Använda spår- och span -ID för att förbättra vårstartmätningarna i varje lager

Förena mätvärden och spårning i vårstart

När du arbetar med distribuerade system är det viktigt att säkerställa observerbarhet i alla lager. I Spring Boot kan loggar redan fånga spår -ID, vilket gör det enklare att spåra förfrågningar över tjänster. Att integrera dessa spår- och span -ID: er i mätvärden är dock fortfarande en utmaning. 📊

Föreställ dig att du felsöker en prestationsproblem, och du kan se loggarna med TRACE -ID men inte kan korrelera dem med specifika metriska data. Denna begränsning gör det svårare att analysera systembeteende effektivt. För att överbrygga detta gap behöver vi ett sätt att tagga mätvärden från olika lager - restkontroller och JPA -förvar - med spår- och span -ID: er.

Prometheus, Grafana och Zipkin erbjuder kraftfulla övervaknings- och spårningsfunktioner. Medan loggar ger insikter i förfrågningsflöden, kommer att fästa spårsammanhang till mätvärden att förbättra synligheten över alla lager. Detta innebär att vi kan korrelera latens, felfrekvens och genomströmning med specifika användarförfrågningar.

I den här guiden undersöker vi hur du konfigurerar vårstart för att lägga till spår- och spännande ID till mätvärden vid varje applikationslager. Oavsett om du har att göra med REST-slutpunkter eller databasinteraktioner, kommer detta tillvägagångssätt att hjälpa dig att uppnå observerbarhet i full stack. 🚀

Förbättra observerbarhet med spår ID i mätvärden

I moderna distribuerade system är korrelationsloggar och mätvärden avgörande för felsökning och övervakning av prestanda. Skripten vi utvecklade hjälper till att integrera spår -ID och span -id in i Spring Boots observerbarhetsstack. Det första skriptet introducerar ett anpassat filter med En gång perkvestfilter För att fånga inkommande HTTP -förfrågningar och bifoga spår -ID till mikrometermätningar. Detta säkerställer att varje HTTP -begäran räknas och märks med dess respektive spår -ID. Utan detta skulle det vara utmanande att spåra en individuell begäran över flera tjänster. Föreställ dig att felsöka ett långsamt API -svar utan att veta om problemet ligger i styrenheten, tjänsten eller databasskiktet! 🚀

Vårt andra skript fokuserar på uthållighetslagret genom att utnyttja Hibernates uttalande. Denna komponent inspekterar SQL -frågor före exekvering, vilket gör att vi kan lägga till spår -ID till databasinteraktioner. Detta innebär att vi inte bara kan spåra HTTP-förfrågningar utan också de frågor de genererar, vilket ger en fullständig syn på systemprestanda. Till exempel, om en slutpunkt som kallar ett förvaringsmetod resulterar i långsamma frågor, kan våra taggade mätvärden hjälpa till att identifiera grundorsaken. Genom att använda meterregistry.counter (), vi ökar en metrisk varje gång en fråga körs, vilket säkerställer fullständig synlighet i databasprestanda.

På framsidan byggde vi en enkel React-instrumentpanel som hämtar och visar Prometheus-mätvärden taggade med spår-ID: er. Användning av hämta() Tillåter vår ansökan att hämta data från Prometheus i realtid. När en användare öppnar instrumentpanelen ser de antalet förfrågningar som gjorts per spår -ID, vilket hjälper team att korrelera backend -aktivitet med användarens beteende. En utvecklare som felsöker en specifik begäran kan snabbt slå upp sitt spår -ID och se hur många frågor det utlöste. Denna strategi förbättrar övervakningen och gör felsökningar mycket effektivare. 📊

I slutändan arbetar dessa lösningar tillsammans för att skapa en sömlös spårningsupplevelse i alla applikationslager. Genom att kombinera Spring Boots observerbarhetsverktyg med Prometheus, Grafana och Zipkin uppnår vi övervakning av full stack. Utvecklare kan nu spåra förfrågningar från inträdespunkter till databasfrågor med lätthet. Detta förbättrar inte bara systemtillförlitligheten utan minskar också felsökningstid. I ett verkligt scenario skulle detta hjälpa till att upptäcka flaskhalsar för prestanda och optimera resursallokering innan problem eskalerar. Implementering av en sådan observerbarhet bästa praxis säkerställer bättre prestanda, snabbare felsökning och förbättrad användarupplevelse. 🚀

// 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;

Avancerad spårbarhet i vårstartmätningar

Medan vi har utforskat integrering spår -ID I vila och databasmätningar övervakar en annan avgörande aspekt distribuerade transaktioner. I Microservices -arkitekturen sträcker sig en enda användarförfrågan ofta på flera tjänster, vilket gör det viktigt att spåra hur en begäran sprider sig. Spring Boot, i kombination med verktyg som OpenLemetry, gör det möjligt för oss att fånga detaljerade spann för varje serviceinteraktion. Detta säkerställer att begäran från ett frontend -UI för att backa API: er och databaser är alla korrelerade under ett enda spår. Utan detta blir felsökningsprestanda flaskhalsar betydligt svårare. 🔍

En annan viktig aspekt är att tillämpa spårbarhet på asynkrona operationer. I moderna applikationer körs många processer i bakgrunden, till exempel händelsedrivna åtgärder med kafka eller rabbitmq. Genom att konfigurera Spring Boot för att sprida spår -ID i meddelandeköer kan vi se till att även asynkrona uppgifter spåras korrekt. Till exempel, när en beställning görs i ett e-handelssystem hanterar flera tjänster inventering, betalning och aviseringar. Om ett problem uppstår i ett av dessa steg skulle det vara nästan omöjligt att spåra grundorsaken.

Säkerhets- och dataintegritet är också nyckeln vid implementering av spårning. Att exponera spår -ID: er externt kan leda till säkerhetsrisker om de inte hanteras korrekt. Bästa praxis inkluderar filtreringskänslig spårinformation och säkerställa att loggar och mätvärden inte oavsiktligt exponerar personuppgifter. Att kombinera spårbarhet med rollbaserad åtkomstkontroll säkerställer dessutom att endast auktoriserad personal kan fråga detaljerad spårningsinformation. Att genomföra dessa säkerhetsåtgärder säkerställer att observerbarhet förblir en tillgång snarare än ett ansvar. 🚀