使用跟踪和跨度ID来改善每一层的弹簧启动指标

实施指标中的跟踪ID以进行完整可观察性

使用带有千分尺和侦探的弹簧靴的后端解决方案

// 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);
    }
}

将跟踪ID与JPA集成到数据库指标中

使用冬眠和千分尺的弹簧靴的后端解决方案

// 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;
    }
}

前端集成：显示跟踪ID指标

使用React和Prometheus API的前端实施

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;

关于春季启动可追溯性的常见问题

1. 如何在Spring Boot应用程序中启用跟踪？
2. Spring Boot支持追踪 Spring Cloud Sleuth 和 Micrometer。通过添加适当的依赖项并配置跟踪属性，您可以自动捕获跟踪和跨度ID。
3. 我可以在多个微服务上跟踪跟踪ID吗？
4. 是的，通过使用 Zipkin 或者 Jaeger 除分布式跟踪库外，可以在多个服务上传播跟踪ID，从而使请求流充分可见性。
5. 如何将跟踪ID附加到Kafka消息？
6. 您可以使用消息标题中的跟踪ID包含 KafkaTemplate.send()。食用消息时，提取跟踪ID并将其设置在跟踪上下文中。
7. 是否可以在Grafana仪表板中查看跟踪ID？
8. 是的，通过配置Prometheus和Grafana Micrometer tags，您可以直接在Grafana面板中可视化与痕量相关的指标。
9. 如何确保跟踪ID安全性？
10. 为了保护跟踪信息，请避免在外部API和日志中公开跟踪ID。使用 log sanitization 在存储日志之前，要过滤敏感数据的技术。

优化春季启动应用程序中的可观察性

在所有层中实现跟踪ID提供了对应用程序行为的深刻见解。通过标记具有跟踪和跨度ID的指标，开发人员可以获得端到端的可见性，从而更容易诊断慢速请求或失败的服务。使用Prometheus和Grafana等工具进一步增强了实时监控。

除了调试外，结构化跟踪有助于提高性能优化。识别效率低下的数据库查询，跟踪微服务延迟以及分析请求流变得更加简单。投资追踪技术不仅可以更好地进行故障排除，而且还可以使用户体验更顺利。 🔍