Sleuth and Zipkin: 분산 추적을 통해 애플리케이션 블랙박스의 신비를 밝혀냅니다.
오늘날 인터넷 애플리케이션의 아키텍처 설계에서는 분산 시스템이 표준이 되었습니다. 이렇게 복잡한 시스템에서 문제가 발생할 때 결함 지점을 찾는 것은 매우 어려운 작업입니다. 이 문제를 해결하려면 개발자는 분산 추적 도구를 사용하여 애플리케이션 블랙박스의 미스터리를 밝혀야 합니다. 이 기사에서는 개발자가 분산 시스템을 더 잘 모니터링하고 디버그하는 데 도움이 되는 두 가지 인기 있는 분산 추적 도구인 Sleuth와 Zipkin을 소개합니다.
마이크로서비스아키텍처와 복잡한 분산 시스템이 확산되면서 구성 요소와 서비스 전반에 걸쳐 요청과 응답의 흐름을 추적하는 것이 중요해졌습니다. 분산추적시각화애플리케이션 실행 프로세스를 통해 성능 병목 현상, 종속성 및 이상 현상을 찾아냅니다.
Sleuth: Spring Boot의 추적 도구
Sleuth는 Spring Boot 애플리케이션을 위한 경량 분산 추적 프레임워크입니다. spring cloud Sleuth Starter와 통합되어 즉시 추적 기능을 제공합니다. Http 요청, Database 호출, 원격 서비스 호출과 같은 이벤트를 자동으로 캡처하려면 종속성을 추가하기만 하면 됩니다.
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으아악Zipkin: 데이터 추적을 위한 시각화 도구
Zipkin은 추적 데이터를 수집, 저장 및 쿼리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 사용자가 직관적으로 추적 데이터를 탐색하고 종속성과 성능 문제를 식별할 수 있는 대화형 사용자 인터페이스를 제공합니다.
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으아악슬루스와 집킨의 결혼
Sleuth와 Zipkin의 통합을 통해 Sleuth 앱의 추적 데이터를 Zipkin 플랫폼으로 쉽게 내보낼 수 있습니다. 이 통합은 spring Cloud Sleuth Zipkin Starter를 통해 가능합니다.
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으아악분산 추적의 이점
분산 추적은 애플리케이션 개발 및 유지 관리에 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 성능 향상: 성능 병목 현상을 식별하고 응답 시간을 단축합니다.
- 신뢰성 향상: 결함을 발견하고 해결하여 애플리케이션 가용성을 높입니다.
- 리소스 활용도 최적화: 애플리케이션의 리소스 사용량을 이해하고, 클라우드 서비스 및 인프라를 최적화 .
- 간단한 디버깅: 시각적으로 데이터를 추적하여 문제를 빠르게 식별하고 해결합니다.
- 향상된 관찰 가능성: 손쉬운 모니터링 및 관리를 위해 애플리케이션 작업에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.
결론
Sleuth와 Zipkin은 분산 추적의 강력한 조합으로 개발자가 애플리케이션의 내부 논리에 대한 통찰력을 얻고 성능과 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 이 두 가지 도구를 분산 시스템에 통합하면 애플리케이션 관찰 가능성을 크게 향상하고 제어, 최적화 및 문제 해결에 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
위 내용은 Sleuth and Zipkin: 분산 추적을 통해 애플리케이션 블랙박스의 신비를 밝혀냅니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP 프레임워크와 마이크로서비스 결합의 이점: 확장성: 애플리케이션을 쉽게 확장하고, 새로운 기능을 추가하거나 더 많은 로드를 처리합니다. 유연성: 마이크로서비스는 독립적으로 배포 및 유지 관리되므로 변경 및 업데이트가 더 쉬워집니다. 고가용성: 하나의 마이크로서비스 장애가 다른 부분에 영향을 주지 않아 더 높은 가용성을 보장합니다. 실제 사례: Laravel 및 Kubernetes를 사용하여 마이크로서비스 배포 단계: Laravel 프로젝트를 생성합니다. 마이크로서비스 컨트롤러를 정의합니다. Dockerfile을 만듭니다. Kubernetes 매니페스트를 만듭니다. 마이크로서비스를 배포합니다. 마이크로서비스를 테스트합니다.

Java 프레임워크는 마이크로서비스의 수평 확장을 지원합니다. 구체적인 방법은 다음과 같습니다. Spring Cloud는 서버 측 및 클라이언트 측 로드 밸런싱을 위한 리본 및 Feign을 제공합니다. NetflixOSS는 서비스 검색, 로드 밸런싱 및 장애 조치를 구현하기 위해 Eureka 및 Zuul을 제공합니다. Kubernetes는 자동 크기 조정, 상태 확인, 자동 재시작을 통해 수평적 크기 조정을 단순화합니다.

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Java 프레임워크를 사용하여 마이크로서비스 아키텍처를 구축하려면 다음과 같은 과제가 필요합니다. 서비스 간 통신: REST API, HTTP, gRPC 또는 메시지 대기열과 같은 적절한 통신 메커니즘을 선택합니다. 분산 데이터 관리: 데이터 일관성을 유지하고 분산 트랜잭션을 방지합니다. 서비스 검색 및 등록: SpringCloudEureka 또는 HashiCorpConsul과 같은 메커니즘을 통합합니다. 구성 관리: SpringCloudConfigServer 또는 HashiCorpVault를 사용하여 구성을 중앙에서 관리합니다. 모니터링 및 관찰 가능성: 표시기 모니터링을 위해 Prometheus와 Grafana를 통합하고 SpringBootActuator를 사용하여 작동 표시기를 제공합니다.

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PHP 마이크로서비스 아키텍처에서는 데이터 일관성과 트랜잭션 관리가 중요합니다. PHP 프레임워크는 이러한 요구 사항을 구현하는 메커니즘을 제공합니다. Laravel의 DB::transaction과 같은 트랜잭션 클래스를 사용하여 트랜잭션 경계를 정의합니다. Doctrine과 같은 ORM 프레임워크를 사용하여 동시성 오류를 방지하기 위한 lock() 메서드와 같은 원자성 작업을 제공합니다. 분산 트랜잭션의 경우 Saga 또는 2PC와 같은 분산 트랜잭션 관리자를 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 온라인 상점 시나리오에서는 장바구니에 추가할 때 데이터 일관성을 보장하기 위해 트랜잭션이 사용됩니다. 이러한 메커니즘을 통해 PHP 프레임워크는 트랜잭션과 데이터 일관성을 효과적으로 관리하여 애플리케이션 견고성을 향상시킵니다.

최고의 Java 마이크로서비스 아키텍처 사례: 마이크로서비스 프레임워크 사용: SpringBoot, Quarkus, Micronaut와 같은 구조 및 도구를 제공합니다. RESTfulAPI 채택: 서비스 간 통신을 위한 일관되고 표준화된 인터페이스를 제공합니다. 회로 차단기 메커니즘 구현: 서비스 오류를 적절하게 처리하고 연쇄 오류를 방지합니다. 분산 추적 사용: 손쉬운 디버깅 및 문제 해결을 위해 서비스 전반의 요청 및 종속성을 모니터링합니다. 자동화된 테스트: JUnit을 사용하는 등 시스템 견고성과 안정성을 보장합니다. 컨테이너화 및 오케스트레이션: Docker 및 Kubernetes와 같은 도구를 사용하여 배포 및 관리를 단순화합니다.

SpringBoot는 주석 기반 자동 구성을 제공하고 데이터베이스 연결과 같은 일반적인 구성 작업을 처리하는 등 마이크로서비스 아키텍처에서 개발 및 배포를 단순화하는 데 중요한 역할을 합니다. 계약 테스트를 통해 API 계약 검증을 지원하여 서비스 간의 파괴적인 변경을 줄입니다. 프로덕션 환경에서 마이크로서비스 관리를 용이하게 하기 위해 메트릭 수집, 모니터링, 상태 확인 등 프로덕션에 즉시 사용 가능한 기능이 있습니다.
