Korištenje ID -ova traga i raspona za poboljšanje mjernih podataka o proljetnim prtljažnicima u svakom sloju

Objedinjavanje metrika i trag u proljetnom čizmi

Kada radite s distribuiranim sustavima, osiguravanje promatranja u svim slojevima je presudno. U Spring Boot -u, zapisnici već mogu uhvatiti ID -ove u tragovima, što olakšava praćenje zahtjeva u svim uslugama. Međutim, integriranje ovih ID -ova traga i raspona u metrike ostaje izazov. 📊

Zamislite da uklanjate pogrešnu problem s izvedbom i možete vidjeti zapisnike s ID -ovima u tragovima, ali ih ne možete povezati s određenim metričkim podacima. Ovo ograničenje otežava učinkovito analiziranje ponašanja sustava. Da bismo premostili ovaj jaz, potreban nam je način da označimo mjerne podatke iz različitih slojeva - zakrivenih kontrolera i skladišta JPA - s ID -ovima u tragovima i rasponu.

Prometej, Grafana i Zipkin nude snažne mogućnosti praćenja i praćenja. Dok zapisnici pružaju uvid u tokove zahtjeva, priključivanje konteksta traga mjernim podacima povećat će vidljivost u svim slojevima. To znači da možemo povezati kašnjenje, stope pogrešaka i propusnost s određenim korisničkim zahtjevima.

U ovom ćemo vodiču istražiti kako konfigurirati Spring Boot kako bi dodao ID traga i raspona mjernim podacima na svakom sloju aplikacije. Bilo da se bavite krajnjim točkama odmora ili interakcijama baze podataka, ovaj će vam pristup pomoći da postignete promatranost pune staze. 🚀

Naredba	Primjer upotrebe
OncePerRequestFilter	Proljetni filtar za pokretanje koji osigurava da se zahtjev obrađuje samo jednom po životnom ciklusu, što ga čini korisnim za dodavanje ID -a u tragovima mjernim podacima.
MeterRegistry.counter()	Koristi se za stvaranje i povećanje prilagođenog metričkog brojača, omogućavajući označavanje mjernih podataka s ID -ovima u tragovima u mikrometru.
TraceContextHolder.getTraceId()	Prilagođena korisna metoda koja dohvaća trenutni ID traga iz konteksta praćenja, osiguravajući ispravnu korelaciju kroz slojeve.
StatementInspector	Sučelje hibernacije koje omogućava modifikaciju i pregled SQL upita prije izvršenja, korisno za označavanje mjernih podataka baze podataka.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	Dohvaća podatke o mjernim mjernim podacima putem API-ja kako bi prikazao metrike utemeljene na ID-u u stvarnom vremenu u pročelju.
response.json()	Parses prometeus API odgovor u JSON format, što olakšava obradu i prikaz metrika u React.
meterRegistry.counter().increment()	Izričito povećava određeni metrički brojač, omogućavajući brojanje svakog zahtjeva ili upita baze podataka zajedno s ID -ovima u tragovima.
filterChain.doFilter()	Prenosi zahtjev i odgovor na sljedeći filter u lancu, osiguravajući uobičajenu obradu zahtjeva nakon dodavanja mjernih podataka.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	Kuka za reakciju koja se jednom radi na montažu komponenata, koja se ovdje koristi za dohvaćanje Prometheusovih metrika kada se nadzorna ploča učita.

Povećavanje promatranja s ID -om u tragovima u mjernim podacima

U modernim distribuiranim sustavima, korelacijske zapisnike i metrike ključne su za uklanjanje pogrešaka i praćenje performansi. Skripte koje smo razvili pomažu integrirati i u promatračku promatračku propovjedljivost Spring Boot. Prva skripta uvodi prilagođeni filter koristeći presresti dolazne HTTP zahtjeve i pričvršćivanje ID -ova traga na metrike mikrometra. To osigurava da se svaki HTTP zahtjev broji i označava odgovarajućim ID -om u tragovima. Bez toga, traženje pojedinačnog zahtjeva u više usluga bilo bi izazovno. Zamislite rješavanje problema s sporim API -jem bez znanja da li se problem nalazi u sloju kontrolera, usluge ili baze podataka! 🚀

Naš drugi scenarij usredotočen je na sloj upornosti koristeći . Ova komponenta pregledava SQL upite prije izvršenja, omogućujući nam dodavanje ID -a u tragovima u interakcije baze podataka. To znači da možemo pratiti ne samo HTTP zahtjeve, već i upita koje generiraju, pružajući pogled na performanse sustava u potpunosti. Na primjer, ako krajnja točka koja poziva metodu spremišta rezultira usporenim upitima, naši označeni metrici mogu pomoći u prepoznavanju uzroka. Pomoću , Povećavamo metriku svaki put kada se izvrši upit, osiguravajući potpunu vidljivost u uspješnosti baze podataka.

Na prednjoj strani izgradili smo jednostavnu nadzornu ploču React koja dohvaća i prikazuje Prometejeve metrike označene s ID-ovima u tragovima. Upotreba Omogućuje našoj aplikaciji da u stvarnom vremenu dohvati podatke s Prometeja. Kad korisnik otvori nadzornu ploču, vide broj upućenih zahtjeva po ID -u traga, pomažući timovima u korelaciji sigurnosnih aktivnosti s ponašanjem korisnika. Programer za uklanjanje pogrešaka određenog zahtjeva može brzo potražiti svoj ID traga i vidjeti koliko je upita pokrenuo. Ovaj pristup poboljšava praćenje i čini sesije za uklanjanje pogrešaka mnogo učinkovitijim. 📊

U konačnici, ta rješenja djeluju zajedno kako bi stvorili besprijekorno iskustvo praćenja u svim slojevima aplikacije. Kombinirajući alate promatranja Spring Boot-a s Prometeusom, Grafanom i Zipkinom, postižemo praćenje punog sloja. Programeri sada mogu s lakoćom pratiti zahtjeve s unosnih točaka do upita baze podataka. To ne samo da poboljšava pouzdanost sustava, već i smanjuje vrijeme uklanjanja pogrešaka. U stvarnom scenariju, ovo bi pomoglo u otkrivanju uskih grla performansi i optimiziranju raspodjele resursa prije nego što izdanja eskaliraju. Provedba takve promatračke najbolje prakse osigurava bolje performanse, brže rješavanje problema i poboljšano korisničko iskustvo. 🚀

// 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;

Napredna sljedivost u proljetnim mjernim podacima

Dok smo istraživali integriranje U metriku za odmor i bazu podataka, još jedan ključni aspekt je nadziranje distribuiranih transakcija. U arhitekturi Microservices, jedan korisnički zahtjev često obuhvaća više usluga, što je važno pratiti kako se zahtjev širi. Spring Boot, u kombinaciji s alatima poput OpenTelemetry, omogućava nam da uhvatimo detaljne raspone za svaku servisnu interakciju. To osigurava da su zahtjevi od sučelja za sučelje za podupiranje API -ja i baza podataka povezani sa jednim tragom. Bez toga, uklanjanje pogrešaka uskih grla postaju znatno teže. 🔍

Drugi važan aspekt je primjena sljedivosti na asinhrone operacije. U modernim aplikacijama mnogi se procesi pokreću u pozadini, poput akcija vođenih događajima s Kafkom ili RabbitMQ. Konfiguriranjem Spring Boot -a za širenje ID -ova traga u redovima poruka, možemo osigurati da se pravilno pronađu i asinhroni zadaci. Na primjer, kada se narudžba postavi u sustav e-trgovine, više usluga upravlja zalihama, plaćanjem i obavijestima. Ako se u jednom od ovih koraka pojavi problem, praćenje uzroka bilo bi gotovo nemoguće bez odgovarajućeg širenja raspona.

Povećanje sigurnosti i podataka također su ključni prilikom implementacije praćenja. Izlaganje ID -a u tragovima izvana može dovesti do sigurnosnih rizika ako se ne postupa pravilno. Najbolje prakse uključuju filtriranje podataka o osjetljivim na tragove i osiguravanje da zapisnici i metrike nehotice ne otkrivaju osobne podatke. Nadalje, kombiniranje sljedivosti s kontrolom pristupa na temelju uloga osigurava da samo ovlašteno osoblje može upitati detaljne informacije o praćenju. Provedba ovih sigurnosnih mjera osigurava da promatranost ostaje imovina, a ne obveza. 🚀

1. Kako mogu omogućiti praćenje u aplikaciji Spring Boot?
2. Spring Boot podržava traženje kroz i . Dodavanjem odgovarajućih ovisnosti i konfiguriranja svojstava traganja možete automatski uhvatiti ID -ove traga i raspona.
3. Mogu li pratiti ID traga u više mikroservisa?
4. Da, koristeći ili Uz distribuirane biblioteke za praćenje, ID -ovi u tragovima mogu se širiti u više usluga, omogućujući potpunu vidljivost u protocima zahtjeva.
5. Kako mogu priložiti ID traga na Kafka poruke?
6. ID traga možete uključiti u zaglavlja poruka koristeći . Kada konzumirate poruke, izvadite ID traga i postavite ga u kontekst praćenja.
7. Je li moguće pregledati ID -ove u tragovima na nadzornim pločama Grafana?
8. Da, konfiguriranjem Prometeja i Grafana s , Možete vizualizirati mjerne podatke povezane s tragovima izravno na svojim grafana pločama.
9. Kako mogu osigurati sigurnost ID -a u tragovima?
10. Da biste zaštitili informacije o tragovima, izbjegavajte izlaganje ID -a u tragovima u vanjskim API -jevima i zapisnicima. Koristiti Tehnike filtriranja osjetljivih podataka prije pohranjivanja zapisnika.

Provedba ID -ova traga u svim slojevima pruža duboke uvide u ponašanje aplikacije. Oznakom mjernih podataka s ID-ovima u tragovima i rasponu, programeri dobivaju krajnje vidljivost, što olakšava dijagnosticiranje sporih zahtjeva ili neuspjelih usluga. Korištenje alata poput Prometheus i Grafana dodatno poboljšava nadzor u stvarnom vremenu.

Osim uklanjanja pogrešaka, strukturirano traženje pomaže poboljšati optimizaciju performansi. Identificiranje neučinkovitih upita baze podataka, praćenje kašnjenja mikroservisa i analiza protoka zahtjeva postaju mnogo jednostavniji. Ulaganje u tehnike praćenja osigurava ne samo bolje rješavanje problema, već i glatko korisničko iskustvo. 🔍