Utilizzo di ID Trace e Span per migliorare le metriche di avvio a molla in ogni livello

Metriche unificanti e tracciamento nello stivale a molla

Quando si lavora con sistemi distribuiti, è cruciale garantire l'osservabilità in tutti gli strati. Nello stivale primaverile, i registri possono già acquisire ID trace, rendendo più semplice il monitoraggio delle richieste tra i servizi. Tuttavia, l'integrazione di questi ID tracce e span in metriche rimane una sfida. 📊

Immagina di eseguire il debug di un problema di prestazioni e puoi vedere i registri con ID Trace ma non puoi correlarli con dati metrici specifici. Questa limitazione rende più difficile analizzare efficacemente il comportamento del sistema. Per colmare questa lacuna, abbiamo bisogno di un modo per taggare le metriche da diversi livelli - controller e repository JPA - con ID trace e span.

Prometheus, Grafana e Zip offrono potenti capacità di monitoraggio e tracciamento. Mentre i registri forniscono approfondimenti sui flussi di richiesta, l'allegato del contesto di traccia alle metriche migliorerà la visibilità in tutti i livelli. Ciò significa che possiamo correlare latenza, tassi di errore e throughput con richieste utente specifiche.

In questa guida, esploreremo come configurare lo stivale a molla per aggiungere traccia e sparire gli ID alle metriche in ogni livello dell'applicazione. Sia che tu abbia a che fare con endpoint di riposo o interazioni del database, questo approccio ti aiuterà a raggiungere l'osservabilità a pieno stack. 🚀

Comando	Esempio di utilizzo
OncePerRequestFilter	Un filtro di avvio a molla che garantisce che una richiesta venga elaborata una sola volta per ciclo di vita, rendendolo utile per l'aggiunta di ID di traccia alle metriche.
MeterRegistry.counter()	Utilizzato per creare e incrementare un contatore metrico personalizzato, consentendo la coda di metriche con ID di traccia in micrometro.
TraceContextHolder.getTraceId()	Un metodo di utilità personalizzato che recupera l'ID di traccia corrente dal contesto di traccia, garantendo una correlazione corretta tra i livelli.
StatementInspector	Un'interfaccia di Hibernate che consente la modifica e l'ispezione delle query SQL prima dell'esecuzione, utile per etichettare le metriche del database.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	Fetches Prometheus Metrics Data tramite la sua API per visualizzare metriche basate su ID in tempo reale nel frontend.
response.json()	Analizza la risposta dell'API Prometheus in un formato JSON, rendendo più facile elaborare e visualizzare le metriche in reazione.
meterRegistry.counter().increment()	Aumenta esplicitamente un contatore metrico specifico, consentendo il conteggio di ciascuna richiesta di richiesta o database insieme a ID di traccia.
filterChain.doFilter()	Passa la richiesta e la risposta al filtro successivo nella catena, garantendo la normale elaborazione delle richieste dopo l'aggiunta di metriche.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	Un gancio di reazione che funziona una volta sul monte componente, usato qui per recuperare le metriche Prometeo quando la cruscotto si carica.

Migliorare l'osservabilità con ID Trace in metriche

Nei moderni sistemi distribuiti, i registri e le metriche correlati è cruciale per il debug e il monitoraggio delle prestazioni. Gli script che abbiamo sviluppato aiutano a integrare E nello stack di osservabilità di Spring Boot. Il primo script introduce un filtro personalizzato utilizzando Per intercettare le richieste HTTP in arrivo e allegare ID di traccia alle metriche micrometriche. Ciò garantisce che ogni richiesta HTTP venga conteggiata ed etichettata con il rispettivo ID di traccia. Senza questo, tracciare una richiesta individuale su più servizi sarebbe impegnativo. Immagina la risoluzione dei problemi di una risposta API lenta senza sapere se il problema risiede nel controllo del controller, del servizio o del database! 🚀

La nostra seconda sceneggiatura si concentra sul livello di persistenza sfruttando . Questo componente ispeziona le query SQL prima dell'esecuzione, consentendoci di aggiungere tracce di ID alle interazioni del database. Ciò significa che possiamo tracciare non solo le richieste HTTP, ma anche le domande che generano, dando una vista completa delle prestazioni del sistema. Ad esempio, se un endpoint che chiama un metodo del repository si traduce in query lente, le nostre metriche etichettate possono aiutare a identificare la causa principale. Usando , Incretiamo una metrica ogni volta che viene eseguita una query, garantendo la completa visibilità sulle prestazioni del database.

Sul lato front-end, abbiamo costruito un semplice cruscotto React che recupera e visualizza le metriche Prometheus etichettate con ID trace. L'uso di Consente alla nostra applicazione di recuperare i dati da Prometeo in tempo reale. Quando un utente apre la dashboard, vede il numero di richieste effettuate per ID traccia, aiutando i team a correlare l'attività back -end con il comportamento dell'utente. Uno sviluppatore che debug una richiesta specifica può considerare rapidamente il suo ID traccia e vedere quante domande ha attivato. Questo approccio migliora il monitoraggio e rende le sessioni di debug molto più efficienti. 📊

In definitiva, queste soluzioni lavorano insieme per creare un'esperienza di tracciamento senza soluzione di continuità in tutti i livelli di applicazione. Combinando gli strumenti di osservabilità di Spring Boot con Prometheus, Grafana e Zipkin, otteniamo un monitoraggio a pala intero. Gli sviluppatori possono ora tracciare le richieste dai punti di ingresso alle query del database con facilità. Ciò non solo migliora l'affidabilità del sistema, ma riduce anche i tempi di debug. In uno scenario del mondo reale, ciò contribuirebbe a rilevare i colli di bottiglia delle prestazioni e ottimizzare l'allocazione delle risorse prima che i problemi aumentassero. L'implementazione di tali migliori pratiche di osservabilità garantisce prestazioni migliori, risoluzione più rapida e esperienza utente migliorata. 🚀

// 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;

Tracciabilità avanzata nelle metriche di avvio a molla

Mentre abbiamo esplorato l'integrazione In metriche di riposo e database, un altro aspetto cruciale è il monitoraggio delle transazioni distribuite. In Microservices Architecture, una richiesta di unica utente spesso copre più servizi, rendendo essenziale tracciare come si propaga una richiesta. Lo stivale a molla, se combinato con strumenti come OpenTelemetry, ci consente di acquisire campate dettagliate per ciascuna interazione del servizio. Ciò garantisce che le richieste da un'interfaccia utente del frontend alle API e ai database del backend siano tutte correlate in una singola traccia. Senza questo, il debug di strozzature per le prestazioni diventa significativamente più difficile. 🔍

Un altro aspetto importante è l'applicazione della tracciabilità alle operazioni asincrone. Nelle applicazioni moderne, molti processi eseguono in background, come azioni basate sugli eventi con Kafka o RabbitMQ. Configurando l'avvio a molla per propagare gli ID di traccia nelle code dei messaggi, possiamo garantire che anche le attività asincroni siano tracciate correttamente. Ad esempio, quando un ordine viene effettuato in un sistema di e-commerce, più servizi gestiscono l'inventario, il pagamento e le notifiche. Se si presenta un problema in uno di questi passaggi, la traccia della causa radicale sarebbe quasi impossibile senza una corretta propagazione.

Anche la sicurezza e l'integrità dei dati sono fondamentali quando si implementano la traccia. L'esposizione degli ID di traccia esternamente può portare a rischi per la sicurezza se non gestiti correttamente. Le migliori pratiche includono il filtraggio di informazioni sensibili sulla traccia e la garanzia che i registri e le metriche non espongano inavvertitamente i dati personali. Inoltre, la combinazione della tracciabilità con il controllo dell'accesso basato sul ruolo garantisce che solo il personale autorizzato possa interrogare informazioni dettagliate sulla traccia. L'implementazione di queste misure di sicurezza garantisce che l'osservabilità rimanga un'attività piuttosto che una responsabilità. 🚀

1. Come si abilita la traccia in un'applicazione di avvio a molla?
2. Lo stivale a molla supporta la traccia attraverso E . Aggiungendo le dipendenze appropriate e configurando le proprietà di tracciamento, è possibile acquisire tracce e sparing ID automaticamente.
3. Posso tenere traccia degli ID di traccia su più microservizi?
4. Sì, usando O Insieme alle librerie di tracciamento distribuito, gli ID di traccia possono essere propagati su più servizi, consentendo la piena visibilità nei flussi di richiesta.
5. Come posso allegare ID trace ai messaggi Kafka?
6. È possibile includere l'ID traccia nelle intestazioni dei messaggi . Quando si consumano messaggi, estrarre l'ID traccia e impostarlo nel contesto di traccia.
7. È possibile visualizzare gli ID di traccia nei dashboard Grafana?
8. Sì, configurando Prometheus e Grafana con , puoi visualizzare le metriche relative alla traccia direttamente nei pannelli Grafana.
9. Come mi assicuro la sicurezza dell'ID Trace?
10. Per proteggere le informazioni di traccia, evitare di esporre ID oligoeletti in API e registri esterni. Utilizzo Tecniche per filtrare i dati sensibili prima di archiviare i registri.

L'implementazione di ID di traccia su tutti i livelli fornisce approfondimenti sul comportamento dell'applicazione. Etichettando le metriche con ID trace e span, gli sviluppatori ottengono visibilità end-to-end, rendendo più semplice la diagnosi di richieste lente o servizi di fallimento. L'uso di strumenti come Prometheus e Grafana migliora ulteriormente il monitoraggio in tempo reale.

Oltre al debug, la traccia strutturata aiuta a migliorare l'ottimizzazione delle prestazioni. Identificare query di database inefficienti, monitorare la latenza dei microservizi e analizzare i flussi di richiesta diventano molto più semplici. Investire in tecniche di tracciamento garantisce non solo una migliore risoluzione dei problemi, ma anche un'esperienza utente più fluida. 🔍