Sử dụng ID theo dõi và nhịp để cải thiện số liệu khởi động mùa xuân ở mỗi lớp

Đo lường các số liệu và truy tìm trong khởi động mùa xuân

Khi làm việc với các hệ thống phân tán, đảm bảo khả năng quan sát trên tất cả các lớp là rất quan trọng. Trong Spring Boot, nhật ký đã có thể nắm bắt ID theo dõi, giúp theo dõi các yêu cầu trên các dịch vụ dễ dàng hơn. Tuy nhiên, việc tích hợp các dấu vết và kéo dài ID vào các số liệu vẫn là một thách thức. 📊

Hãy tưởng tượng bạn đang gỡ lỗi một vấn đề về hiệu suất và bạn có thể thấy các bản ghi có ID theo dõi nhưng không thể tương quan chúng với dữ liệu số liệu cụ thể. Hạn chế này làm cho việc phân tích hành vi hệ thống khó khăn hơn. Để thu hẹp khoảng cách này, chúng tôi cần một cách để gắn thẻ các số liệu từ các lớp khác nhau, các bộ điều khiển và kho lưu trữ JPA khác nhau với dấu vết và nhịp ID.

Prometheus, Grafana và Zipkin cung cấp khả năng giám sát và truy tìm mạnh mẽ. Mặc dù nhật ký cung cấp cái nhìn sâu sắc về các luồng yêu cầu, việc gắn bối cảnh theo dõi vào các số liệu sẽ tăng cường khả năng hiển thị trên tất cả các lớp. Điều này có nghĩa là chúng ta có thể tương quan độ trễ, tỷ lệ lỗi và thông lượng với các yêu cầu cụ thể của người dùng.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ khám phá cách định cấu hình Spring Boot để nối các dấu vết và kéo dài ID vào các số liệu ở mỗi lớp ứng dụng. Cho dù bạn đang xử lý các điểm cuối REST hoặc tương tác cơ sở dữ liệu, phương pháp này sẽ giúp bạn đạt được khả năng quan sát đầy đủ. 🚀

Yêu cầu	Ví dụ về việc sử dụng
OncePerRequestFilter	Một bộ lọc khởi động mùa xuân đảm bảo yêu cầu chỉ được xử lý một lần mỗi vòng đời, giúp việc thêm ID theo dõi vào số liệu.
MeterRegistry.counter()	Được sử dụng để tạo và tăng một bộ đếm số liệu tùy chỉnh, cho phép gắn thẻ các số liệu với ID theo dõi trong micromet.
TraceContextHolder.getTraceId()	Một phương thức tiện ích tùy chỉnh lấy ID dấu vết hiện tại từ bối cảnh theo dõi, đảm bảo mối tương quan chính xác giữa các lớp.
StatementInspector	Một giao diện từ Hibernate cho phép sửa đổi và kiểm tra các truy vấn SQL trước khi thực hiện, hữu ích cho việc gắn thẻ các số liệu cơ sở dữ liệu.
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	Tìm nạp dữ liệu số liệu Prometheus thông qua API của mình để hiển thị các số liệu dựa trên ID theo dõi thời gian thực ở phía trước.
response.json()	Phân tích phản hồi API Prometheus thành định dạng JSON, giúp xử lý và hiển thị các số liệu trong React dễ dàng hơn.
meterRegistry.counter().increment()	Rõ ràng là tăng một bộ đếm số liệu cụ thể, cho phép từng yêu cầu hoặc truy vấn cơ sở dữ liệu được tính cùng với ID theo dõi.
filterChain.doFilter()	Chuyển yêu cầu và phản hồi cho bộ lọc tiếp theo trong chuỗi, đảm bảo xử lý yêu cầu bình thường sau khi thêm số liệu.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	Một móc phản ứng chạy một lần trên gắn kết thành phần, được sử dụng ở đây để tìm nạp các số liệu Prometheus khi bảng điều khiển tải.

Tăng cường khả năng quan sát với ID theo dõi trong các số liệu

Trong các hệ thống phân tán hiện đại, các nhật ký và số liệu tương quan là rất quan trọng để gỡ lỗi và giám sát hiệu suất. Các tập lệnh chúng tôi đã phát triển trợ giúp tích hợp Và vào ngăn xếp quan sát của Spring Boot. Tập lệnh đầu tiên giới thiệu một bộ lọc tùy chỉnh bằng cách sử dụng Để chặn các yêu cầu HTTP đến và đính kèm ID theo dõi vào các số liệu micromet. Điều này đảm bảo rằng mọi yêu cầu HTTP được tính và dán nhãn với ID theo dõi tương ứng của nó. Không có điều này, truy tìm một yêu cầu cá nhân trên nhiều dịch vụ sẽ là một thách thức. Hãy tưởng tượng khắc phục sự cố phản hồi API chậm mà không biết liệu sự cố có nằm trong bộ điều khiển, dịch vụ hoặc lớp cơ sở dữ liệu không! 🚀

Kịch bản thứ hai của chúng tôi tập trung vào lớp kiên trì bằng cách tận dụng . Thành phần này kiểm tra các truy vấn SQL trước khi thực hiện, cho phép chúng tôi nối ID theo dõi vào các tương tác cơ sở dữ liệu. Điều này có nghĩa là chúng tôi có thể theo dõi không chỉ các yêu cầu HTTP mà cả các truy vấn mà chúng tạo ra, đưa ra một cái nhìn đầy đủ về hiệu suất hệ thống. Ví dụ: nếu một điểm cuối gọi một phương thức kho lưu trữ dẫn đến các truy vấn chậm, các số liệu được gắn thẻ của chúng tôi có thể giúp xác định nguyên nhân gốc. Bằng cách sử dụng , chúng tôi tăng một số liệu mỗi khi một truy vấn được thực thi, đảm bảo khả năng hiển thị hoàn toàn vào hiệu suất cơ sở dữ liệu.

Ở phía trước, chúng tôi đã xây dựng một bảng điều khiển phản ứng đơn giản, tìm nạp và hiển thị các số liệu Prometheus được gắn thẻ ID theo dõi. Việc sử dụng Cho phép ứng dụng của chúng tôi lấy dữ liệu từ Prometheus trong thời gian thực. Khi người dùng mở bảng điều khiển, họ sẽ thấy số lượng yêu cầu được thực hiện trên mỗi ID theo dõi, giúp các nhóm tương quan hoạt động phụ trợ với hành vi của người dùng. Một nhà phát triển gỡ lỗi một yêu cầu cụ thể có thể nhanh chóng tra cứu ID theo dõi của nó và xem có bao nhiêu truy vấn mà nó đã kích hoạt. Cách tiếp cận này cải thiện giám sát và làm cho các phiên gỡ lỗi hiệu quả hơn nhiều. 📊

Cuối cùng, các giải pháp này hợp tác với nhau để tạo ra trải nghiệm truy tìm liền mạch trên tất cả các lớp ứng dụng. Bằng cách kết hợp các công cụ quan sát của Spring Boot, với Prometheus, Grafana và Zipkin, chúng tôi đạt được giám sát đầy đủ. Các nhà phát triển hiện có thể theo dõi các yêu cầu từ các điểm nhập cảnh đến truy vấn cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng. Điều này không chỉ cải thiện độ tin cậy của hệ thống mà còn giảm thời gian gỡ lỗi. Trong một kịch bản trong thế giới thực, điều này sẽ giúp phát hiện các tắc nghẽn hiệu suất và tối ưu hóa phân bổ tài nguyên trước khi các vấn đề leo thang. Thực hiện các thực tiễn tốt nhất về khả năng quan sát như vậy đảm bảo hiệu suất tốt hơn, xử lý sự cố nhanh hơn và trải nghiệm người dùng nâng cao. 🚀

// 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;

Tính truy xuất truy xuất nâng cao trong các số liệu khởi động mùa xuân

Trong khi chúng tôi đã khám phá tích hợp Vào phần còn lại và số liệu cơ sở dữ liệu, một khía cạnh quan trọng khác là giám sát các giao dịch phân tán. Trong kiến ​​trúc microservice, một yêu cầu của người dùng thường trải qua nhiều dịch vụ, làm cho nó cần thiết để theo dõi cách một yêu cầu tuyên truyền. Mùa xuân khởi động, khi kết hợp với các công cụ như openTelemetry, cho phép chúng tôi nắm bắt các nhịp chi tiết cho mỗi tương tác dịch vụ. Điều này đảm bảo rằng các yêu cầu từ UI Frontend đến API và cơ sở dữ liệu phụ trợ đều tương quan theo một dấu vết. Không có điều này, việc gỡ lỗi các tắc nghẽn hiệu suất trở nên khó khăn hơn đáng kể. 🔍

Một khía cạnh quan trọng khác là áp dụng tính truy xuất nguồn gốc cho các hoạt động không đồng bộ. Trong các ứng dụng hiện đại, nhiều quy trình chạy trong nền, chẳng hạn như các hành động dựa trên sự kiện với Kafka hoặc RabbitMQ. Bằng cách định cấu hình khởi động lò xo để tuyên truyền ID theo dõi trong hàng đợi tin nhắn, chúng tôi có thể đảm bảo rằng ngay cả các tác vụ không đồng bộ cũng được truy tìm chính xác. Chẳng hạn, khi một đơn đặt hàng được đặt trong hệ thống thương mại điện tử, nhiều dịch vụ xử lý hàng tồn kho, thanh toán và thông báo. Nếu một vấn đề phát sinh trong một trong các bước này, việc truy tìm nguyên nhân gốc sẽ gần như không thể nếu không có sự lan truyền nhịp thích hợp.

Tính toàn vẹn bảo mật và dữ liệu cũng là chìa khóa khi thực hiện theo dõi. Phơi bày ID theo dõi bên ngoài có thể dẫn đến rủi ro bảo mật nếu không được xử lý đúng cách. Các thực tiễn tốt nhất bao gồm lọc thông tin theo dõi nhạy cảm và đảm bảo rằng nhật ký và số liệu không vô tình phơi bày dữ liệu cá nhân. Hơn nữa, kết hợp truy xuất nguồn gốc với kiểm soát truy cập dựa trên vai trò đảm bảo rằng chỉ những nhân viên được ủy quyền mới có thể truy vấn thông tin truy tìm chi tiết. Việc thực hiện các biện pháp bảo mật này đảm bảo rằng khả năng quan sát vẫn là một tài sản chứ không phải là một trách nhiệm pháp lý. 🚀

1. Làm cách nào để kích hoạt theo dõi trong một ứng dụng khởi động mùa xuân?
2. Mùa xuân khởi động hỗ trợ theo dõi thông qua Và . Bằng cách thêm các phụ thuộc thích hợp và định cấu hình các thuộc tính theo dõi, bạn có thể tự động chụp theo dõi và kéo dài ID.
3. Tôi có thể theo dõi ID theo dõi trên nhiều dịch vụ vi mô không?
4. Có, bằng cách sử dụng hoặc Cùng với các thư viện theo dõi phân tán, ID theo dõi có thể được truyền qua nhiều dịch vụ, cho phép khả năng hiển thị đầy đủ vào các luồng yêu cầu.
5. Làm cách nào tôi có thể đính kèm ID theo dõi vào tin nhắn Kafka?
6. Bạn có thể bao gồm ID theo dõi trong các tiêu đề tin nhắn bằng cách sử dụng . Khi tiêu thụ tin nhắn, trích xuất ID theo dõi và đặt nó trong bối cảnh truy tìm.
7. Có thể xem ID theo dõi trong bảng điều khiển Grafana không?
8. Có, bằng cách cấu hình prometheus và grafana với , bạn có thể hình dung các số liệu liên quan đến dấu vết trực tiếp trong các tấm grafana của bạn.
9. Làm cách nào để đảm bảo bảo mật ID theo dõi?
10. Để bảo vệ thông tin theo dõi, tránh để lộ ID theo dõi trong các API và nhật ký bên ngoài. Sử dụng kỹ thuật để lọc dữ liệu nhạy cảm trước khi lưu trữ nhật ký.

Việc thực hiện ID theo dõi trên tất cả các lớp cung cấp những hiểu biết sâu sắc về hành vi ứng dụng. Bằng cách gắn thẻ các số liệu bằng dấu vết và ID nhịp, các nhà phát triển có được khả năng hiển thị từ đầu đến cuối, giúp chẩn đoán các yêu cầu chậm hoặc dịch vụ thất bại dễ dàng hơn. Sử dụng các công cụ như Prometheus và Grafana giúp tăng cường hơn nữa việc giám sát thời gian thực.

Ngoài việc gỡ lỗi, dấu vết có cấu trúc giúp cải thiện tối ưu hóa hiệu suất. Xác định các truy vấn cơ sở dữ liệu không hiệu quả, theo dõi độ trễ của microservice và phân tích các luồng yêu cầu trở nên đơn giản hơn nhiều. Đầu tư vào các kỹ thuật theo dõi đảm bảo không chỉ khắc phục sự cố tốt hơn mà còn là trải nghiệm người dùng mượt mà hơn. 🔍