Usando IDs de rastreamento e span para melhorar as métricas de inicialização da mola em todas as camadas

Unificar métricas e rastreamento na bota da primavera

Ao trabalhar com sistemas distribuídos, é crucial garantir a observabilidade em todas as camadas. Na bota da primavera, os logs já podem capturar IDs de rastreamento, facilitando o rastreamento de solicitações entre serviços. No entanto, integrar esses IDs de rastreamento e span em métricas continua sendo um desafio. 📊

Imagine que você está depurando um problema de desempenho e pode ver os logs com IDs de rastreamento, mas não pode correlacioná -los com dados métricos específicos. Essa limitação torna mais difícil analisar o comportamento do sistema de maneira eficaz. Para preencher essa lacuna, precisamos de uma maneira de marcar métricas de diferentes camadas - controladores de restos e repositórios JPA - com identificação de rastreamento e span.

Prometheus, Grafana e Zipkin oferecem poderosos recursos de monitoramento e rastreamento. Embora os logs forneçam informações sobre os fluxos de solicitação, a anexação do contexto de rastreamento às métricas aumentará a visibilidade em todas as camadas. Isso significa que podemos correlacionar a latência, as taxas de erro e a taxa de transferência com solicitações de usuário específicas.

Neste guia, exploraremos como configurar a inicialização da primavera para anexar rastrear e abranger IDs às métricas em cada camada de aplicativo. Esteja você lidando com pontos de extremidade REST ou interações de banco de dados, essa abordagem o ajudará a alcançar a observabilidade da pilha completa. 🚀

Aumentando a observabilidade com o ID do rastreamento em métricas

Nos sistemas distribuídos modernos, toras e métricas correlacionadas são cruciais para o monitoramento de depuração e desempenho. Os scripts que desenvolvemos ajudam a integrar IDs de rastreamento e IDs de span na pilha de observabilidade da Spring Boot. O primeiro script apresenta um filtro personalizado usando Uma vez que seja requestfilter Interceptar solicitações HTTP recebidas e anexar IDs de rastreio às métricas do micrômetro. Isso garante que toda solicitação HTTP seja contada e rotulada com seu respectivo ID de rastreio. Sem isso, rastrear uma solicitação individual em vários serviços seria um desafio. Imagine a solução de problemas de uma resposta lenta da API sem saber se o problema está no controlador, serviço ou camada de banco de dados! 🚀

Nosso segundo roteiro se concentra na camada de persistência, alavancando Declaração de Hibernato. Este componente inspeciona consultas SQL antes da execução, permitindo que anexemos IDs de rastreamento às interações do banco de dados. Isso significa que podemos rastrear não apenas as solicitações HTTP, mas também as consultas que eles geram, fornecendo uma visão de pilha completa do desempenho do sistema. Por exemplo, se um ponto final chamando um método repositório resultar em consultas lentas, nossas métricas marcadas poderão ajudar a identificar a causa raiz. Usando MeterRegistry.Counter (), incrementamos uma métrica toda vez que uma consulta é executada, garantindo uma visibilidade completa no desempenho do banco de dados.

No lado do front-end, construímos um painel de reação simples que busca e exibe métricas de Prometheus marcadas com IDs de rastreamento. O uso de buscar() Permite que nosso aplicativo recupere dados do Prometheus em tempo real. Quando um usuário abre o painel, ele vê o número de solicitações feitas por ID do Trace, ajudando as equipes a correlacionar a atividade de back -end com o comportamento do usuário. Um desenvolvedor depurando uma solicitação específica pode procurar rapidamente seu ID de rastreamento e ver quantas consultas ele desencadeou. Essa abordagem melhora o monitoramento e torna as sessões de depuração muito mais eficientes. 📊

Por fim, essas soluções funcionam juntas para criar uma experiência de rastreamento perfeita em todas as camadas de aplicativos. Ao combinar as ferramentas de observabilidade da Spring Boot com Prometheus, Grafana e Zipkin, alcançamos o monitoramento de pilha completa. Agora, os desenvolvedores podem rastrear solicitações de pontos de entrada para consultas de banco de dados com facilidade. Isso não apenas melhora a confiabilidade do sistema, mas também reduz o tempo de depuração. Em um cenário do mundo real, isso ajudaria a detectar gargalos de desempenho e otimizar a alocação de recursos antes que os problemas aumentem. A implementação dessas práticas recomendadas de observabilidade garante melhor desempenho, solução de problemas mais rápida e experiência aprimorada do usuário. 🚀

// 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;

Rastreabilidade avançada em métricas de inicialização da primavera

Enquanto exploramos a integração IDs de rastreamento Em métricas de repouso e banco de dados, outro aspecto crucial é o monitoramento de transações distribuídas. Na arquitetura de microsserviços, uma única solicitação de usuário geralmente abrange vários serviços, tornando essencial rastrear como uma solicitação se propaga. A inicialização da primavera, quando combinada com ferramentas como o OpenTelemetria, nos permite capturar vãos detalhados para cada interação de serviço. Isso garante que os solicitações de uma interface do frontend para APIs e bancos de dados de back -end estejam todos correlacionados sob um único rastreamento. Sem isso, a depuração de gargalos de desempenho se torna significativamente mais difícil. 🔍

Outro aspecto importante é aplicar rastreabilidade às operações assíncronas. Em aplicações modernas, muitos processos são executados em segundo plano, como ações orientadas a eventos com Kafka ou RabbitMQ. Ao configurar a inicialização da primavera para propagar IDs de rastreamento em filas de mensagens, podemos garantir que mesmo tarefas assíncronas sejam rastreadas corretamente. Por exemplo, quando um pedido é feito em um sistema de comércio eletrônico, vários serviços lidam com o inventário, o pagamento e as notificações. Se surgir um problema em uma dessas etapas, rastrear a causa raiz seria quase impossível sem a propagação adequada da extensão.

A segurança e a integridade dos dados também são essenciais ao implementar o rastreamento. A exposição de IDs de rastreamento externamente pode levar a riscos de segurança se não forem tratados corretamente. As práticas recomendadas incluem filtrar informações de rastreamento sensíveis e garantir que logs e métricas não exponham inadvertidamente dados pessoais. Além disso, a combinação de rastreabilidade com o controle de acesso baseado em função garante que apenas o pessoal autorizado possa consultar informações detalhadas sobre rastreamentos. A implementação dessas medidas de segurança garante que a observabilidade continue sendo um ativo e não um passivo. 🚀