Her katta yay önyükleme metriklerini iyileştirmek için iz ve span kimliklerini kullanma

Baharda metrikleri birleştirme ve izleme

Dağıtılmış sistemlerle çalışırken, tüm katmanlarda gözlemlenebilirliği sağlamak çok önemlidir. Spring Boot'da günlükler zaten iz kimliklerini yakalayabilir ve hizmetler arasında istekleri izlemeyi kolaylaştırır. Ancak, bu iz ve açık kimlikleri metriklere entegre etmek zor bir iştir. 📊

Bir performans sorunu hata ayıkladığınızı düşünün ve günlükleri iz kimliklerle görebilirsiniz, ancak bunları belirli metrik verilerle ilişkilendiremezsiniz. Bu sınırlama, sistem davranışını etkili bir şekilde analiz etmeyi zorlaştırır. Bu boşluğu kapatmak için, metrikleri farklı katmanlardan (en iyi kontrolörler ve JPA depoları) izlemenin bir yoluna ihtiyacımız var.

Prometheus, Grafana ve Zipkin güçlü izleme ve izleme özellikleri sunar. Günlükler istek akışlarına ilişkin bilgiler sağlarken, izleme bağlamını metriklere eklemek tüm katmanlarda görünürlüğü artıracaktır. Bu, gecikme, hata oranları ve verimi belirli kullanıcı istekleriyle ilişkilendirebileceğimiz anlamına gelir.

Bu kılavuzda, izleme ve kimlikleri her uygulama katmanındaki metriklere yaymak için yay önyüklemesinin nasıl yapılandırılacağını keşfedeceğiz. İster dinlenme uç noktaları veya veritabanı etkileşimleriyle uğraşıyor olun, bu yaklaşım tam yığın gözlemlenebilirliğe ulaşmanıza yardımcı olacaktır. 🚀

Emretmek	Kullanım örneği
OncePerRequestFilter	Bir isteği sağlayan bir yay önyükleme filtresi, yaşam döngüsü başına yalnızca bir kez işlenir ve bu da metriklere izleme kimlikleri eklemeyi yararlı hale getirir.
MeterRegistry.counter()	Mikrometrede iz kimlikleri ile metriklerin etiketlenmesine izin veren özel bir metrik sayacı oluşturmak ve arttırmak için kullanılır.
TraceContextHolder.getTraceId()	Mevcut iz kimliğini izleme bağlamından alan ve katmanlar arasında doğru korelasyon sağlayan özel bir yardımcı program yöntemi.
StatementInspector	Hibernate'den, veritabanı metriklerini etiketlemek için kullanışlı, yürütmeden önce SQL sorgularının değiştirilmesini ve incelenmesini sağlayan bir arayüz.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	Ön uçta gerçek zamanlı iz kimlik tabanlı metrikleri görüntülemek için API üzerinden Prometheus metrik verilerini getirir.
response.json()	Prometheus API yanıtını bir JSON formatına ayırır, bu da React'te metriklerin işlenmesini ve görüntülenmesini kolaylaştırır.
meterRegistry.counter().increment()	Her bir istek veya veritabanı sorgusunun iz kimlikleri ile birlikte sayılmasına izin veren belirli bir metrik sayacı açıkça artırır.
filterChain.doFilter()	Metrikler ekledikten sonra normal istek işlenmesini sağlayarak zincirdeki bir sonraki filtreye isteği ve yanıtı geçer.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	Bileşen montajı üzerinde bir kez çalışan bir reaksiyon kancası, gösterge paneli yüklendiğinde Prometheus metriklerini almak için kullanılır.

Metriklerde iz kimliği ile gözlemlenebilirliği arttırmak

Modern dağıtılmış sistemlerde, hata ayıklama ve performans izleme için günlükleri ve metrikleri ilişkilendirme çok önemlidir. Geliştirdiğimiz senaryolar yardım entegre Ve Spring Boot’un gözlemlenebilirlik yığınına. İlk komut dosyası kullanarak özel bir filtre sunar Gelen HTTP isteklerini engellemek ve Mikrometre metriklerine iz kimlikleri eklemek için. Bu, her HTTP isteğinin ilgili iz kimliği ile sayılmasını ve etiketlenmesini sağlar. Bu olmadan, bireysel bir talebi birden fazla hizmette izlemek zor olacaktır. Sorunun denetleyici, hizmet veya veritabanı katmanında olup olmadığını bilmeden yavaş bir API yanıtının sorun gidermesini hayal edin! 🚀

İkinci senaryomuz, kalıcılık katmanına odaklanıyor. . Bu bileşen, yürütülmeden önce SQL sorgularını inceleyerek veritabanı etkileşimlerine iz kimlikleri eklememizi sağlar. Bu, yalnızca HTTP isteklerini değil, aynı zamanda oluşturdukları sorguları da izleyebileceğimiz ve sistem performansının tam bir şekilde görünümünü izleyebileceğimiz anlamına gelir. Örneğin, depo yöntemi çağıran bir uç nokta yavaş sorgularla sonuçlanırsa, etiketli metriklerimiz kök nedenini tanımlamaya yardımcı olabilir. Kullanarak , bir sorgu yürütüldüğünde bir metriği artırırız ve veritabanı performansına tam görünürlük sağlar.

Ön uçta, izehets metriklerini izleyen ve görüntüleyen basit bir React gösterge tablosu oluşturduk. Kullanımı Uygulamamızın Prometheus'tan veri almasına izin verir. Bir kullanıcı gösterge tablosunu açtığında, İz Kimliği başına yapılan isteklerin sayısını görürler ve ekiplerin arka uç etkinliğini kullanıcı davranışı ile ilişkilendirmesine yardımcı olur. Belirli bir istekte hata ayıklayan bir geliştirici, İz kimliğini hızlı bir şekilde arayabilir ve kaç sorguyu tetiklediğini görebilir. Bu yaklaşım izlemeyi geliştirir ve hata ayıklama oturumlarını çok daha verimli hale getirir. 📊

Sonuçta, bu çözümler tüm uygulama katmanlarında sorunsuz bir izleme deneyimi yaratmak için birlikte çalışır. Spring Boot’un gözlemlenebilirlik araçlarını Prometheus, Grafana ve Zipkin ile birleştirerek tam yığın izleme elde ediyoruz. Geliştiriciler artık giriş noktalarından veritabanı sorgularına kadar istekleri kolaylıkla izleyebilir. Bu sadece sistem güvenilirliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda hata ayıklama süresini de azaltır. Gerçek dünya senaryosunda, bu, performans darboğazlarının tespit edilmesine ve sorunlar artmadan önce kaynak tahsisini optimize etmeye yardımcı olacaktır. Bu tür gözlemlenebilirlik en iyi uygulamalarının uygulanması, daha iyi performans, daha hızlı sorun giderme ve geliştirilmiş kullanıcı deneyimi sağlar. 🚀

// 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;

Spring Boot Metriklerinde Gelişmiş İzlenebilirlik

Entegrasyonu keşfederken Dinlenme ve veritabanı metriklerine giren bir başka önemli yön, dağıtılmış işlemleri izlemektir. Microservices mimarisinde, tek bir kullanıcı isteği genellikle birden fazla hizmeti kapsar ve bu da bir isteğin nasıl yayıldığını izlemeyi zorunlu kılar. Spring Boot, OpenTelemetry gibi araçlarla birleştirildiğinde, her hizmet etkileşimi için ayrıntılı açıklıklar yakalamamızı sağlar. Bu, bir ön uç kullanıcı arayüzünden arka uç API'lerine ve veritabanlarına taleplerin tek bir iz altında ilişkili olmasını sağlar. Bu olmadan, performans darboğazları hata ayıklama önemli ölçüde zorlaşır. 🔍

Bir diğer önemli husus, asenkron operasyonlara izlenebilirlik uygulamaktır. Modern uygulamalarda, Kafka veya Rabbitmq ile olay odaklı eylemler gibi birçok süreç arka planda çalışır. İz kuyruklarında iz kimliklerini yaymak için yay botunu yapılandırarak, eşzamansız görevlerin bile doğru bir şekilde izlenmesini sağlayabiliriz. Örneğin, bir e-ticaret sistemine bir sipariş yerleştirildiğinde, birden fazla hizmet envanter, ödeme ve bildirimleri ele alır. Bu adımlardan birinde bir sorun ortaya çıkarsa, temel nedenin izlenmesi uygun açıklama yayılımı olmadan neredeyse imkansız olacaktır.

İzleme uygulanırken güvenlik ve veri bütünlüğü de anahtardır. İz kimliklerini harici olarak ortaya çıkarmak, düzgün bir şekilde ele alınmazsa güvenlik risklerine yol açabilir. En iyi uygulamalar, hassas eser bilgilerinin filtrelenmesini ve günlüklerin ve metriklerin kişisel verileri yanlışlıkla ortaya çıkarmamasını içerir. Ayrıca, izlenebilirliği rol tabanlı erişim kontrolü ile birleştirmek, yalnızca yetkili personelin ayrıntılı izleme bilgilerini sorgulayabilmesini sağlar. Bu güvenlik önlemlerinin uygulanması, gözlemlenebilirliğin bir yükümlülükten ziyade bir varlık olarak kalmasını sağlar. 🚀

1. Bir Spring Boot uygulamasında izlemeyi nasıl etkinleştirebilirim?
2. Spring Boot, izlemeyi destekler Ve . Uygun bağımlılıkları ekleyerek ve izleme özelliklerini yapılandırarak, izlemeleri otomatik olarak yakalayabilir ve kapsayabilirsiniz.
3. Birden çok mikro hizmette iz kimliklerini izleyebilir miyim?
4. Evet, kullanarak veya Dağıtılmış izleme kütüphanelerinin yanı sıra, İz Kimlikleri birden fazla hizmette yayılabilir ve istek akışlarında tam görünürlük sağlar.
5. Kafka mesajlarına iz kimlikleri nasıl ekleyebilirim?
6. İz kimliğini kullanarak mesaj başlıklarına ekleyebilirsiniz. . Mesajlar tüketirken iz kimliğini çıkarın ve izleme bağlamında ayarlayın.
7. Grafana gösterge panolarındaki iz kimliklerini görüntülemek mümkün mü?
8. Evet, Prometheus ve Grafana'yı yapılandırarak , İz ile ilgili metrikleri doğrudan Grafana panellerinizde görselleştirebilirsiniz.
9. İz kimlik güvenliğini nasıl sağlayabilirim?
10. İz bilgilerini korumak için harici API'larda ve günlüklerde iz kimliklerini ortaya çıkarmaktan kaçının. Kullanmak Günlükleri saklamadan önce hassas verileri filtrelemek için teknikler.

Tüm katmanlarda iz kimliklerinin uygulanması, uygulama davranışına derinlemeler sağlar. Metrikleri iz ve span kimlikleri ile etiketleyerek, geliştiriciler uçtan uca görünürlük kazanır ve yavaş istekleri veya başarısız hizmetleri teşhis etmeyi kolaylaştırır. Prometheus ve Grafana gibi araçları kullanmak gerçek zamanlı izlemeyi daha da geliştirir.

Hata ayıklamanın ötesinde, yapılandırılmış izleme performans optimizasyonunu geliştirmeye yardımcı olur. Verimsiz veritabanı sorgularını tanımlamak, mikro hizmetlerin gecikmesini izlemek ve istek akışlarını analiz etmek çok daha basit hale gelir. İzleme tekniklerine yatırım yapmak sadece daha iyi sorun giderme değil, aynı zamanda daha yumuşak bir kullanıcı deneyimi de sağlar. 🔍