使用跟踪和跨度ID来改善每一层的弹簧启动指标

统一指标和春季靴子的追踪

在使用分布式系统时，确保所有层的可观察性至关重要。在Spring Boot中，日志已经可以捕获跟踪ID，从而更容易在服务中跟踪请求。但是，将这些跟踪和跨度ID集成到指标仍然是一个挑战。 📊

想象一下，您正在调试性能问题，并且可以看到带有跟踪ID的日志，但不能将它们与特定的度量数据相关联。这种限制使得有效地分析系统行为变得更加困难。为了弥合此差距，我们需要一种通过跟踪和跨度ID来标记不同层和JPA存储库的标记指标。

Prometheus，Grafana和Zipkin提供了强大的监控和追踪功能。尽管日志提供了对请求流的见解，但将跟踪上下文附加到指标将增强所有层的可见性。这意味着我们可以将延迟，错误率和吞吐量与特定用户请求相关联。

在本指南中，我们将探讨如何配置Spring引导以将跟踪ID附加到每个应用程序层处的指标。无论您是处理休息端点还是数据库交互，此方法都将帮助您实现全堆栈可观察性。 🚀

命令	使用的示例
OncePerRequestFilter	一个确保每个生命周期仅处理一次请求的弹簧启动过滤器，这对于将跟踪ID添加到指标中很有用。
MeterRegistry.counter()	用于创建和增加自定义度量计数器，允许用微米中的跟踪ID进行标记。
TraceContextHolder.getTraceId()	一种自定义实用程序方法，可从跟踪上下文中检索当前的跟踪ID，从而确保跨层的正确相关性。
StatementInspector	Hibernate的接口允许在执行前修改和检查SQL查询，可用于标记数据库指标。
fetch("http://localhost:9090/api/v1/query")	通过其API获取Prometheus指标数据，以在前端显示基于跟踪ID的实时指标。
response.json()	将Prometheus API响应解析为JSON格式，使得在React中更容易处理和显示指标。
meterRegistry.counter().increment()	明确递增特定的度量计数器，允许将每个请求或数据库查询与跟踪ID一起计数。
filterChain.doFilter()	通过链中的下一个过滤器的请求和响应，以确保添加指标后的正常请求处理。
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	一个在组件安装座上运行一次的React挂钩，在此处使用仪表板加载时用于获取Prometheus指标。

用指标中的跟踪ID增强可观察性

在现代分布式系统中，将日志和指标关联对于调试和性能监控至关重要。我们开发的脚本有助于整合 和 进入Spring Boot的可观察性堆栈。第一个脚本使用 要拦截传入的HTTP请求，并将跟踪ID附加到千分尺指标。这样可以确保对每个HTTP请求进行计数和标记，并标记其各自的跟踪ID。没有这个，在多个服务中追踪个人请求将是具有挑战性的。想象一下对缓慢的API响应进行故障排除而不知道该问题是否在控制器，服务或数据库层中！ 🚀

我们的第二个脚本通过利用来关注持久性层 。该组件在执行前检查SQL查询，使我们可以将跟踪ID附加到数据库交互中。这意味着我们不仅可以跟踪HTTP请求，还可以跟踪它们生成的查询，从而提供全堆栈的系统性能视图。例如，如果调用存储库方法的端点会产生缓慢的查询，则我们的标记指标可以帮助识别根本原因。通过使用 ，每次执行查询时，我们都会增加一个度量，以确保对数据库性能的全面可见性。

在前端，我们构建了一个简单的React仪表板，该仪表板获取并显示带有跟踪ID标记的Prometheus指标。使用 允许我们的应用程序实时从Prometheus检索数据。当用户打开仪表板时，他们会看到每个跟踪ID的请求数，帮助团队将后端活动与用户行为相关联。调试特定请求的开发人员可以快速查找其跟踪ID，并查看其触发了多少查询。这种方法改善了监视，并使调试会议效率更高。 📊

最终，这些解决方案共同创造了所有应用程序层的无缝跟踪体验。通过将Spring Boot的可观察性工具与Prometheus，Grafana和Zipkin相结合，我们实现了全堆栈监控。开发人员现在可以轻松地跟踪从入口点到数据库查询的请求。这不仅提高了系统的可靠性，还可以减少调试时间。在现实世界中，这将有助于检测性能瓶颈并在问题升级之前优化资源分配。实施这种可观察性最佳实践可确保更好的性能，更快的故障排除和增强的用户体验。 🚀

// 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;

春季靴子指标的高级可追溯性

当我们探索整合时 进入REST和数据库指标，另一个关键方面是监视分布式交易。在微服务体系结构中，单个用户请求通常跨越多个服务，因此跟踪请求的传播方式至关重要。 Spring Boot与OpentElemetry这样的工具结合使用，使我们可以捕获每种服务交互的详细跨度。这确保了前端UI的请求以后端API和数据库在单个跟踪下都相关联。没有此，调试性能瓶颈将变得更加困难。 🔍

另一个重要方面是将可追溯性应用于异步操作。在现代应用中，许多过程在后台运行，例如与Kafka或RabbitMQ进行事件驱动的动作。通过配置Spring引导以在消息队列中传播跟踪ID，我们可以确保即使是同步任务也可以正确跟踪。例如，当在电子商务系统中下订单时，多个服务处理库存，付款和通知。如果在这些步骤之一中出现问题，那么如果没有适当的跨度传播，则几乎不可能追踪根本原因。

实施跟踪时的安全性和数据完整性也是关键。如果无法正确处理，则在外部暴露跟踪ID可能会导致安全风险。最佳实践包括过滤敏感的跟踪信息，并确保日志和指标不会无意间暴露个人数据。此外，将可追溯性与基于角色的访问控制相结合，可确保只有授权的人员才能查询详细的跟踪信息。实施这些安全措施可确保可观察性仍然是资产而不是责任。 🚀

1. 如何在Spring Boot应用程序中启用跟踪？
2. Spring Boot支持追踪 和 。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 或者 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 。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 ，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 在存储日志之前，要过滤敏感数据的技术。

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。 🔍