Utilisation d'ID de trace et de span pour améliorer les mesures de démarrage de ressort dans chaque couche

Métriques unificatrices et traçage dans Spring Boot

Lorsque vous travaillez avec des systèmes distribués, assurer une observabilité sur toutes les couches est crucial. Dans Spring Boot, les journaux peuvent déjà capturer des ID de trace, ce qui facilite le suivi des demandes entre les services. Cependant, l'intégration de ces ID de trace et d'étendue dans les mesures reste un défi. 📊

Imaginez que vous déboguez un problème de performance, et vous pouvez voir les journaux avec des ID de trace mais ne pouvez pas les corréler avec des données métriques spécifiques. Cette limitation rend plus difficile l'analyse efficace du comportement du système. Pour combler cet écart, nous avons besoin d'un moyen de marquer des mesures à partir de différentes couches - des contrôleurs et des référentiels JPA - avec des identifiants de trace et de portée.

Prométhée, Grafana et Zipkin offrent de puissantes capacités de surveillance et de traçage. Bien que les journaux fournissent des informations sur les flux de demande, la connexion du contexte de trace aux métriques améliorera la visibilité sur toutes les couches. Cela signifie que nous pouvons corréler la latence, les taux d'erreur et le débit avec des demandes utilisateur spécifiques.

Dans ce guide, nous explorerons comment configurer Spring Boot pour ajouter des ID de trace et de transmission sur les métriques à chaque couche d'application. Que vous ayez affaire à des points de terminaison de repos ou à des interactions de base de données, cette approche vous aidera à atteindre une observabilité complète. 🚀

Commande	Exemple d'utilisation
OncePerRequestFilter	Un filtre de démarrage à ressort qui garantit qu'une demande n'est traitée qu'une seule fois par cycle de vie, ce qui le rend utile pour ajouter des ID de trace aux métriques.
MeterRegistry.counter()	Utilisé pour créer et incrémenter un compteur métrique personnalisé, permettant le marquage des mesures avec des ID de trace au micromètre.
TraceContextHolder.getTraceId()	Une méthode d'utilité personnalisée qui récupère l'ID de trace actuel du contexte de traçage, garantissant une corrélation correcte entre les couches.
StatementInspector	Une interface de Hibernate qui permet la modification et l'inspection des requêtes SQL avant exécution, utile pour le marquage des métriques de la base de données.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	Rechet les données de métriques Prometheus via son API pour afficher des mesures basées sur des ID de trace en temps réel dans le frontend.
response.json()	Analyse la réponse de l'API Prometheus dans un format JSON, ce qui facilite le traitement et l'affichage des mesures dans React.
meterRegistry.counter().increment()	Incrémente explicitement un compteur métrique spécifique, permettant à chaque demande ou requête de base de données d'être comptée avec les ID de trace.
filterChain.doFilter()	Passe la demande et la réponse au filtre suivant dans la chaîne, assurant un traitement normal de la demande après avoir ajouté des mesures.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	Un crochet React qui s'exécute une fois sur le support de composant, utilisé ici pour récupérer les métriques Prométhée lorsque le tableau de bord se charge.

Amélioration de l'observabilité avec ID de trace dans les mesures

Dans les systèmes distribués modernes, la corrélation des journaux et des métriques est cruciale pour le débogage et la surveillance des performances. Les scripts que nous avons développés aident à intégrer et dans la pile d'observabilité de Spring Boot. Le premier script introduit un filtre personnalisé en utilisant Pour intercepter les demandes HTTP entrantes et attacher des ID de trace aux métriques micrométriques. Cela garantit que chaque demande HTTP est comptée et étiquetée avec son ID de trace respectif. Sans cela, le traçage d'une demande individuelle sur plusieurs services serait difficile. Imaginez le dépannage d'une réponse API lente sans savoir si le problème réside dans le contrôleur, le service ou la couche de base de données! 🚀

Notre deuxième script se concentre sur la couche de persistance en tirant parti . Ce composant inspecte les requêtes SQL avant l'exécution, ce qui nous permet d'appeler les ID de trace aux interactions de base de données. Cela signifie que nous pouvons suivre non seulement les demandes HTTP, mais aussi les requêtes qu'ils génèrent, donnant une vue complète des performances du système. Par exemple, si un point de terminaison appelant une méthode de référentiel entraîne des requêtes lentes, nos mesures marquées peuvent aider à identifier la cause profonde. En utilisant , nous incrémentons une métrique chaque fois qu'une requête est exécutée, garantissant une visibilité complète dans les performances de la base de données.

Sur le côté frontal, nous avons construit un simple tableau de bord React qui va et affiche des métriques Prométhée marquées avec des ID de trace. L'utilisation de Permet à notre application de récupérer des données de Prometheus en temps réel. Lorsqu'un utilisateur ouvre le tableau de bord, il constate le nombre de demandes faites par ID de trace, aidant les équipes à corréler l'activité du backend avec le comportement de l'utilisateur. Un développeur débogage d'une demande spécifique peut rapidement rechercher son ID de trace et voir le nombre de requêtes qu'il a déclenchées. Cette approche améliore la surveillance et rend les séances de débogage beaucoup plus efficaces. 📊

En fin de compte, ces solutions fonctionnent ensemble pour créer une expérience de traçage transparente sur toutes les couches d'application. En combinant les outils d'observabilité de Spring Boot avec Prometheus, Grafana et Zipkin, nous atteignons une surveillance complète. Les développeurs peuvent désormais suivre les demandes des points d'entrée aux requêtes de base de données avec facilité. Cela améliore non seulement la fiabilité du système, mais réduit également le temps de débogage. Dans un scénario du monde réel, cela aiderait à détecter les goulots d'étranglement des performances et à optimiser l'allocation des ressources avant que les problèmes ne dégénèrent. La mise en œuvre de ces meilleures pratiques d'observabilité garantit de meilleures performances, un dépannage plus rapide et une expérience utilisateur améliorée. 🚀

// 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;

Traçabilité avancée dans les métriques de démarrage de printemps

Pendant que nous avons exploré l'intégration Dans le repos et les mesures de base de données, un autre aspect crucial consiste à surveiller les transactions distribuées. Dans Microservices Architecture, une seule demande d'utilisateur s'étend souvent sur plusieurs services, ce qui rend essentiel de suivre la façon dont une demande se propage. Spring Boot, lorsqu'il est combiné avec des outils tels que l'OpenTelemetry, nous permet de capturer des portes détaillées pour chaque interaction de service. Cela garantit que les demandes d'une interface utilisateur frontale aux API et les bases de données backend sont toutes corrélées sous une seule trace. Sans cela, le débogage des goulots d'étranglement des performances devient beaucoup plus difficile. 🔍

Un autre aspect important consiste à appliquer la traçabilité aux opérations asynchrones. Dans les applications modernes, de nombreux processus s'exécutent en arrière-plan, tels que des actions axées sur les événements avec Kafka ou Rabbitmq. En configurant Spring Boot pour propager les ID de trace dans les files d'attente de messages, nous pouvons nous assurer que même les tâches asynchrones sont correctement tracées. Par exemple, lorsqu'une commande est passée dans un système de commerce électronique, plusieurs services gèrent l'inventaire, le paiement et les notifications. Si un problème se pose dans l'une de ces étapes, le traçage de la cause profonde serait presque impossible sans une propagation de portée appropriée.

La sécurité et l'intégrité des données sont également essentielles lors de la mise en œuvre du traçage. L'exposition des ID de trace externe peut entraîner des risques de sécurité s'ils ne sont pas gérés correctement. Les meilleures pratiques incluent le filtrage des informations de trace sensibles et la garantie que les journaux et les métriques n'exposent pas par inadvertance des données personnelles. De plus, la combinaison de traçabilité avec le contrôle d'accès basé sur les rôles garantit que seul le personnel autorisé peut interroger des informations de traçage détaillées. La mise en œuvre de ces mesures de sécurité garantit que l'observabilité reste un actif plutôt qu'un passif. 🚀

1. Comment activer le traçage dans une application Spring Boot?
2. Spring Boot prend en charge le traçage et . En ajoutant les dépendances appropriées et en configurant les propriétés de traçage, vous pouvez capturer automatiquement les ID de trace et d'écart.
3. Puis-je suivre les ID de trace sur plusieurs microservices?
4. Oui, en utilisant ou Parallèlement aux bibliothèques de traçage distribué, les ID de trace peuvent être propagés sur plusieurs services, permettant une visibilité complète dans les flux de demande.
5. Comment puis-je attacher des ID de trace aux messages Kafka?
6. Vous pouvez inclure l'ID de trace dans les en-têtes de message en utilisant . Lors de la consommation de messages, extrayez l'ID de trace et définissez-le dans le contexte de traçage.
7. Est-il possible de visualiser les ID de trace dans les tableaux de bord Grafana?
8. Oui, en configurant Prometheus et Grafana avec , vous pouvez visualiser les mesures liées à la trace directement dans vos panneaux Grafana.
9. Comment assurer la sécurité des ID de trace?
10. Pour protéger les informations de trace, évitez d'exposer les ID de trace dans les API et les journaux externes. Utiliser Techniques pour filtrer les données sensibles avant de stocker les journaux.

La mise en œuvre d'ID de trace sur toutes les couches fournit des informations approfondies sur le comportement d'application. En marquant des mesures avec des ID de trace et de span, les développeurs obtiennent une visibilité de bout en bout, ce qui facilite le diagnostic de requêtes lents ou les services d'échec. L'utilisation d'outils comme Prometheus et Grafana améliore encore la surveillance en temps réel.

Au-delà du débogage, le traçage structuré aide à améliorer l'optimisation des performances. L'identification des requêtes de base de données inefficaces, le suivi de la latence des microservices et l'analyse des flux de demande devient beaucoup plus simple. Investir dans des techniques de traçage assure non seulement un meilleur dépannage, mais aussi une expérience utilisateur plus fluide. 🔍