Використання ідентифікаторів TRACE та SPAN для поліпшення показників весняного завантаження в кожному шарі

Об'єднуючі показники та відстеження у весняному завантаженні

Під час роботи з розподіленими системами забезпечення спостереження на всіх шарах має вирішальне значення. У весняному завантаженні журнали вже можуть фіксувати ідентифікатори слідів, що полегшує відстеження запитів у службах. Однак інтеграція цих ідентифікаторів слідів та сплаву в показники залишається проблемою. 📊

Уявіть, що ви налагоджуєте проблему з продуктивністю, і ви можете побачити журнали з ідентифікаторами слідів, але не можете співвіднести їх із конкретними метричними даними. Це обмеження ускладнює ефективне аналіз поведінки системи. Щоб подолати цю прогалину, нам потрібен спосіб позначити метрики з різних шарів - резервних контролерів та сховищ JPA - з слідами та ідентифікаторами Span.

Prometheus, Grafana та Zipkin пропонують потужні можливості моніторингу та відстеження. Хоча журнали дають уявлення про потоки запитів, приєднання слідів до метрик підвищить видимість у всіх шарах. Це означає, що ми можемо співвіднести затримку, показники помилок та пропускну здатність за допомогою конкретних запитів користувачів.

У цьому посібнику ми вивчимо, як налаштувати пружинне завантаження для додавання слідів та ідентифікаторів Span до показників на кожному шарі додатка. Незалежно від того, що ви маєте справу з кінцевими точками відпочинку або взаємодіями з базами даних, такий підхід допоможе вам досягти повної стека. 🚀

Посилення спостережливості за допомогою ID сліду в показниках

У сучасних розподілених системах співвідношення журналів та показників має вирішальне значення для налагодження та моніторингу продуктивності. Сценарії, які ми розробили, допомагають інтегрувати Ідентифікація слідів і Ідентифікатор проміжок в стек спостереження Spring Boot. Перший сценарій представляє користувальницький фільтр за допомогою Один раз Для перехоплення вхідних HTTP -запитів та прикріплення ідентифікаторів слідів до показників мікрометра. Це гарантує, що кожен запит HTTP підраховується та позначено відповідним ідентифікатором сліду. Без цього відстеження індивідуального запиту на кілька послуг було б складним завданням. Уявіть собі усунення повільних відповідей API, не знаючи, чи проблема полягає в контролері, сервісі чи рівнях бази даних! 🚀

Наш другий сценарій фокусується на шарі наполегливості шляхом використання Заява Hibernate. Цей компонент перевіряє запити SQL перед виконанням, що дозволяє нам додавати ідентифікатори слідів до взаємодій бази даних. Це означає, що ми можемо відслідковувати не тільки запити HTTP, але й запити, які вони генерують, даючи повну стеклу вигляд продуктивності системи. Наприклад, якщо кінцева точка, що називає метод сховища, призводить до повільних запитів, наші позначені показники можуть допомогти визначити першопричину. За допомогою meterregistry.counter (), ми збільшуємо метрику щоразу, коли виконується запит, забезпечуючи повну видимість у продуктивності бази даних.

На передній частині ми побудували просту інформаційну панель React, яка отримує та відображає метрики Прометея, позначені ідентифікаторами слідів. Використання fetch () Дозволяє нашій програмі отримувати дані з Прометея в режимі реального часу. Коли користувач відкриває приладову панель, він бачать кількість запитів, зроблених за ідентифікатором сліду, допомагаючи командам співвідносити активність резервної поведінки з поведінкою користувачів. Налагодження розробника конкретного запиту може швидко шукати його ідентифікатор сліду і побачити, скільки запитів він спрацьовувало. Цей підхід покращує моніторинг і робить сеанси налагодження набагато ефективнішими. 📊

Зрештою, ці рішення працюють разом, щоб створити безперебійний досвід відстеження всіх шарів додатків. Поєднуючи інструменти спостереження Spring Boot з Prometheus, Grafana та Zipkin, ми досягаємо моніторингу повного стека. Тепер розробники можуть легко відстежувати запити з точок входу до запитів бази даних. Це не тільки підвищує надійність системи, але й скорочує час налагодження. У реальному світі це допоможе виявити вузькі місця продуктивності та оптимізувати розподіл ресурсів до того, як проблеми посилюються. Впровадження таких найкращих практик спостереження забезпечує кращу продуктивність, швидше усунення несправностей та покращений досвід користувачів. 🚀

// 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;

Розширена простежуваність у метриках весняного завантаження

Поки ми досліджували інтеграцію Ідентифікація слідів У показниках відпочинку та бази даних ще одним вирішальним аспектом є моніторинг розподілених транзакцій. У архітектурі мікросервісів один запит користувача часто охоплює кілька служб, що робить важливим відстеження, як пропагує запит. Весняний завантаження, в поєднанні з такими інструментами, такими як Opentelemetry, дозволяє нам зафіксувати детальні прольоти для кожної взаємодії. Це гарантує, що прохання від фронтового інтерфейсу до Backend API та бази даних співвідносяться під одним слідом. Без цього вузькі місця щодо налагодження продуктивності стають значно складнішими. 🔍

Ще одним важливим аспектом є застосування відстеження до асинхронних операцій. У сучасних додатках на задньому плані працює багато процесів, таких як дії, керовані подіями, з Кафкою або Раротом. Налаштуючи пружинне завантаження для поширення ідентифікаторів слідів у чергах повідомлень, ми можемо переконатися, що навіть асинхронні завдання правильно простежуються. Наприклад, коли замовлення розміщується в системі електронної комерції, кілька послуг обробляють запас, оплату та сповіщення. Якщо проблема виникає в одному з цих кроків, відстеження першопричини було б майже неможливим без належного розповсюдження прольоту.

Безпека та цілісність даних також є ключовими при впровадженні відстеження. Викриття ідентифікаторів слідів зовні може призвести до ризиків безпеки, якщо не впоратися належним чином. Найкращі практики включають фільтрування конфіденційної інформації про сліди та забезпечення того, щоб журнали та показники не ненавмисно розкривають персональні дані. Більше того, поєднання відстеження з контролем доступу на основі ролей гарантує, що лише уповноважений персонал може запитувати детальну інформацію про відстеження. Впровадження цих заходів безпеки гарантує, що спостереження залишається надбанням, а не відповідальністю. 🚀