마이크로서비스 아키텍처의 인기로 인해 점점 더 많은 기업이 Spring Cloud를 마이크로서비스 솔루션으로 채택하기 시작했습니다. 그러나 마이크로서비스 시스템의 각 구성 요소는 독립적으로 배포되기 때문에 시스템에 문제가 발생하면 문제의 원인을 빠르게 찾기가 어렵습니다. 이때 링크 추적은 중요한 도구가 됩니다.
이 기사에서는 Spring Cloud 마이크로서비스의 링크 추적 구현을 소개하고 링크 추적을 사용하여 문제를 찾는 방법을 논의합니다.
1. 링크 추적이란
링크 추적은 분산 시스템에서 요청을 추적하고, 요청의 전체 경로를 분산 시스템에서 기록할 수 있는 기술입니다. 이 경로에는 서비스 개시자부터 서비스 제공자까지 결과를 반환하는 전체 프로세스가 포함됩니다. 링크 추적을 통해 시스템 내 다양한 단계에서 요청에 걸리는 시간과 문제가 발생하는 구성 요소를 이해할 수 있습니다.
2. 링크 추적 구현
Spring Cloud에서는 Zipkin을 링크 추적 도구로 사용할 수 있습니다. Zipkin은 분산 애플리케이션에서 추적 데이터를 수집, 분석 및 쿼리하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 분산 추적 시스템입니다. Zipkin을 사용하면 분산 시스템에서 요청 전파를 이해하고 다양한 구성 요소에서 요청의 응답 시간과 처리 시간을 표시할 수 있습니다.
집킨의 주요 핵심 구성요소는 Collector, Storage, Query Service입니다.
Collector는 서비스 간 통화 정보를 수집하는 데 사용되며 통화 정보를 Storage에 저장하는 역할을 담당합니다.
Storage는 Zipkin에서 사용하는 저장 구성요소입니다. Zipkin은 Cassandra, MySQL 등 다양한 저장 방법을 사용할 수 있습니다.
쿼리 서비스는 추적 데이터를 쿼리하고 표시하는 데 사용됩니다.
Spring Cloud에서는 Spring Cloud Sleuth를 사용하여 Zipkin을 통합할 수 있습니다. Sleuth는 마이크로서비스 애플리케이션에 Zipkin 기반 링크 추적 기능을 제공할 수 있는 Spring Cloud 마이크로서비스용 분산 추적 솔루션입니다. Sleuth는 각 서비스에 대해 고유한 Trace ID를 자동으로 생성하고 서비스 간 통신에 Trace ID를 추가합니다. 요청이 시스템을 통과할 때 각 서비스는 Trace ID를 전달하고 자체 Span ID를 요청에 추가합니다. 이 방법으로 Trace ID를 기준으로 요청을 정렬하고 다양한 구성 요소에서 요청이 처리되는 방식을 확인할 수 있습니다.
3. 링크 추적을 사용하여 문제를 찾는 방법
링크 추적을 사용하여 문제를 해결하는 경우 다음 단계를 따를 수 있습니다.
요청에 문제가 있는 경우 , 먼저 이 요청의 추적 ID를 찾아야 합니다. Zipkin의 쿼리 페이지에 Trace ID를 입력하면 시스템의 전체 요청 경로를 쿼리하고 볼 수 있습니다.
시스템에서 요청 경로를 확인한 후에는 각 구성요소에서 소요되는 처리 시간에 주의를 기울여야 합니다. Zipkin의 쿼리 페이지에서 각 구성 요소의 범위를 볼 수 있으며 범위의 처리 시간을 확인할 수 있습니다. 특정 Span의 처리 시간이 너무 길면 해당 구성 요소에 문제가 있다는 의미입니다.
어떤 구성 요소에 문제가 있는지 확인한 후에는 문제가 발생한 특정 시간을 추가로 추적해야 합니다. 이때 전체 요청 링크를 추적하고, 문제가 발생한 컴포넌트의 로그를 확인하여 예외 정보나 오류 스택을 찾아볼 수 있다. 이렇게 하면 문제를 더 빨리 찾아 해결할 수 있습니다.
4. 요약
링크 추적은 분산 시스템에서 매우 중요한 도구로, 문제를 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다. Spring Cloud 마이크로서비스에서는 Spring Cloud Sleuth를 통합하여 Zipkin을 링크 추적 도구로 사용할 수 있습니다. 문제가 발생하면 링크 추적 정보를 사용하여 문제를 신속하게 찾고 문제 해결 속도를 높일 수 있습니다.
위 내용은 Spring Cloud 마이크로서비스의 링크 추적 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!