Обједињујући метрике и праћење у пролећном чизму
Када радите са дистрибуираним системима, обезбеђивање посматрања у свим слојевима је пресудно. У пролећном покретању, записи се већ могу снимити ИД-ове трагове, што је олакшало праћење захтева широм услуга. Међутим, интегрисање ових ИД-ова трагова и распона у метрике остаје изазов. 📊
Замислите да погрешите питање перформанси и можете видети дневне трагове ИД-а, али их не можете корелирати са специфичним метричким подацима. Ово ограничење отежава ефикасно анализирати понашање система. Да бисмо премостили овај јаз, потребан нам је начин да означимо метрике из различитих контролора ослобађања слојева и ЈПА спремишта - са ИД-има трагова и распона.
Прометеј, Графана и Зипкин нуде снажне могућности праћења и праћења. Док записници пружају увид у токове захтева, причвршћивање контекста трага у метрике побољшаће видљивост у свим слојевима. То значи да можемо корелити латентност, брзину грешака и пропусност са специфичним корисничким захтевима.
У овом водичу ћемо истражити како конфигурирати пролећну чизму за додавање трагова и распона ИД-а у метрике на сваком апликационом слоју. Без обзира да ли ћете се бавити крајњим тачкама одмора или интеракције базе података, овај приступ ће вам помоћи да постигнете поштовање свега слагања. 🚀
| Командант | Пример употребе |
|---|---|
| OncePerRequestFilter | Пролећни филтер за покретање који обезбеђује захтев се обрађује само једном по животном циклусу, чинећи је корисним за додавање ИД-ова трагова метрицима. |
| MeterRegistry.counter() | Користи се за креирање и повећање прилагођеног метричког бројача, омогућавајући означавање метрика са ИД-овима у траговима у микрометру. |
| TraceContextHolder.getTraceId() | Начин прилагођене комуналне услуге који преузима тренутни ИД трага са контекста трагања, обезбеђујући исправну корелацију по слојевима. |
| StatementInspector | Интерфејс из хибернације који омогућава модификацију и преглед СКЛ упита пре извођења, корисно за метрике базе података. |
| fetch("http://localhost:9090/api/v1/query") | Подаци о метричким метрицима преузмите путем АПИ-ја за приказивање метрика у реалном времену у реалном времену у вези са фронтедом. |
| response.json() | Парсес прометхеус АПИ одговор у ЈСОН формат, олакшава обраду и приказивање метрика у реакту. |
| meterRegistry.counter().increment() | Изричито повећава специфичан метрички бројач, омогућавајући да се сваки упит за захтев или базе података рачунају заједно са ИД-овима у траговима. |
| filterChain.doFilter() | Прослеђује захтев и одговор на следећи филтер у ланцу, обезбеђујући нормално обраду за захтев након додавања метрике. |
| useEffect(() =>useEffect(() => {}, []) | Реацт кука која се покреће једном на компонентном носачу, овде се користи да донесе метрике Прометехеус када се оптерећења инструментних плоча. |
Унапређење посматрања са ИД-ом у траговима у метрицима
У савременим дистрибуираним системима, корелацијски трупци и метрике су пресудни за праћење уклањања погрешака и перформансама. Скрипте које смо развили помоћ у интеграцији ИДС траце и Ран ИДС у пролећну сталну куглу. Прва скрипта уводи прилагођени филтер користећи ИМЕНТПЕРРЕКУЕСТФИЛТЕР Да бисте пресрели долазне ХТТП захтјева и приложите ИД-ове трагове на микрометар метрике. То осигурава да се сваки ХТТП захтев преброји и означи са одговарајућим ИД-ом трагова. Без тога, тражење појединачног захтева у више услуга било би изазовно. Замислите да решите спор АПИ одговор без да знате да ли се проблем налази у регулатору, сервису или слоју базе података! 🚀
Наш друга скрипта се фокусира на упорно слој коришћењем Хибернатов изјаваИнспецтор. Ова компонента прегледава СКЛ упити пре извођења, омогућавајући нам да додамо ИД-ове трагове у интеракције база података. То значи да можемо да пратимо не само ХТТП захтјеве, већ и упите које стварају, дајући целокупни приказ система система. На пример, ако је крајња тачка која позива метод спремишта резултата спорог упита, наши означени метрици могу помоћи у препознавању коренског узрока. Користећи Метеррегистри.ЦОунтер (), Повећамо метрику сваки пут када се погуби упит, обезбеђујући потпуну видљивост у перформансе базе података.
На предњој страни, изградили смо једноставну контролну таблу за реализацију која се доноси и приказује метрике Прометеј Означене са ИД-овима у траговима. Употреба Дохват () Омогућује нашој апликацији да преузме податке из Прометеја у реалном времену. Када корисник отвара контролну таблу, они виде број захтева који су направљени по ИД трага, помажући тимовима корелирајући бацкенд активност са понашањем корисника. Девел за уклањање грешака Специфични захтјев Може брзо да потражи свој ИД трага и види колико је упита активирало. Овај приступ побољшава праћење и чини сеансима за уклањање погрешака много ефикасније. 📊
На крају, ова решења раде заједно на стварању бешавног искуства у тражењу у свим апликацијским слојевима. Комбиновањем алата за проматрање пролећних покрета са Прометејама, Графаном и Зипкином постижемо мониторинг пуног стака. Програмери сада могу да прате захтеве за улазне тачке у упите базе података. Ово не само да побољшава поузданост система, већ и смањује време уклањања погрешака. У сценарију у стварном свету помаже би се открили уска грла са перформансама и оптимизирају расподјелу ресурса пре него што се емитују ескалирају. Имплементација таквих најбољих пракси посматрања осигурава боље перформансе, брже решавање проблема и побољшано корисничко искуство. 🚀
Имплементација ИД трага у метрицима за потпуну посматрању
Бацк-Енд решење помоћу опруге за чизме са микрометром и слетом
// 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);}}
Интегрисање ИД-ова у траговима у метрике базе података са ЈПА
Бацк-Енд решење помоћу опруге за чизме са хибернатом и микрометром
// 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;}}
Фронтенд Интеграција: Приказивање ИД-а трагова ИД-а
Предња имплементација помоћу Реацт и Прометхеус АПИ-ја
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;
Напредна следљивост у пролећним метричким метрима
Док смо истражили интегрисање ИДС траце У метрике одмора и базе података, још један пресудни аспект је надгледање дистрибуираних трансакција. У архитектури микросервиса, јединствени захтјев корисника често преноси више услуга, што га чини неопходно за праћење како захтева пропагира. Пролећни чизма, у комбинацији са алаткама попут Опентелеметри, омогућава нам да снимимо детаљне распореде за сваку интеракцију сервиса. То осигурава да су захтеви фронте уи да извиру АПИ-и и базе података у корелацији под једним трагом. Без тога, уклањање прекршаја уска грла постају значајно теже. 🔍
Други важан аспект примењује сљедивост до асинхроних операција. У савременим апликацијама многи процеси трче у позадини, као што су акције вођене догађајем са Кафком или РаббитМК-ом. Конфигурирањем пролећног чизма за ширење ИД-ова у траговима у редовима порука можемо осигурати да се чак и асинхрони задаци правилно прате. На пример, када се наредба постави у систем е-трговине, више услуга рукује пописом, уплатом и обавештењима. Ако се проблем појави у једном од ових корака, праћење коренског узрока био би готово немогућ без одговарајуће пропагирање пропадања.
Сигурност и интегритет података су такође кључни приликом примене праћења. Излажење ИД-ова у траговима екстерно може довести до безбедносних ризика ако се не поступа правилно. Најбоље праксе укључују филтрирање осетљивих информација о трагу и осигуравање да записи и метрици не буду ненамјерно излагали личне податке. Штавише, комбиновање сљедивости са контролом приступа заснованим на улози осигурава да само овлашћено особље може уписати детаљне информације о праћењу. Спровођење ових безбедносних мера осигурава да је примећење остаје средство, а не одговорност. 🚀
Често постављана питања о сљебилности за чизме за пролеће
- Како да омогућим тражење у пролећној апликацији за покретање?
- Пролећни покретање подржава праћење кроз Spring Cloud Sleuth и Micrometer. Додавањем одговарајућих зависности и конфигурирање имовине за праћење, аутоматски можете да снимате ИД-ове трагове и обухватају.
- Могу ли да пратим ИД-ове трагове на више микрорервиса?
- Да, користећи Zipkin или Jaeger Уз дистрибуиране библиотеке за праћење, ИД-ови трага се могу пропагирати у више услуга, омогућавајући потпуну видљивост у токове захтева.
- Како могу приложити ИД-ове трагове у Кафка поруке?
- Можете да укључите ИД трага у заглавља порука користећи KafkaTemplate.send(). Приликом конзумирања порука, издвојите ИД трага и поставите је у контексту траке.
- Да ли је могуће прегледати ИД-ове трагове у графана дахарбоардс?
- Да, конфигурирањем Прометеја и Графана Micrometer tags, Можете визуализовати метрике у вези са трагом директно у вашим графанскима панелима.
- Како да осигурам сигурност трагова ИД-а?
- Да бисте заштитили информације у траговима, избегавајте излагање ИД-ова трагова у спољним АПИ-има и трупцима. Употреба log sanitization Технике за филтрирање осетљивих података пре складиштења трупаца.
Оптимизација посматрања у пролећним апликацијама за покретање система
Имплементација ИД-ова трагова у свим слојевима пружа дубоке увиде у понашање у пријави. Означавањем метрика са ИД-овима трагова и распона, програмери стичу видљивост крајње до краја, што је олакшало дијагностицирање спорог захтева или неуспех услуга. Користећи алате попут Прометеја и Графана додатно побољшава праћење у реалном времену.
Поред уклањања погрешака, структурирани праћење помаже побољшање оптимизације перформанси. Идентификовање неефикасне упите базе података, праћење кашњења микросервиса и анализирање токова захтева постају много једноставнији. Улагање у технике за праћење осигурава не само боље решавање проблема, већ и глатког корисничког искуства. 🔍
Извори и референце за имплементацију ИД-ова у траговима у метрицима
- Званична документација о интегрисању праћења у пролећном чизму са микрометром и рутом: СПРИНГ ЦЛУГ СЛЕУТХ .
- Водич о подешавању Прометеја и Графана за надгледање пролећних апликација за покретање система: Прометхеус документација .
- Најбоље праксе за дистрибуирано праћење помоћу Зиперкин: Зипкин Арцхитецтуре .
- Имплементација проповедања ИД-а у траговима и обуку у хибернатским упитима: Хибернате упутство за кориснике .