Używanie identyfikatorów śledzenia i rozpiętości w celu poprawy wskaźników rozruchu sprężyn w każdej warstwie

Unifowanie wskaźników i śledzenie w Spring Boot

Podczas pracy z systemami rozproszonymi zapewnienie obserwacji we wszystkich warstwach jest kluczowe. W Spring Boot dzienniki mogą już przechwytywać identyfikatory śledzenia, co ułatwia śledzenie żądań w różnych usługach. Jednak zintegrowanie tych identyfikatorów śladów i rozpiętości z wskaźnikami pozostaje wyzwaniem. 📊

Wyobraź sobie, że debugujesz problem z wydajnością i możesz zobaczyć dzienniki z identyfikatorami śledzenia, ale nie możesz ich skorelować z określonymi danymi metrycznymi. To ograniczenie utrudnia skuteczną analizę zachowania systemu. Aby wypełnić tę lukę, potrzebujemy sposobu na oznaczenie wskaźników od różnych warstw - kontrolerów i repozytoriów JPA - z identyfikatorami śledzenia i rozpiętości.

Prometeusz, Grafana i Zipkin oferują potężne możliwości monitorowania i śledzenia. Podczas gdy dzienniki zapewniają wgląd w przepływy żądań, dołączenie kontekstu śledzenia do wskaźników zwiększy widoczność we wszystkich warstwach. Oznacza to, że możemy skorelować opóźnienie, wskaźniki błędów i przepustowość z określonymi żądaniami użytkownika.

W tym przewodniku zbadamy, jak skonfigurować Spring Boot, aby dołączyć identyfikatory śledzenia i rozprzestrzeniania się do wskaźników w każdej warstwie aplikacji. Niezależnie od tego, czy masz do czynienia z punktami końcowymi REST lub interakcji bazy danych, takie podejście pomoże Ci osiągnąć pełną obserwowalność. 🚀

Rozkaz	Przykład użycia
OncePerRequestFilter	Sprężyny filtr rozruchu, który zapewnia przetwarzanie żądania tylko raz na cykl życia, co czyni go przydatnym do dodawania identyfikatorów śledzenia do wskaźników.
MeterRegistry.counter()	Służy do tworzenia i zwiększania niestandardowego licznika metrycznego, umożliwiając oznaczenie wskaźników za pomocą identyfikatorów śledzenia w mikrometrze.
TraceContextHolder.getTraceId()	Niestandardowa metoda użyteczności, która pobiera bieżący identyfikator śledzenia z kontekstu śledzenia, zapewniając prawidłową korelację między warstwami.
StatementInspector	Interfejs Hibernacji, który umożliwia modyfikację i kontrolę zapytań SQL przed wykonaniem, przydatny do oznaczania wskaźników bazy danych.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	Pobiera dane wskaźników Prometeusa za pośrednictwem interfejsu API, aby wyświetlać wskaźniki oparte na identyfikatorach śledzenia w czasie rzeczywistym w froncie.
response.json()	Parsuje odpowiedź API Prometeusa w format JSON, ułatwiając przetwarzanie i wyświetlanie wskaźników w React.
meterRegistry.counter().increment()	Jawnie zwiększa określony licznik metryczny, umożliwiając policzenie każdego żądania lub bazy danych wraz z identyfikatorami śledzenia.
filterChain.doFilter()	Przekazuje żądanie i odpowiedź na następny filtr w łańcuchu, zapewniając normalne przetwarzanie żądań po dodaniu wskaźników.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	Haczyk React, który działa raz na montażu komponentu, używany tutaj do pobierania wskaźników Prometeusza po załadowaniu pulpitu nawigacyjnego.

Zwiększenie obserwacji za pomocą ID śledzenia w metrykach

W nowoczesnych systemach rozproszonych korelowanie dzienników i wskaźników ma kluczowe znaczenie dla debugowania i monitorowania wydajności. Opracowane przez nas skrypty pomagają zintegrować I do stosu obserwowalności Spring Boot. Pierwszy skrypt wprowadza niestandardowy filtr za pomocą Aby przechwycić przychodzące żądania HTTP i dołączyć identyfikatory śladowe do wskaźników mikrometru. Zapewnia to, że każde żądanie HTTP jest policzone i oznaczone odpowiednim identyfikatorem śledzenia. Bez tego śledzenie indywidualnego żądania w wielu usługach byłoby trudne. Wyobraź sobie rozwiązywanie problemów z powolną odpowiedzią interfejsu API, nie wiedząc, czy problem leży w warstwie kontrolera, usług lub bazy danych! 🚀

Nasz drugi skrypt koncentruje się na warstwie trwałości poprzez wykorzystanie . Ten komponent sprawdza zapytania SQL przed wykonaniem, umożliwiając nam dołączenie identyfikatorów śledzenia do interakcji bazy danych. Oznacza to, że możemy śledzić nie tylko żądania HTTP, ale także generowane przez nich zapytania, co daje pełny obraz wydajności systemu. Na przykład, jeśli punkt końcowy wywołujący metodę repozytorium powoduje powolne zapytania, nasze oznaczone wskaźniki mogą pomóc zidentyfikować główną przyczynę. Za pomocą , zwiększamy metrykę za każdym razem, gdy wykonywane jest zapytanie, zapewniając całkowitą widoczność wydajności bazy danych.

Z drugiej strony zbudowaliśmy prostą deskę rozdzielczą React, która pobiera i wyświetla wskaźniki Prometeusa oznaczone identyfikatorem śledzenia. Użycie Pozwala naszej aplikacji na pobieranie danych z Prometeusza w czasie rzeczywistym. Gdy użytkownik otwiera pulpit nawigacyjny, widzi liczbę żądań wykonanych na identyfikator śledzenia, pomagając zespołom korelować aktywność zaplecza z zachowaniem użytkownika. Deweloper debugujący konkretne żądanie może szybko sprawdzić jego identyfikator śledzenia i zobaczyć, ile zapytań wywołało. Takie podejście poprawia monitorowanie i sprawia, że ​​sesje debugowania są znacznie bardziej wydajne. 📊

Ostatecznie rozwiązania te współpracują, aby stworzyć bezproblemowe śledzenie we wszystkich warstwach aplikacji. Łącząc narzędzia obserwowalne Spring Boot z Prometeuszem, Grafana i Zipkin, osiągamy monitorowanie pełnego stosu. Deweloperzy mogą teraz z łatwością śledzić żądania od punktów wejścia do zapytań bazy danych. To nie tylko poprawia niezawodność systemu, ale także skraca czas debugowania. W rzeczywistym scenariuszu pomogłoby to wykryć wąskie gardło wydajności i optymalizować przydział zasobów, zanim problemy się eskalują. Wdrożenie takich najlepszych praktyk obserwowalności zapewnia lepszą wydajność, szybsze rozwiązywanie problemów i lepsze wrażenia użytkownika. 🚀

// 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;

Zaawansowana identyfikowalność w Spring Boot Metrics

Podczas eksploracji integracji W metryce odpoczynku i bazy danych kolejnym kluczowym aspektem jest monitorowanie transakcji rozproszonych. W architekturze MicroServices pojedyncze żądanie użytkownika często obejmuje wiele usług, dzięki czemu jest niezbędne do śledzenia propagowania żądania. Spring Boot, w połączeniu z narzędziami takimi jak opentelemetria, pozwala nam przechwytywać szczegółowe rozpiętości dla każdej interakcji serwisowej. Zapewnia to, że żądania interfejsu interfejsów interfejsów frontendowych do interfejsów API backend i bazy danych są skorelowane przy jednym śladzie. Bez tego debugowanie wąskie gardła wydajności staje się znacznie trudniejsze. 🔍

Innym ważnym aspektem jest zastosowanie identyfikowalności do operacji asynchronicznych. W nowoczesnych aplikacjach wiele procesów działa w tle, takich jak działania oparte na zdarzeniach z Kafka lub Rabbitmq. Konfigurując Spring Boot do propagowania identyfikatorów śledzenia w kolejkach komunikatów, możemy upewnić się, że nawet zadania asynchroniczne są poprawnie prześledzone. Na przykład, gdy zamówienie jest złożone w systemie e-commerce, wiele usług obsługuje zapasy, płatność i powiadomienia. Jeśli problem pojawi się w jednym z tych kroków, śledzenie głównej przyczyny byłoby prawie niemożliwe bez odpowiedniego propagacji rozpiętości.

Bezpieczeństwo i integralność danych są również kluczowe przy wdrażaniu śledzenia. Odsłanianie identyfikatorów śladów zewnętrznych może prowadzić do zagrożeń bezpieczeństwa, jeśli nie jest właściwie obsługi. Najlepsze praktyki obejmują filtrowanie wrażliwych informacji śladowych i zapewnienie, że dzienniki i wskaźniki nie ujawniają danych osobowych. Ponadto połączenie identyfikowalności z kontrolą dostępu opartą na roli zapewnia, że ​​tylko upoważniony personel może zapytać o szczegółowe informacje o śledzeniu. Wdrożenie tych środków bezpieczeństwa zapewnia, że ​​obserwowalność pozostaje aktywem, a nie zobowiązaniem. 🚀

1. Jak włączyć śledzenie w aplikacji Spring Boot?
2. Spring Boot obsługuje śledzenie I . Dodając odpowiednie zależności i konfigurując właściwości śledzenia, możesz automatycznie przechwytywać identyfikatory śledzenia i rozpiętości.
3. Czy mogę śledzić identyfikatory śladowe w wielu mikrousługach?
4. Tak, używając Lub Wraz z rozproszonymi bibliotekami śledzenia identyfikatory śladów można propagować w wielu usługach, co umożliwia pełną widoczność w przepływie żądań.
5. Jak mogę dołączyć identyfikatory śledzenia do wiadomości Kafka?
6. Możesz dołączyć identyfikator śledzenia w nagłówkach wiadomości za pomocą . Podczas zużywania wiadomości wyodrębnij identyfikator śledzenia i ustaw go w kontekście śledzenia.
7. Czy można wyświetlić identyfikatory śladowe w pulpitach rozdzielczych Grafana?
8. Tak, konfigurowanie Prometeusza i Grafany z , możesz wizualizować wskaźniki związane z śladem bezpośrednio w panelach Grafana.
9. Jak zapewnić zabezpieczenia Trace ID?
10. Aby chronić informacje śladowe, unikaj ujawnienia identyfikatorów śledzenia w zewnętrznych interfejsach API i dziennikach. Używać Techniki filtrowania wrażliwych danych przed przechowywaniem dzienników.

Wdrażanie identyfikatorów śladów we wszystkich warstwach zapewnia głębokie wgląd w zachowanie aplikacji. Oznaczając wskaźniki identyfikatorami śledzenia i rozpiętości, programiści zyskują widoczność kompleksową, ułatwiając zdiagnozowanie powolnych żądań lub nieudanych usług. Korzystanie z narzędzi takich jak Prometeus i Grafana dodatkowo poprawia monitorowanie w czasie rzeczywistym.

Oprócz debugowania ustrukturyzowane śledzenie pomaga poprawić optymalizację wydajności. Identyfikacja nieefektywnych zapytań bazy danych, śledzenie opóźnień mikrousług i analiza przepływów żądań staje się znacznie prostsza. Inwestowanie w techniki śledzenia zapewnia nie tylko lepsze rozwiązywanie problemów, ale także gładsze wrażenia użytkownika. 🔍