Verwenden von Trace- und Span -IDs zur Verbesserung der Federschuhmetriken in jeder Ebene

Metriken und Verfolgung im Spring Stiefel vereinen

Bei der Arbeit mit verteilten Systemen ist die Gewährleistung der Beobachtbarkeit in allen Schichten von entscheidender Bedeutung. In Spring Boot können Protokolle bereits Trace -IDs erfassen, was die Verfolgung von Anforderungen über die Dienste einfacher wird. Die Integration dieser Spuren und Spannweiten in Metriken bleibt jedoch eine Herausforderung. 📊

Stellen Sie sich vor, Sie debuggen ein Leistungsproblem und Sie können die Protokolle mit Trace -IDs sehen, können sie jedoch nicht mit bestimmten metrischen Daten korrelieren. Diese Einschränkung macht es schwieriger, das Systemverhalten effektiv zu analysieren. Um diese Lücke zu schließen, benötigen wir eine Möglichkeit, Metriken aus verschiedenen Ebenen - REST -Controller und JPA -Repositories - mit Spuren- und Spann -IDs zu markieren.

Prometheus, Grafana und Zipkin bieten leistungsstarke Überwachungs- und Verfolgungsfunktionen. Während Protokolle Einblicke in die Anforderungsflüsse liefern, verbessert das Anbringen von Spurenkontext an Metriken die Sichtbarkeit über alle Schichten hinweg. Dies bedeutet, dass wir Latenz, Fehlerraten und Durchsatz mit bestimmten Benutzeranforderungen korrelieren können.

In diesem Handbuch untersuchen wir, wie der Spring -Boot auf TRACE und Span -IDs an Metriken in jeder Anwendungsebenen angehängt wird. Unabhängig davon, ob Sie mit REST-Endpunkten oder Datenbankinteraktionen zu tun haben, können Sie mit diesem Ansatz die Beobachtbarkeit des Vollstapels erreichen. 🚀

Befehl	Beispiel der Verwendung
OncePerRequestFilter	Ein Federstiefelfilter, der sicherstellt, dass eine Anforderung nur einmal pro Lebenszyklus bearbeitet wird, wodurch er nützlich ist, um Metriken mit Trace -IDs hinzuzufügen.
MeterRegistry.counter()	Wird verwendet, um einen benutzerdefinierten metrischen Zähler zu erstellen und zu erhöhen, wodurch die Markierung von Metriken mit Trace -IDs in Mikrometer markiert wird.
TraceContextHolder.getTraceId()	Eine benutzerdefinierte Dienstprogrammmethode, die die aktuelle Trace -ID aus dem Verfolgungskontext abholt und die korrekte Korrelation über die Ebenen hinweg sicherstellt.
StatementInspector	Eine Schnittstelle von Hibernate, die die Änderung und Inspektion von SQL -Abfragen vor der Ausführung ermöglicht, die für die Markierung von Datenbankmetriken nützlich ist.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	Fetches Prometheus-Metrikendaten über seine API, um Echtzeit-Trace-basierte Metriken in der Frontend anzuzeigen.
response.json()	Pariert die Prometheus -API -Reaktion in ein JSON -Format und erleichtert die Verarbeitung und Anzeige von Metriken in React.
meterRegistry.counter().increment()	Erhöht explizit einen bestimmten metrischen Zähler, sodass jede Anforderung oder Datenbankabfrage zusammen mit Trace -IDs gezählt werden kann.
filterChain.doFilter()	Übergibt die Anfrage und Antwort an den nächsten Filter in der Kette und stellt die normale Anfrage nach dem Hinzufügen von Metriken sicher.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	Ein React -Haken, der einmal auf der Komponentenmontage ausgeführt wird und hier zum Lasten des Dashboard -Lasts Prometheus -Metriken abreißt.

Verbesserung der Beobachtbarkeit mit Trace ID in Metriken

In modernen verteilten Systemen ist die Korrelation von Protokollen und Metriken für das Debuggen und die Leistungsüberwachung von entscheidender Bedeutung. Die von uns entwickelten Skripte helfen bei der Integration Und in den Beobachtbarkeitsstapel von Spring Boot. Das erste Skript führt einen benutzerdefinierten Filter mithilfe Um eingehende HTTP -Anforderungen abzufangen und Trace -IDs an Mikrometermetriken anzuhängen. Dies stellt sicher, dass jede HTTP -Anfrage mit seiner jeweiligen Spuren -ID gezählt und gekennzeichnet wird. Ohne dies wäre eine individuelle Anfrage in mehreren Diensten eine Herausforderung. Stellen Sie sich vor, eine langsame API -Antwort zu beheben, ohne zu wissen, ob das Problem in der Controller-, Dienst- oder Datenbankschicht liegt! 🚀

Unser zweites Skript konzentriert sich auf die Persistenzschicht durch Nutzung . Diese Komponente inspiziert die SQL -Abfragen vor der Ausführung und ermöglicht es uns, Trace -IDs an Datenbankinteraktionen anzuhängen. Dies bedeutet, dass wir nicht nur HTTP-Anfragen, sondern auch die von ihnen generierten Abfragen verfolgen können und eine vollständige Ansicht der Systemleistung geben. Wenn beispielsweise ein Endpunkt, der eine Repository -Methode aufruft, zu langsamen Abfragen führt, kann unsere markierten Metriken dazu beitragen, die Ursache zu identifizieren. Durch Verwendung Wir erhöhen eine Metrik jedes Mal, wenn eine Abfrage ausgeführt wird, um eine vollständige Sichtbarkeit in die Datenbankleistung zu gewährleisten.

Auf der Front-End-Seite haben wir ein einfaches React-Dashboard erstellt, das Prometheus-Metriken mit Spuren-IDs abholt und anzeigt. Die Verwendung von Ermöglicht unsere Anwendung, Daten aus Prometheus in Echtzeit abzurufen. Wenn ein Benutzer das Dashboard öffnet, wird die Anzahl der pro Trace -ID gestalteten Anforderungen angezeigt, wodurch Teams Backend -Aktivitäten mit dem Benutzerverhalten korrelieren. Ein Entwickler, der eine bestimmte Anfrage debugiert, kann seine Spuren -ID schnell nachsehen und sehen, wie viele Abfragen sie ausgelöst hat. Dieser Ansatz verbessert die Überwachung und macht Debugging -Sitzungen viel effizienter. 📊

Letztendlich arbeiten diese Lösungen zusammen, um ein nahtloses Tracing -Erlebnis in allen Anwendungsschichten zu schaffen. Durch die Kombination von Spring Boots Observability-Tools mit Prometheus, Grafana und Zipkin erreichen wir die Überwachung der Vollstapel. Entwickler können jetzt Anforderungen von Einstiegspunkten zu Datenbankabfragen mühelos verfolgen. Dies verbessert nicht nur die Systemzuverlässigkeit, sondern verkürzt auch die Debugging -Zeit. In einem realen Szenario würde dies dazu beitragen, Leistung Engpässe zu erkennen und die Ressourcenzuweisung zu optimieren, bevor Probleme eskalieren. Durch die Implementierung der Best Practices für die Beobachtbarkeit wird eine bessere Leistung, eine schnellere Fehlerbehebung und verbesserte Benutzererfahrung gewährleistet. 🚀

// 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;

Erweiterte Rückverfolgbarkeit in Federschuhmetriken

Während wir die Integration erforscht haben In REST- und Datenbankmetriken ist ein weiterer entscheidender Aspekt die Überwachung verteilter Transaktionen. In MicroServices Architecture erstreckt sich häufig eine einzige Benutzeranforderung mehrere Dienste, sodass es unerlässlich ist, zu verfolgen, wie sich eine Anforderung ausbreitet. In Kombination mit Tools wie Opentelemetry können wir in Kombination von Tools wie OpenTelemetry detaillierte Spannweiten für jede Service -Interaktion erfassen. Dies stellt sicher, dass Anfragen einer Frontend -Benutzeroberfläche zur Backend -APIs und Datenbanken unter einer einzigen Spur korreliert sind. Ohne dies wird das Debuggen von Performance -Engpässen deutlich schwieriger. 🔍

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Anwendung der Rückverfolgbarkeit auf asynchrone Operationen. In modernen Anwendungen werden viele Prozesse im Hintergrund durchgeführt, wie z. B. ereignisgesteuerte Aktionen mit Kafka oder Rabbitmq. Durch die Konfiguration des Spring -Starts, um Trace -IDs in Nachrichtenwarteschlangen zu verbreiten, können wir sicherstellen, dass sogar asynchrone Aufgaben korrekt zurückverfolgt werden. Wenn beispielsweise eine Bestellung in einem E-Commerce-System aufgegeben wird, werden mehrere Dienste inventarisch, zahlung und Benachrichtigungen verarbeitet. Wenn in einem dieser Schritte ein Problem auftritt, wäre es nahezu unmöglich, die Ursache ohne ordnungsgemäße Ausbreitung zu verfolgen.

Sicherheits- und Datenintegrität sind auch bei der Implementierung der Verfolgung der Schlüssel. Das externe Aufschluss von Spuren -IDs kann zu Sicherheitsrisiken führen, wenn sie nicht ordnungsgemäß behandelt werden. Zu den Best Practices gehören die Filterung sensibler Trace -Informationen und die Sicherstellung, dass Protokolle und Metriken nicht versehentlich personenbezogene Daten aufdecken. Darüber hinaus stellt die Kombination der Rückverfolgbarkeit mit einer rollenbasierten Zugangskontrolle sicher, dass nur autorisierte Personal detaillierte Verfolgungsinformationen abfragen kann. Durch die Umsetzung dieser Sicherheitsmaßnahmen wird sichergestellt, dass die Beobachtbarkeit eher ein Vermögenswert als eine Haftung bleibt. 🚀

1. Wie aktiviere ich die Verfolgung in einer Spring -Boot -Anwendung?
2. Federschuh unterstützt die Verfolgung durch Und . Durch das Hinzufügen der entsprechenden Abhängigkeiten und das Konfigurieren von Tracing -Eigenschaften können Sie die IDs mit Trace und Span -Span -IDs automatisch erfassen.
3. Kann ich Trace -IDs über mehrere Microservices hinweg verfolgen?
4. Ja, durch Verwendung oder Zusammen mit verteilten Tracing -Bibliotheken können Trace -IDs über mehrere Dienste übertragen werden, sodass die vollständige Sichtbarkeit in Anforderungsströme ermöglicht werden kann.
5. Wie kann ich Kafka -Nachrichten Trace -IDs anhängen?
6. Sie können die Trace -ID in Nachrichtenüberschriften verwenden . Extrahieren Sie beim Verzehr von Nachrichten die Trace -ID und stellen Sie sie im Verfolgungskontext fest.
7. Ist es möglich, Trace -IDs in Grafana -Dashboards anzuzeigen?
8. Ja, durch Konfiguration von Prometheus und Grafana mit Sie können Spurenbezogene Metriken direkt in Ihren Grafana-Panels vorstellen.
9. Wie stelle ich die Sicherheit von Trace ID sicher?
10. Vermeiden Sie es, Spureninformationen zu schützen, um Trace -IDs in externen APIs und Protokollen aufzuzeigen. Verwenden Techniken zum Filtern sensibler Daten, bevor Protokolle gespeichert werden.

Die Implementierung von Trace -IDs über alle Schichten liefert tiefe Einblicke in das Anwendungsverhalten. Indem Entwickler Metriken mit Trace- und Span-IDs markieren, erleichtern die Entwickler eine Sichtbarkeit von End-to-End-Sichtbarkeit und erleichtern die Diagnose langsamer Anfragen oder fehlgeschlagenen Diensten. Die Verwendung von Tools wie Prometheus und Grafana verbessert die Echtzeitüberwachung weiter.

Über das Debuggen hinaus hilft die strukturierte Verfolgung bei der Verbesserung der Leistungsoptimierung. Identifizierung ineffizienter Datenbankabfragen, Verfolgung von Microservices -Latenz und Analyse der Anforderungen Flüsse werden viel einfacher. Das Investieren in Verfolgungstechniken gewährleistet nicht nur eine bessere Fehlerbehebung, sondern auch eine reibungslosere Benutzererfahrung. 🔍