikt i forespørselsstrømmer, vil det å knytte sporingskontekst til beregninger forbedre synligheten på tvers av alle lag. Dette betyr at vi kan korrelere latens, feilrater og gjennomstrømning med spesifikke brukerforespørsler.
I denne guiden skal vi utforske hvordan du konfigurerer Spring Boot for å legge til spor og spenne ID -er til beregninger ved hvert applikasjonslag. Enten du har å gjøre med hvilendepunkter eller databaseinteraksjoner, vil denne tilnærmingen hjelpe deg med å oppnå full-stack observerbarhet. 🚀
| Kommando | Eksempel på bruk |
|---|---|
| OncePerRequestFilter | Et fjæroppstartsfilter som sikrer at en forespørsel bare blir behandlet en gang per livssyklus, noe som gjør det nyttig for å legge til spor -ID -er til beregninger. |
| MeterRegistry.counter() | Brukes til å lage og øke en tilpasset metrisk teller, slik at tagging av beregninger med spor -ID -er i mikrometer. |
| TraceContextHolder.getTraceId() | En tilpasset bruksmetode som henter gjeldende spor -ID fra sporingskonteksten, og sikrer riktig korrelasjon på tvers av lag. |
| StatementInspector | Et grensesnitt fra dvalemodus som tillater modifisering og inspeksjon av SQL -spørsmål før utførelse, nyttig for merking av databasemålinger. |
| fetch("http://localhost:9090/api/v1/query") | Henter Prometheus Metrics-data via API-en for å vise spor-ID-baserte beregninger i sanntid i frontend. |
| response.json() | Parses Prometheus API -responsen til et JSON -format, noe som gjør det lettere å behandle og vise beregninger i React. |
| meterRegistry.counter().increment() | Eksplisitt øker en spesifikk metrisk teller, slik at hver forespørsel eller database -spørring kan telles sammen med sporings -ID -er. |
| filterChain.doFilter() | Passerer forespørselen og responsen til neste filter i kjeden, og sikrer normal forespørselbehandling etter å ha lagt til beregninger. |
| useEffect(() =>useEffect(() => {}, []) | En React Hook som kjører en gang på komponentmontering, brukt her for å hente Prometheus -beregninger når dashbordet laster. |
Forbedre observerbarhet med sporings -ID i beregninger
I moderne distribuerte systemer er korrelerende logger og beregninger avgjørende for feilsøking og ytelsesovervåking. Skriptene vi utviklet hjelper med å integrere Spor -ID -er og Span ID -er inn i Spring Boots observerbarhetsstabel. Det første skriptet introduserer et tilpasset filter ved hjelp av En gang perrequestfilter For å avskjære innkommende HTTP -forespørsler og knytte spor -ID -er til mikrometermetrikker. Dette sikrer at hver HTTP -forespørsel telles og merket med sin respektive spor -ID. Uten dette ville det være utfordrende å spore en individuell forespørsel på tvers av flere tjenester. Se for deg å feilsøke en langsom API -svar uten å vite om problemet ligger i kontrolleren, tjenesten eller databaselaget! 🚀
Vårt andre manus fokuserer på utholdenhetslaget ved å utnytte Hibernates uttalelsespektor. Denne komponenten inspiserer SQL -spørsmål før utførelse, slik at vi kan legge spor -ID -er til databaseinteraksjoner. Dette betyr at vi ikke bare kan spore HTTP-forespørsler, men også spørsmålene de genererer, og gir en full-stack-visning av systemytelsen. For eksempel, hvis en endepunkt som kaller en depotmetode resulterer i langsomme spørsmål, kan våre merkede beregninger bidra til å identifisere årsaken. Ved å bruke MeterRegistry.Counter (), Vi øker en beregning hver gang en spørring blir utført, noe som sikrer fullstendig synlighet i databaseytelsen.
På frontsiden bygde vi et enkelt React Dashboard som henter og viser Prometheus-beregninger merket med spor-ID-er. Bruken av hente () Lar applikasjonen vår hente data fra Prometheus i sanntid. Når en bruker åpner dashbordet, ser de antall forespørsler som er fremsatt per spor -ID, og hjelper teamene med å korrelere backend -aktivitet med brukeratferd. En utvikler som feilsøker en spesifikk forespørsel kan raskt slå opp spor -ID og se hvor mange spørsmål den utløste. Denne tilnærmingen forbedrer overvåkningen og gjør feilsøkingsøkter mye mer effektive. 📊
Til syvende og sist fungerer disse løsningene sammen for å skape en sømløs sporingsopplevelse på tvers av alle applikasjonslag. Ved å kombinere Spring Boots observerbarhetsverktøy med Prometheus, Grafana og Zipkin, oppnår vi overvåking av full stack. Utviklere kan nå spore forespørsler fra inngangspunkter til databasespørsmål med letthet. Dette forbedrer ikke bare systemets pålitelighet, men reduserer også feilsøkingstid. I et virkelig verdensscenario vil dette bidra til å oppdage ytelsesflaskehalser og optimalisere ressursallokering før problemer eskalerer. Implementering av slik observerbarhet beste praksis sikrer bedre ytelse, raskere feilsøking og forbedret brukeropplevelse. 🚀
Implementere sporings -ID i beregninger for full observerbarhet
Back-end-løsning ved hjelp av vårstøvel med mikrometer og sleuth
// Import necessary packagesimport 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;@Componentpublic class TraceIdMetricFilter extends OncePerRequestFilter {private final MeterRegistry meterRegistry;public TraceIdMetricFilter(MeterRegistry meterRegistry) {this.meterRegistry = meterRegistry;}@Overrideprotected 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);}}
Integrering av spor -ID -er i databasemålinger med JPA
Back-end-løsning ved bruk av vårstøvel med dvalemodus og mikrometer
// Import necessary packagesimport io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;import org.hibernate.resource.jdbc.spi.StatementInspector;import org.springframework.stereotype.Component;@Componentpublic class TraceIdStatementInspector implements StatementInspector {private final MeterRegistry meterRegistry;public TraceIdStatementInspector(MeterRegistry meterRegistry) {this.meterRegistry = meterRegistry;}@Overridepublic String inspect(String sql) {String traceId = TraceContextHolder.getTraceId(); // Assume TraceContextHolder gets the traceIdmeterRegistry.counter("database.queries", "traceId", traceId).increment();return sql;}}
Frontend -integrasjon: Vise sporings -ID -beregninger
Front-end implementering ved bruk av React og Prometheus 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;
Avansert sporbarhet i vårstøtemålinger
Mens vi har utforsket integrering Spor -ID -er I hvile- og databasemålinger er et annet avgjørende aspekt å overvåke distribuerte transaksjoner. I mikroservices arkitektur spenner en enkelt brukerforespørsel ofte flere tjenester, noe som gjør det viktig å spore hvordan en forespørsel forplanter seg. Spring Boot, kombinert med verktøy som OpenTelemetry, lar oss fange detaljerte spenn for hver tjenesteinteraksjon. Dette sikrer at forespørsler fra et frontend -brukergrensesnitt for å backend APIer og databaser alle er korrelert under et enkelt spor. Uten dette blir det betydelig vanskeligere å feilsøke ytelsesflaskehalser. 🔍
Et annet viktig aspekt er å bruke sporbarhet for asynkrone operasjoner. I moderne applikasjoner kjøres mange prosesser i bakgrunnen, for eksempel hendelsesdrevne handlinger med Kafka eller RabbitMQ. Ved å konfigurere Spring Boot til å forplante sporings -ID -er i meldingskøer, kan vi sikre at selv asynkrone oppgaver blir spores riktig. For eksempel, når en ordre er lagt inn i et e-handelssystem, håndterer flere tjenester lagerbeholdning, betaling og varsler. Hvis det oppstår et problem i et av disse trinnene, ville det være nesten umulig å spore årsaken til å spore etterforskningen.
Sikkerhet og dataintegritet er også nøkkelen når du implementerer sporing. Å eksponere spor -ID -er eksternt kan føre til sikkerhetsrisiko hvis ikke håndteres riktig. Beste praksis inkluderer filtrering av sensitiv sporingsinformasjon og sikre at logger og beregninger ikke utilsiktet utsetter personopplysninger. Å kombinere sporbarhet med rollebasert tilgangskontroll sikrer dessuten at bare autorisert personell kan spørre om detaljert sporingsinformasjon. Implementering av disse sikkerhetstiltakene sikrer at observerbarhet forblir en eiendel snarere enn et ansvar. 🚀
Ofte stilte spørsmål om sporbarhet av vårstøtter
- Hvordan aktiverer jeg sporing i en Spring Boot -applikasjon?
- Spring Boot støtter sporing gjennom Spring Cloud Sleuth og Micrometer. Ved å legge til passende avhengigheter og konfigurere sporingsegenskaper, kan du fange spor og spenne ID -er automatisk.
- Kan jeg spore sporings -ID -er over flere mikroservices?
- Ja, ved å bruke Zipkin eller Jaeger Sammen med distribuerte sporingsbiblioteker kan sporings -ID -er forplantes over flere tjenester, slik at full synlighet i forespørselsstrømmer.
- Hvordan kan jeg legge ved sporings -ID -er til Kafka -meldinger?
- Du kan inkludere spor -ID i meldingsoverskrifter ved hjelp av KafkaTemplate.send(). Når du konsumerer meldinger, henter du spor -ID -en og setter den i sporingssammenheng.
- Er det mulig å se sporings -ID -er i Grafana -dashboards?
- Ja, ved å konfigurere Prometheus og Grafana med Micrometer tags, kan du visualisere sporrelaterte beregninger direkte i Grafana-panelene dine.
- Hvordan sikrer jeg sporings -ID -sikkerhet?
- For å beskytte sporinformasjon, unngå å utsette spor -ID -er i eksterne API -er og logger. Bruk log sanitization Teknikker for å filtrere sensitive data før du lagrer logger.
Optimalisering av observerbarhet i Spring Boot -applikasjoner
Implementering av sporings -ID -er på tvers av alle lag gir dyp innsikt i applikasjonsatferd. Ved å merke beregninger med spor- og spenn-ID-er, får utviklere synlighet fra ende-til-ende, noe som gjør det lettere å diagnostisere langsomme forespørsler eller mislykkede tjenester. Å bruke verktøy som Prometheus og Grafana forbedrer overvåkningen i sanntid.
Utover feilsøking hjelper strukturert sporing med å forbedre ytelsesoptimalisering. Å identifisere ineffektive databasespørsmål, spore mikroservices latens og analysere forespørselsstrømmer blir mye enklere. Investering i sporingsteknikker sikrer ikke bare bedre feilsøking, men også en jevnere brukeropplevelse. 🔍
Kilder og referanser for implementering av sporings -ID -er i beregninger
- Offisiell dokumentasjon om integrering av sporing i Spring Boot med mikrometer og Sleuth: Spring Cloud Sleuth .
- Guide for å sette opp Prometheus og Grafana for overvåking av Spring Boot -applikasjoner: Prometheus dokumentasjon .
- Beste praksis for distribuert sporing ved bruk av Zipkin: Zipkin -arkitektur .
- Implementering av spor- og spenn -ID -forplantning i dvalemodus: Hibernate Brukerhåndbok .