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Surveillance et alarme de l'architecture des microservices dans le framework Java

WBOY
Libérer: 2024-06-02 12:39:57
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Surveillance et alarme de larchitecture des microservices dans le framework Java

Surveillance et alerte de l'architecture de microservices dans le framework Java

Dans l'architecture de microservices, la surveillance et les alertes sont cruciales pour garantir la santé du système et un fonctionnement fiable. Cet article explique comment utiliser le framework Java pour implémenter la surveillance et l'alarme de l'architecture des microservices.

Cas pratique : Utilisation de Spring Boot + Prometheus + Alertmanager

1 Intégrer Prometheus

@Configuration
public class PrometheusConfig {

    @Bean
    public SpringBootMetricsCollector springBootMetricsCollector() {
        return new SpringBootMetricsCollector();
    }

    @Bean
    public SpringMvcMetricsFilter springMvcMetricsFilter() {
        return new SpringMvcMetricsFilter();
    }
}
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2. Intégrer Alertmanager

@Configuration
public class AlertmanagerConfig {

    @Bean
    public AlertReceiver alertReceiver() {
        return new HttpAlertReceiver();
    }

    @Bean
    public Alertmanager alertmanager(AlertReceiver alertReceiver) {
        return new Alertmanager(alertReceiver);
    }
}
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3. theus Alarmes définies dans la configuration file Règle :

- alert: AppServerError
  expr: sum(rate(spring_http_server_requests_seconds_count{exception=".*"}[5m])) > 0
  for: 2m
  annotations:
    summary: "App Server Error Rate High"
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4. Configurer le récepteur d'alerte

Configurer le récepteur d'alerte dans le fichier de configuration d'Alertmanager :

route:
  receiver: slack
  routes:
  - match:
      severity: critical
    receiver: email
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5. Démarrez l'application

public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(Application.class, args);
}
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Maintenant, lorsque le microservice détecte une augmentation du taux d'erreur, Prometheus se déclenche. la règle d'alerte et envoyer l'alerte à Alertmanager. Alertmanager envoie ensuite des notifications d'alerte en fonction des récepteurs configurés.

Scénarios étendus

Les cas ci-dessus conviennent aux scénarios de surveillance et d'alarme de base. Dans les applications réelles, des fonctions plus complexes peuvent être nécessaires, telles que :

Traçage distribué (à l'aide de Zipkin ou Jaeger)

    Analyse des journaux (à l'aide d'ELK ou Splunk)
  • Gestion des performances des applications (à l'aide de New Relic ou Dynatrace)
  • Ces fonctionnalités peuvent être obtenues en intégrant des outils et bibliothèques tiers supplémentaires.

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