Håndtere tilpassede topptekstspor i Spring Boot 3.4
Tenk deg at du har en Spring Boot 3.4-netttjeneste som fungerer sømløst med to klienter. Den første klienten bruker Spring Boot 3+, noe som gjør sporforplantning til en lek. Uten ekstra innsats får du vakker ende-til-ende sporingskontinuitet 🪄. Logger vises rene og tilkoblet, som ved et magi.
Ting tar imidlertid en vending når klient to spiller inn. I stedet for standard sporingshoder, sender de tilpassede overskrifter som `ot-custom-traceid` og `ot-custom-spanid`. Selv om disse egendefinerte overskriftene inneholder gyldig sporingsinformasjon, klarer ikke Spring Boot å spre disse sporene. Resultatet? Du mister muligheten til å koble klientspor med logger på serversiden.
Dette skaper et observerbarhetsgap. For klient én ser du hele banen til en forespørsel på tvers av tjenester. For klient to ser du bare logger på serversiden, mangler det kritiske klientsporet. Det er som å se et halvt puslespill – du vet at noe mangler, men kan ikke sette bitene sammen. 😓
I denne artikkelen vil vi utforske hvordan du løser dette problemet uten å stole på Spring Cloud Sleuth, og forblir tro mot Spring Boot 3.4-økosystemet. På slutten vil du vite hvordan du sprer og fortsetter spor fra tilpassede overskrifter, og sikrer sømløs observerbarhet på tvers av systemet ditt.
Kommando | Eksempel på bruk |
---|---|
MDC.put | Denne kommandoen legger til nøkkelverdi-par til Mapped Diagnostic Context (MDC), slik at egendefinerte sporings-IDer kan inkluderes i logger. For eksempel MDC.put("traceId", "12345"). |
MDC.clear | Fjerner alle oppføringer fra MDC etter at en forespørsel er behandlet for å unngå sporing av kontaminering mellom forespørsler. For eksempel MDC.clear(). |
OncePerRequestFilter | Et Spring Boot-filter som sikrer at filterlogikken kjøres kun én gang per HTTP-forespørsel, ideelt for å spore overskrifter. Eksempel: offentlig klasse CustomTraceFilter utvider OncePerRequestFilter. |
filterChain.doFilter | Går videre til neste filter i kjeden, og sikrer at forespørselen fortsetter gjennom andre filtre. For eksempel filterChain.doFilter(request, response). |
RestTemplate.getInterceptors() | Henter listen over interceptorer for en RestTemplate-forekomst, slik at egendefinerte interceptorer kan legges til. Eksempel: restTemplate.getInterceptors().add(new CustomInterceptor()). |
ClientHttpRequestInterceptor | Et grensesnitt for å avskjære utgående HTTP-forespørsler og legge til egendefinerte overskrifter. For eksempel implementering av ClientHttpRequestInterceptor for å sette inn sporings-IDer. |
HttpServletRequest.getHeader | Trekker ut verdien av en bestemt HTTP-header fra den innkommende forespørselen. Eksempel: request.getHeader("ot-custom-traceid"). |
FilterRegistrationBean | Registrerer tilpassede filtre i Spring Boot-applikasjonen. For eksempel: registrationBean.setFilter(new CustomTraceFilter()). |
MockMvc.perform | Simulerer HTTP-forespørsler i enhetstester for Spring Boot-applikasjoner. Eksempel: mockMvc.perform(get("/test-endpoint").header("ot-custom-traceid", "12345")). |
ClientHttpRequestExecution.execute | Utfører den avlyttede HTTP-forespørselen med den angitte forespørselsteksten og overskriftene. Eksempel: execution.execute(request, body). |
Egendefinert topptekstsporing i Spring Boot
En av nøkkelkomponentene for å løse dette problemet er CustomTraceFilter. Dette filteret utvider OncePerRequestFilter klasse, og sikrer at sporingshodelogikken kjører bare én gang for hver HTTP-forespørsel. Filtre i Spring Boot er utrolig nyttige når du endrer forespørsler eller svar globalt. For eksempel hvis klienten sender sporingsinformasjon som ot-custom-traceid eller ot-custom-spanid i egendefinerte overskrifter fanger dette filteret opp forespørselen, trekker ut disse overskriftene og overfører dem til Mapped Diagnostic Context (MDC). Ved å legge til sporings-ID-ene til MDC, sikrer vi at disse identifikatorene er synlige i loggene som genereres under forespørselsbehandlingen.
MDC er en kritisk del av loggingsrammeverk som SLF4J og Logback. Det lar oss lagre kontekstuell informasjon for gjeldende tråd, for eksempel tilpassede sporings-IDer. Bruke kommandoer som MDC.put og MDC.clear, sikrer vi at loggingssystemet inkluderer spordetaljene og unngår kontaminering mellom samtidige forespørsler. For eksempel, hvis klient to sender `ot-custom-traceid` som `8f7ebd8a73f9a8f50e6a00a87a20952a`, lagres denne IDen i MDC og inkluderes i alle nedstrømslogger, og skaper en konsistent sporingsbane.
På den annen side, for utgående HTTP-forespørsler, spiller RestTemplate-interceptor en viktig rolle. Ved å implementere ClientHttpRequestInterceptor, kan vi legge ved de samme sporingshodene (`ot-custom-traceid` og `ot-custom-spanid`) til utgående forespørsler. Dette sikrer at sporingskontinuiteten opprettholdes når applikasjonen kaller andre mikrotjenester. For eksempel, når serveren behandler en forespørsel med sporings-ID `8f7ebd8a73f9a8f50e6a00a87a20952a`, knytter den denne IDen til de utgående overskriftene, slik at nedstrømstjenester kan gjenkjenne og spre sporet sømløst.
Til slutt validerer enhetstestene skrevet med MockMvc hele oppsettet ved å simulere HTTP-forespørsler og verifisere header-utbredelse. I virkelige applikasjoner er testing avgjørende for å sikre at sporhodene håndteres riktig. For eksempel, ved å sende en GET-forespørsel med tilpassede overskrifter og inspisere svaret eller loggene, kan vi bekrefte at filteret og interceptoren fungerer som forventet. Denne omfattende tilnærmingen løser utfordringen uten å stole på eldre avhengigheter som Spring Cloud Sleuth. Til syvende og sist sikrer kombinasjonen av filtre, interceptorer og MDC sporingskontinuitet selv når klienter bruker tilpassede overskrifter, noe som gjør systemet robust og fullt observerbart. 🌟
Forplante tilpassede sporingshoder i Spring Boot 3.4
Bruker Java med Spring Boot 3.4 og Micrometer for Backend Processing
// Solution 1: Extract and Propagate Custom Trace Headers Manually
// Import necessary Spring Boot and Micrometer libraries
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
public class CustomTraceFilter extends OncePerRequestFilter {
@Override
protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain)
throws IOException {
String traceId = request.getHeader("ot-custom-traceid");
String spanId = request.getHeader("ot-custom-spanid");
try {
if (traceId != null) {
MDC.put("traceId", traceId); // Add traceId to Mapped Diagnostic Context
}
if (spanId != null) {
MDC.put("spanId", spanId);
}
filterChain.doFilter(request, response); // Continue request processing
} finally {
MDC.clear(); // Ensure MDC is cleared after processing
}
}
}
// Register the filter in your configuration class
@Configuration
public class FilterConfig {
@Bean
public FilterRegistrationBean<CustomTraceFilter> traceFilter() {
FilterRegistrationBean<CustomTraceFilter> registrationBean = new FilterRegistrationBean<>();
registrationBean.setFilter(new CustomTraceFilter());
registrationBean.addUrlPatterns("/*");
return registrationBean;
}
}
Unit Test for Custom Trace Header Propagation
Testing med JUnit og MockMvc for å validere sporingshodeutbredelse
// Import necessary libraries
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.autoconfigure.web.servlet.WebMvcTest;
import org.springframework.test.web.servlet.MockMvc;
import static org.springframework.test.web.servlet.request.MockMvcRequestBuilders.get;
import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.status;
@WebMvcTest
public class CustomTraceFilterTest {
@Autowired
private MockMvc mockMvc;
@Test
public void testCustomTraceHeaders() throws Exception {
mockMvc.perform(get("/test-endpoint")
.header("ot-custom-traceid", "12345")
.header("ot-custom-spanid", "67890"))
.andExpect(status().isOk());
}
}
Spre tilpassede overskrifter i HTTP-forespørsler ved å bruke RestTemplate
Bruke RestTemplate Interceptors for å legge til egendefinerte overskrifter i utgående forespørsler
// Import necessary libraries
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.HttpRequest;
import org.springframework.http.client.ClientHttpRequestExecution;
import org.springframework.http.client.ClientHttpRequestInterceptor;
import org.springframework.http.client.ClientHttpResponse;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import java.io.IOException;
public class CustomHeaderInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {
@Override
public ClientHttpResponse intercept(HttpRequest request, byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {
HttpHeaders headers = request.getHeaders();
headers.add("ot-custom-traceid", "12345");
headers.add("ot-custom-spanid", "67890");
return execution.execute(request, body);
}
}
// Register the interceptor with RestTemplate
@Configuration
public class RestTemplateConfig {
@Bean
public RestTemplate restTemplate() {
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
restTemplate.getInterceptors().add(new CustomHeaderInterceptor());
return restTemplate;
}
}
Håndtere tilpassede topptekstsporinger med OpenTelemetry i Spring Boot 3.4
Når du arbeider med Spring Boot 3.4, er en annen kraftig tilnærming til å spre spor fra tilpassede overskrifter ved å integrere OpenTelemetri. OpenTelemetry, et åpen kildekode-observasjonsrammeverk, hjelper til med å instrumentere, samle inn og eksportere spor sømløst. Det gir mekanismer for å trekke ut og injisere sporingskontekst, inkludert tilpassede overskrifter som ot-custom-traceid og ot-custom-spanid, inn i søknaden din. Ved å utnytte OpenTelemetrys TextMapPropagator kan du bygge bro mellom ikke-standardklienter og observerbarhetssystemet ditt.
For å bruke OpenTelemetry i Spring Boot 3.4, kan en tilpasset propagator implementeres for å trekke ut sporingsinformasjon fra de tilpassede overskriftene og knytte den til gjeldende sporingskontekst. For eksempel, når serveren din mottar en innkommende forespørsel fra klient to, kan OpenTelemetry analysere tilpassede overskrifter og rekonstruere den opprinnelige sporingskonteksten. Dette sikrer at nedstrømstjenester ser de samme sporings-ID-ene, noe som tillater ende-til-ende-synlighet. I motsetning til eldre løsninger som Spring Cloud Sleuth, er OpenTelemetry lett og samsvarer med moderne observerbarhetsstandarder.
Ved å kombinere OpenTelemetrys propagator med Micrometer, kan du berike dine beregninger og logging med sporingsinformasjon. Tenk deg å se spor etter forespørsler som kommer fra både Client One og Client Two sømløst i observasjonsverktøyet ditt. OpenTelemetry støtter automatisk integrasjoner med Prometheus, Zipkin eller Jaeger, slik at du kan sentralisere sporvisualisering. Denne tilnærmingen sikrer at selv når tilpassede overskrifter er involvert, går ingen sporingsdata tapt, og feilsøking blir betydelig enklere. 🚀
Ofte stilte spørsmål om forplantning av tilpassede spor i vårstøvel
- Hvordan trekker jeg ut egendefinerte sporingshoder manuelt i Spring Boot?
- Du kan bruke request.getHeader("custom-header") for å hente en spesifikk overskrift manuelt og legge den til MDC ved å bruke MDC.put("traceId", verdi).
- Hva er fordelen med å bruke OpenTelemetry for tilpasset sporforplantning?
- OpenTelemetry gir en moderne, leverandørnøytral tilnærming til å spre spor, inkludert tilpassede overskrifter, på tvers av mikrotjenester.
- Kan jeg spre egendefinerte overskrifter med RestTemplate i Spring Boot?
- Ja, ved å implementere en ClientHttpRequestInterceptor, kan du legge ved egendefinerte overskrifter som traceid og spanid til utgående forespørsler.
- Hvordan registrerer jeg et filter for å fange overskrifter globalt?
- Du kan opprette et filter som utvider OncePerRequestFilter og registrere det ved å bruke FilterRegistrationBean for å fange opp overskrifter for alle endepunkter.
- Hvilke verktøy kan jeg bruke for å visualisere spor fra Spring Boot?
- Verktøy som Zipkin, Jaeger og Prometheus kan integreres med Spring Boot og OpenTelemetry for å visualisere ende-til-ende-spor.
Sikrer sømløs sporingskontinuitet
I moderne systemer er håndtering av tilpassede sporingshoder avgjørende for pålitelig observerbarhet. Ved å bruke filtre og interceptorer kan du fange opp klientlevert sporingsinformasjon og spre den riktig på tvers av tjenestene dine. Dette unngår fragmenterte logger og manglende spor. 🔍
Spring Boot 3.4, kombinert med Micrometer eller OpenTelemetry, tillater robuste løsninger uten å stole på eldre verktøy som Spring Cloud Sleuth. Enten du har å gjøre med Client Ones standardoverskrifter eller Client Twos egendefinerte overskrifter, vil implementering av disse teknikkene bygge bro over sporgapene effektivt. 🚀
Kilder og referanser
- Spring Boot Offisiell dokumentasjon: Utbredelse av sporingskontekster. Spring Boot Dokumentasjon
- OpenTelemetry for Java Developers: Guide to Trace Propagation. OpenTelemetry Java
- Mikrometerobservasjonsdokumentasjon: Integrering av tilpassede sporingshoder. Mikrometer observerbarhet
- SLF4J Logging API: Mapped Diagnostic Context (MDC) Use Cases. SLF4J manual