Spring Boot centraliser l'exemple de journalisation HTTP

Spring Boot centraliser l'exemple de journalisation HTTP

Cet exemple démontre la centralisation des journaux de demande et de réponse HTTP à partir de plusieurs microservices de démarrage de printemps à l'aide de Logstash, Elasticsearch et Kibana (la pile des élans). Cette configuration permet une agrégation, une recherche et une analyse efficaces des journaux à partir de votre système distribué.

Implémentation:

1. Enregistrement des microservices: Chaque Boot Spring Boot Microservice a besoin pour configurer sa connexion à la sortie des informations HTTP pertinentes. Cela implique généralement l'utilisation d'un framework de journalisation comme la journalisation ou le log4j2 et la configuration des annexes pour envoyer des journaux à un serveur Syslog ou à une file d'attente de messages (comme Kafka). Un exemple de configuration de connexion (dans src/main/resources/logback-spring.xml) peut ressembler à ceci:

<configuration>
  <appender name="SYSLOG" class="ch.qos.logback.classic.net.SyslogAppender">
    <syslogHost>your-syslog-server-ip</syslogHost>
    <port>514</port>
    <facility>LOCAL0</facility>
    <encoder>
      <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
    </encoder>
  </appender>

  <root level="info">
    <appender-ref ref="SYSLOG" />
  </root>
</configuration>

N'oubliez pas de remplacer your-syslog-server-ip par l'adresse IP de votre serveur syslog. Vous devez également inclure des informations pertinentes MDC (contexte de diagnostic mappées) dans vos messages de journal pour corréler les journaux entre les services et les demandes (par exemple, ID de demande, ID utilisateur). Spring Cloud Sleuth peut être d'une grande aide pour générer et propager ces ID.

2. Logstash: Logstash agit comme un collecteur central et un processeur. Il reçoit des journaux de vos microservices (via Syslog ou une file d'attente de messages), les analyse, les enrichit d'informations supplémentaires et les transmet à Elasticsearch. Une configuration de logstash peut filtrer et enrichir vos journaux en fonction des modèles. Par exemple, vous pouvez extraire les codes d'état HTTP, les méthodes de demande et les URL à partir de vos messages de journal.
3. Elasticsearch: Elasticsearch est un puissant moteur de recherche et analytique qui stocke vos journaux traités. Logstash envoie les données de journal traitées à Elasticsearch, permettant une interrogation et une analyse efficaces.
4. Kibana: Kibana fournit une interface conviviale pour visualiser et analyser les journaux stockés dans ElasticSearch. Vous pouvez créer des tableaux de bord pour surveiller le trafic HTTP, identifier les erreurs et obtenir des informations sur les performances de vos microservices.

Comment puis-je consolider efficacement les journaux de demande et de réponse HTTP à partir de plusieurs microservices de démarrage à ressort? La pile de wapitis (Elasticsearch, Logstash, Kibana) ou des solutions similaires comme la pile Graylog sont fortement recommandées. Ces systèmes permettent:

• Stockage centralisé: Tous les journaux sont stockés dans un seul emplacement, simplifiant l'accès et l'analyse.
• Surveillance en temps réel: Vous pouvez surveiller les journaux en temps réel pour identifier et adresser rapidement les problèmes.
• Recherche et filtrage avancé: Capabilités de recherche Power Événements.
• Aggrégation et analyse de données: Les journaux consolidés permettent d'analyser les performances et le comportement globaux du système.

Au-delà de la pile de wapiti, d'autres options incluent l'utilisation d'un service d'enregistrement centralisé comme Splunk ou à l'aide d'une file d'attente de messages (comme Kafka) pour collecter des journaux et ensuite les traiter avec un moteur de traitement de flux (comme APACH FLINK ou Spark Sparage). Le meilleur choix dépend de vos besoins et de vos infrastructures spécifiques.

Quelles sont les meilleures pratiques pour configurer la journalisation centralisée dans une application de démarrage à ressort pour gérer le trafic HTTP à volume élevé nécessite une attention particulière de la configuration de la bogue bloquer les demandes HTTP en utilisant des mécanismes de journalisation asynchrones. Cela empêche l'écriture des journaux d'impact les temps de traitement des demandes. Le logback

ou Log4J2

sont d'excellents choix.

• Optimisation des niveaux de journal: Utilisez les niveaux de journal appropriés (débogage, info, avertissement, erreur) pour contrôler le volume des journaux. Évitez la connexion excessive de débogage en production. AsyncAppender AsyncLogger Dogging structuré:
Utiliser des formats de journalisation structurés (par exemple, JSON) pour faciliter l'analyse et l'analyse plus faciles des journaux. Ceci est particulièrement important pour les scénarios à volume élevé.
• Filtrage et agrégation:
Implémentez le filtrage et l'agrégation des journaux au système de journalisation centralisé (par exemple, Logstash) pour réduire le volume de données stockées et traitées.
• La charge de chargement et le basculement:
> Assurez votre infrastructure de chargement de chargement et de la mise à l'échelle de charge: tolérant aux pannes pour gérer les charges de pointe. Envisagez des mécanismes d'équilibrage et de basculement de charge pour vos serveurs de journalisation.
• Surveillance et maintenance régulières:
Surveiller les performances et la capacité de votre système de journalisation pour résoudre de manière proactive les problèmes potentiels. Examiner et optimiser régulièrement votre configuration de journalisation.
• Quels outils ou bibliothèques sont recommandés pour s'intégrer à un système de journalisation centralisé pour les demandes HTTP dans un environnement de démarrage à ressort?
• Plusieurs outils et bibliothèques simplifier l'intégration avec des systèmes d'enregistrement centralisés:
  • Logback / log4j2: Ce sont les cadres de journalisation standard pour Spring Boot. Ils offrent divers annexes pour envoyer des journaux à différentes destinations, y compris les serveurs Syslog, les files d'attente de messages et même directement à Elasticsearch.
  • Spring Cloud Sleuth: Cette bibliothèque aide à tracer les demandes de plusieurs microservices, ajoutant un contexte précieux à vos journaux. Il génère automatiquement des ID de demande uniques, ce qui facilite la corrélation des journaux à partir de différents services.
  • Logstash: Comme mentionné précédemment, Logstash est un outil puissant pour la collecte, l'analyse et le traitement des journaux à partir de diverses sources.
  • FLUENTD: SIMIÈRE À LOGSTAS Version.
  • kafka: Une plate-forme de streaming distribuée qui peut être utilisée comme une file d'attente de messages à haut débit pour la collecte de journaux à partir de microservices avant de les transmettre à un système de journalisation centralisé.
  • Elasticsearch: Une recherche puissante et une analyse pour les moteurs de sting et d'analyser votre votre Journaux.
  • kibana: Un outil de visualisation pour ElasticSearch qui vous permet de créer des tableaux de bord et d'analyser vos journaux.

  Choisir les bons outils dépend de vos besoins et de vos infrastructures spécifiques. Pour des configurations plus simples, la journalisation / log4j2 avec un appender syslog et une solution de journalisation centralisée de base pourraient suffire. Pour les environnements complexes et à volume élevé, une solution plus robuste comme la pile de wapiti ou une combinaison de Kafka et d'un moteur de traitement de flux serait plus appropriée.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!