Kasutades jälge- ja spand -ID -sid, et parandada kevadisi alglaadimismõõdikuid igas kihis

Ühendamine mõõdikud ja jälgimine kevadises saabas

Hajutatud süsteemidega töötades on oluline tagada kõigi kihtide jälgimine. Kevade alglaadimisel saavad logid juba jälje ID -sid jäädvustada, muutes teenuste taotluste jälgimise lihtsamaks. Nende jälgede ja SPAT ID -de integreerimine mõõdikutesse on siiski väljakutse. 📊

Kujutage ette, et silute jõudlusprobleemi ja näete logisid jäljeliste ID -dega, kuid ei saa neid seostada konkreetsete mõõdikute andmetega. See piirangu muudab süsteemi käitumise tõhusa analüüsimise raskemaks. Selle lünga ületamiseks on vaja viisi, kuidas sildistada mõõdikuid erinevatest kihtidest - puhastusjuhtidest ja JPA hoidlatest - jäljendite ja SPAT ID -dega.

Prometheus, Grafana ja Zipkin pakuvad võimsaid jälgimis- ja jälgimisvõimalusi. Kuigi logid pakuvad teadmisi päringute voogudest, suurendab jälgimise konteksti mõõdikutele nähtavust kõigi kihtide vahel. See tähendab, et saame korrelatsioonis latentsusaja, veamäärade ja läbilaskevõimega konkreetsete kasutajataotlustega.

Selles juhendis uurime, kuidas konfigureerida kevadisi alglaadimist, et lisada iga rakenduskihi mõõdikutele ID -d. Ükskõik, kas tegemist on puhke lõpp-punktide või andmebaasi interaktsioonidega, aitab see lähenemisviis teil saavutada kogu virna jälgitavust. 🚀

Käsk	Kasutamise näide
OncePerRequestFilter	Kevadine alglaadimisfilter, mis tagab päringu töötlemise ainult üks kord elutsükli kohta, muutes selle kasulikuks mõõdikutele jälje ID -de lisamiseks.
MeterRegistry.counter()	Kasutatakse kohandatud mõõdiku loenduri loomiseks ja suurendamiseks, võimaldades mikromeetril mõõdikute märgistamist.
TraceContextHolder.getTraceId()	Kohandatud utiliidimeetod, mis hangib praeguse jälje ID jälgimiskontekstist, tagades kihtide õige korrelatsiooni.
StatementInspector	Liides hibernaadist, mis võimaldab SQL -päringute muutmist ja kontrollimist enne täitmist, mis on kasulik andmebaasi mõõdikute sildistamiseks.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	Fetches Prometheus mõõdikute andmeid oma API kaudu, et kuvada reaalajas jälitus ID-põhised mõõdikud esiosas.
response.json()	Parseerib Prometheuse API vastust JSON -vormingusse, muutes Reacti mõõdikute töötlemise ja kuvamise lihtsamaks.
meterRegistry.counter().increment()	Täiustab selgesõnaliselt konkreetset mõõdiku loendurit, võimaldades iga päringu või andmebaasi päringut arvestada koos jäljeliste ID -dega.
filterChain.doFilter()	Edastab taotluse ja vastuse ahelas järgmisele filtrile, tagades pärast mõõdikute lisamist normaalse päringu töötlemise.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	React konks, mis töötab üks kord komponendi kinnitamisel, mida kasutatakse siin Prometheuse mõõdikute toomiseks, kui armatuurlaud laadib.

Vaatletavuse suurendamine mõõdikute jälje ID -ga

Kaasaegsetes hajutatud süsteemides on silumise ja jõudluse jälgimiseks ülioluline korrelatsioonis logid ja mõõdikud. Meie välja töötatud skriptid aitavad integreerida ja Spring Boot’s Otsitavuse virna. Esimene skript tutvustab kohandatud filtrit kasutades Sissetulevate HTTP -taotluste pealtkuulamiseks ja mikromeetri mõõdikutele lisage jäljed. See tagab, et iga HTTP -taotlus loetakse ja märgistatakse vastava jälje ID -ga. Ilma selleta oleks individuaalse taotluse jälgimine mitme teenuse vahel keeruline. Kujutage ette aeglase API vastuse tõrkeotsingut, teadmata, kas probleem asub kontrolleri, teenuse või andmebaasi kihis! 🚀

Meie teine ​​skript keskendub püsivuse kihile võimendades . See komponent kontrollib SQL -i päringuid enne täitmist, võimaldades meil lisada ID -sid andmebaasi interaktsioonidele. See tähendab, et saame jälgida mitte ainult HTTP-taotlusi, vaid ka nende loodud päringuid, andes täieliku ülevaate süsteemi jõudlusest. Näiteks kui hoidlameetodile kutsuv lõpp -punkt põhjustab aeglasi päringuid, võivad meie sildistatud mõõdikud aidata algpõhjust tuvastada. Kasutades , suurendame mõõdikut iga kord, kui päringu täitmine, tagades andmebaasi jõudluse täieliku nähtavuse.

Esiservas ehitasime lihtsa Reacti armatuurlaua, mis tõmbab ja kuvab Trace ID-dega sildistatud Prometheus mõõdikuid. Kasutamine Võimaldab meie rakendusel hankida andmeid Prometheusest reaalajas. Kui kasutaja avab armatuurlaua, näevad nad Trace ID -ga esitatud taotluste arvu, aidates meeskondadel seostada taustaprogrammide tegevust kasutaja käitumisega. Konkreetse päringu siluv arendaja saab kiiresti oma jälje ID otsida ja vaadata, kui palju päringuid selle käivitas. See lähenemisviis parandab jälgimist ja muudab silumisseansid palju tõhusamaks. 📊

Lõppkokkuvõttes töötavad need lahendused koos kõigi rakenduskihtide sujuva jälgimiskogemuse loomiseks. Kombineerides Spring Boot’s Otsitavuse tööriistad Prometheuse, Grafana ja Zipkiniga, saavutame kogu virna jälgimise. Arendajad saavad nüüd hõlpsalt jälgida taotlusi sisestuspunktidelt andmebaasipäringuteni. See mitte ainult ei paranda süsteemi töökindlust, vaid vähendab ka silumisaega. Reaalse maailma stsenaariumi korral aitaks see tuvastada jõudluse kitsaskohti ja optimeerida ressursside jaotamist enne väljaannete laienemist. Selliste vaadeldavuse parimate tavade rakendamine tagab parema jõudluse, kiirema tõrkeotsingu ja täiustatud kasutajakogemuse. 🚀

// 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;

Täiustatud jälgitavus kevadistes alglaadimismõõdikutes

Kuigi oleme uurinud integreerimist Puhke- ja andmebaasi mõõdikutes on veel üks oluline aspekt hajutatud tehingute jälgimine. MicroServices arhitektuuris hõlmab üks kasutajataotlus sageli mitut teenust, muutes oluliseks jälgimise, kuidas päring levitab. Kevadises saabas, kui seda kombineeritakse selliste tööriistadega nagu OpenteleMetry, võimaldab meil jäädvustada iga teenuse interaktsiooni jaoks üksikasjalikke vahendeid. See tagab, et Front kasutajaliidese API -de ja andmebaaside taustal olevad taotlused on korrelatsioonis ühe jälje all. Ilma selleta muutub jõudluse kitsaskohtade silumine oluliselt raskemaks. 🔍

Teine oluline aspekt on asünkroonsete operatsioonide jälgitavuse rakendamine. Kaasaegsetes rakendustes kulgevad paljud protsessid taustal, näiteks sündmustest lähtuvad toimingud Kafka või RabbitMQ-ga. Konfigureerides kevadise alglaadimise ID -de levitamiseks sõnumijärjekordades, saame tagada, et isegi asünkroonsed ülesanded oleksid õigesti jäljed. Näiteks kui tellimus paigutatakse e-kaubanduse süsteemi, käsitlevad mitmed teenused inventari, makse ja teatisi. Kui probleem tekib ühes neist etapist, oleks algpõhjuse jälgimine peaaegu võimatu ilma vahemaa korraliku levikuta.

Turva- ja andmete terviklikkus on jälgimise rakendamisel ka võtmetähtsusega. Väliselt jälje ID -de paljastamine võib põhjustada turvariske, kui neid ei käsitleta korralikult. Parimate tavade hulka kuulub tundliku jälgimise teabe filtreerimine ja tagamine, et logid ja mõõdikud ei paljasta tahtmatult isikuandmeid. Lisaks tagab jälgitavuse kombineerimine rollipõhise juurdepääsu kontrolliga, et ainult volitatud töötajad saavad üksikasjaliku jälgimise kohta päringu. Nende turvameetmete rakendamine tagab, et jälgitavus jääb pigem vara kui vastutuseks. 🚀

1. Kuidas lubada jälgida kevadises alglaadimisrakenduses?
2. Spring Boot toetab läbi jälgimist ja . Lisades sobivad sõltuvused ja konfigureerides jälgimisomadusi, saate jälje ja ID -sid automaatselt jäädvustada.
3. Kas ma saan jälgida jälgi ID -sid mitme mikroteenuse vahel?
4. Jah, kasutades või Koos hajutatud jälgimisraamatukogudega saab jälgida jälgi ID -sid mitme teenuse korral, võimaldades täielikku nähtavust päringute voogudes.
5. Kuidas ma saan Kafka sõnumitele jälgida ID -sid?
6. Saate lisada jälje ID -d sõnumi päistel kasutades . Sõnumite tarbimisel eraldage jälje ID ja seadke see jälgimiskonteksti.
7. Kas Grafana armatuurlaudades on võimalik vaadata jälje ID -sid?
8. Jah, konfigureerides Prometheuse ja Grafana koos , saate jälgimisega seotud mõõdikuid visualiseerida otse oma Grafana paneelides.
9. Kuidas tagada Trace ID turvalisus?
10. Jälgimise teabe kaitsmiseks vältige väliste API -de ja logide jälgimise ID -de paljastamist. Kasutamine Tehnikad tundlike andmete filtreerimiseks enne logide salvestamist.

Jälgi ID -de rakendamine kõigi kihtide vahel annab põhjaliku ülevaate rakenduste käitumisest. Meediumide sildistades jälje- ja SPAT ID-dega, saavad arendajad otsast lõpuni nähtavuse, muutes aeglaste päringute või ebaõnnestunud teenuste diagnoosimise lihtsamaks. Selliste tööriistade kasutamine nagu Prometheus ja Grafana suurendab veelgi reaalajas jälgimist.

Lisaks silumisele aitab struktureeritud jälgimine parandada jõudluse optimeerimist. Ebaefektiivsete andmebaasipäringute tuvastamine, mikroteenuste latentsuse jälgimine ja päringute voogude analüüsimine muutub palju lihtsamaks. Jälgimistehnikatesse investeerimine tagab mitte ainult parema tõrkeotsingu, vaid ka sujuvama kasutajakogemuse. 🔍