マイクロサービス アーキテクチャの人気に伴い、マイクロサービス ソリューションとして Spring Cloud を採用する企業が増えています。しかし、マイクロサービスシステムでは各コンポーネントが独立して展開されるため、システムに問題が発生した場合、問題の原因を迅速に特定することが困難です。現時点では、リンク追跡が重要なツールになります。
この記事では、Spring Cloud マイクロサービスでのリンク トラッキングの実装を紹介し、リンク トラッキングを使用して問題を特定する方法について説明します。
1. リンク トレースとは
リンク トレースは、分散システム内のリクエストを追跡し、分散システム内のリクエストのパス全体を記録できるテクノロジーです。このパスには、サービス開始者からサービスプロバイダーまで、結果を返すまでのプロセス全体が含まれます。リンク トレースを通じて、システム内のさまざまな段階でリクエストにどれくらい時間がかかるか、どのコンポーネントで問題が発生しているかを把握できます。
2. リンク追跡の実装
Spring Cloud では、リンク追跡ツールとして Zipkin を使用できます。 Zipkin は、分散アプリケーションでトレース データの収集、分析、クエリに使用できるオープン ソースの分散トレース システムです。 Zipkin を使用すると、分散システム内のリクエストの伝播を理解し、さまざまなコンポーネントでのリクエストの応答時間と処理時間を表示できます。
Zipkin の主なコア コンポーネントは、コレクタ、ストレージ、およびクエリ サービスです。
コレクタは、サービス間の呼び出し情報を収集するために使用され、呼び出し情報をストレージに保存する役割を果たします。
Storage は、Zipkin によって使用されるストレージ コンポーネントです。Zipkin は、Cassandra、MySQL などのさまざまなストレージ メソッドを使用できます。
Query Service は、追跡データのクエリと表示に使用されます。
Spring Cloud では、Spring Cloud Sleuth を使用して Zipkin を統合できます。 Sleuth は Spring Cloud マイクロサービス専用の分散トレース ソリューションであり、マイクロサービス アプリケーションに Zipkin ベースのリンク トレース機能を提供できます。 Sleuth は、サービスごとに一意のトレース ID を自動的に生成し、そのトレース ID をサービス間の通信に追加します。リクエストがシステムを通過する際、各サービスはトレース ID を伝達し、独自のスパン ID をリクエストに追加します。このようにして、トレース ID に基づいてリクエストを並べ替え、さまざまなコンポーネントでリクエストがどのように処理されるかを確認できます。
3. リンク トレースを使用して問題を特定する方法
リンク トレースを使用して問題のトラブルシューティングを行う場合は、次の手順に従うことができます:
リクエストに問題が見つかった場合は、まずリクエストのトレース ID を見つける必要があります。 Zipkin のクエリ ページにトレース ID を入力してクエリを実行し、システム内のリクエスト全体のパスを表示できます。
システム内のリクエストのパスを確認した後、各コンポーネントが費やした処理時間に注意を払う必要があります。 。 Zipkin のクエリ ページで各コンポーネントのスパンを表示し、スパンの処理時間を確認できます。スパンの処理に時間がかかりすぎる場合は、このコンポーネントに問題があることを意味します。
どのコンポーネントに問題があるかを特定した後、問題が発生した特定の時刻をさらに追跡する必要があります。この時点で、リクエスト リンク全体をトレースバックし、問題が発生したときの特定のコンポーネントのログを確認して、例外情報やエラー スタックを見つけることができます。こうすることで、問題をより迅速に発見し、修正することができます。
4. 概要
リンク トラッキングは分散システムにおいて非常に重要なツールであり、問題を迅速に特定するのに役立ちます。 Spring Cloud マイクロサービスでは、Spring Cloud Sleuth を統合することで、Zipkin をリンク追跡ツールとして使用できます。問題が発生した場合、リンク追跡情報を使用すると、問題を迅速に特定し、トラブルシューティングと解決を迅速化することができます。
以上がSpring Cloud マイクロサービスでのリンク追跡の実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。