Использование идентификаторов трассировки и пролета для улучшения метрик пружины в каждом слое

Объединение метрик и отслеживание в Spring Boot

При работе с распределенными системами обеспечение наблюдения на всех уровнях имеет решающее значение. В Spring Boot журналы уже могут запечатлеть идентификаторы трассировки, что облегчает отслеживание запросов между услугами. Тем не менее, интеграция этих идентификаторов трассировки и SPAN в метрики остается проблемой. 📊

Представьте, что вы отлаживаете проблему с производительностью, и вы можете увидеть журналы с идентификаторами трассировки, но не можете сопоставить их с конкретными метрическими данными. Это ограничение затрудняет эффективное анализ поведения системы. Чтобы преодолеть этот пробел, нам нужен способ пометить метрики из разных слоев - контроллеры REST и репозитории JPA - с помощью идентификаторов следа и SPAN.

Прометей, Графана и Зипкин предлагают мощные возможности мониторинга и отслеживания. В то время как журналы дают представление о потоках запроса, прикрепление контекста трассировки к метрикам повысит видимость во всех уровнях. Это означает, что мы можем сопоставить задержку, частоты ошибок и пропускную способность с конкретными запросами пользователей.

В этом руководстве мы рассмотрим, как настроить Spring Boot для добавления трассировки и идентификаторов SPAN на метрики на каждом уровне приложения. Независимо от того, имеете ли вы дело с конечными точками REST или взаимодействием базы данных, этот подход поможет вам достичь наблюдаемости полного стека. 🚀

Повышение наблюдаемости с помощью идентификатора трассировки в метриках

В современных распределенных системах корреляция журналов и метрик имеет решающее значение для отладки и мониторинга производительности. Разработанные нами сценарии помогают интегрировать следы идентификаторы и SPAN IDS в стек наблюдений Spring Boot. Первый сценарий представляет пользовательский фильтр с использованием OncePerrequestFilter Чтобы перехватить входящие HTTP -запросы и прикрепить идентификаторы трассировки к метрикам микрометра. Это гарантирует, что каждый HTTP -запрос подсчитывается и помечен соответствующим идентификатором трассировки. Без этого отслеживание индивидуального запроса по нескольким сервисам было бы сложным. Представьте себе, что устранение неполадок медленного ответа API, не зная, находится ли проблема в уровне контроллера, службы или базы данных! 🚀

Наш второй сценарий фокусируется на слое настойчивости, используя Hibernate's SpectiantispectorПолем Этот компонент проверяет запросы SQL перед выполнением, позволяя нам добавлять идентификаторы трассировки к взаимодействиям базы данных. Это означает, что мы можем отслеживать не только HTTP-запросы, но и запросы, которые они генерируют, давая полное представление о производительности системы. Например, если конечная точка, вызывая метод репозитория, приводит к медленным запросам, наши метрики могут помочь определить основную причину. С помощью meterregistry.counter ()Мы увеличиваем метрику каждый раз, когда выполняется запрос, обеспечивая полную видимость в производительности базы данных.

На передней стороне мы построили простую панель инструментов React, которая получает и отображает метрики Prometheus, помеченные с помощью идентификаторов трассе. Использование принести() Позволяет нашему приложению извлекать данные от Prometheus в режиме реального времени. Когда пользователь открывает панель инструментов, он видит количество запросов, сделанных на идентификатор трассировки, помогая командам коррелировать активность бэкэнд с поведением пользователя. Отладка разработчика конкретного запроса может быстро найти свой идентификатор трассировки и посмотреть, сколько запросов он запустил. Этот подход улучшает мониторинг и делает сеансы отладки гораздо более эффективными. 📊

В конечном счете, эти решения работают вместе, чтобы создать беспрепятственный опыт трассировки во всех слоях приложений. Объединяя инструменты наблюдения Spring Boot с Prometheus, Grafana и Zipkin, мы достигаем полного мониторинга. Разработчики теперь могут с легкостью отслеживать запросы от точек входа в запросы базы данных. Это не только повышает надежность системы, но и сокращает время отладки. В реальном сценарии это поможет обнаружить узкие места производительности и оптимизировать распределение ресурсов, прежде чем проблемы эскалации. Реализация таких лучших практик наблюдения обеспечивает лучшую производительность, более быстрое устранение неполадок и улучшение пользовательского опыта. 🚀

// 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;

Усовершенствованная прослеживаемость в Spring Boot Metrics

Пока мы исследовали интеграцию следы идентификаторы В метрики REST и базы данных еще одним важным аспектом является мониторинг распределенных транзакций. В архитектуре микросервисов один запрос пользователя часто охватывает несколько сервисов, что делает его важным для отслеживания того, как распространяется запрос. Spring Boot, в сочетании с такими инструментами, как Opentelemetry, позволяет нам захватывать подробные пролеты для каждого взаимодействия с сервисом. Это гарантирует, что запросы от пользовательского интерфейса Frontend на API -интерфейсы и базы данных коррелируют под одним следом. Без этого отладка в узких местах отладки становится значительно сложнее. 🔍

Другим важным аспектом является применение прослеживаемости к асинхронным операциям. В современных приложениях многие процессы работают в фоновом режиме, такие как действия, управляемые событиями, с Kafka или Rabbitmq. Настройка Spring Boot для распространения идентификаторов трассе в очереди сообщениях, мы можем убедиться, что даже асинхронные задачи правильно прослеживаются. Например, когда заказ помещается в систему электронной коммерции, несколько сервисов обрабатывают инвентаризацию, оплату и уведомления. Если возникает проблема на одном из этих шагов, отслеживание основной причины было бы практически невозможно без надлежащего распространения пролета.

Безопасность и целостность данных также являются ключевыми при реализации трассировки. Раскрытие идентификаторов трассировки внешне может привести к рискам безопасности, если не обрабатываться должным образом. Лучшие практики включают в себя фильтрацию конфиденциальной информации о трассировке и обеспечение того, чтобы журналы и показатели непреднамеренно разоблачали личные данные. Более того, сочетание прослеживаемости с контролем доступа на основе ролей гарантирует, что только уполномоченный персонал может запросить подробную информацию о трассировке. Реализация этих мер безопасности гарантирует, что наблюдаемость остается активом, а не ответственностью. 🚀