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Maison Java javaDidacticiel Création d'observabilité et de surveillance pour les applications modernes avec Actuator, Prometheus et Grafana

Création d'observabilité et de surveillance pour les applications modernes avec Actuator, Prometheus et Grafana

Jan 05, 2025 am 06:15 AM

Dans le monde actuel des systèmes distribués et des microservices, garantir que notre application est observable et contr?lable est tout aussi important que de créer la fonctionnalité de base. Nous avons déjà mis en place des fonctionnalités critiques comme un équilibreur de charge NGINX, un limiteur de débit et un disjoncteur, la prochaine étape consiste à nous concentrer sur observabilité et suivi.

Dans cet article de blog, nous expliquerons comment ajouter Spring Boot Actuator, Prometheus et Grafana à notre application pour créer une observabilité robuste empiler. Cela nous aidera à visualiser l’état de santé de notre application, à suivre les mesures de performances et à résoudre les problèmes rapidement et efficacement.


Qu'est-ce que l'observabilité??

L'observabilité fait référence à votre capacité à comprendre l'état interne d'un système en fonction des données qu'il produit. Les trois piliers de l'observabilité sont?:

  1. Metriques?: points de données quantifiables (par exemple, taux de requêtes, utilisation de la mémoire, utilisation du processeur).
  2. Journaux?: enregistrement des événements (par exemple, erreurs, avertissements ou événements commerciaux).
  3. Traces?: suivez une demande lorsqu'elle transite par plusieurs services.

En nous concentrant sur les métriques et journaux, nous pouvons créer des tableaux de bord et des alertes puissants qui garantissent que votre application reste performante et fiable.


Pourquoi l'observabilité est importante pour notre application

Notre architecture applicative actuelle comporte déjà des composants essentiels?:

  • NGINX Load Balancer?: distribue le trafic entre les serveurs.
  • Rate Limiter?: Empêche la surcharge en limitant le nombre de requêtes.
  • Disjoncteur?: Assure la résilience en arrêtant les appels vers les services défaillants.

Cependant, bien que ces outils améliorent les performances et la fiabilité, ils ne nous disent pas pourquoi quelque chose pourrait échouer ni comment notre système fonctionne sous charge. Les outils d'observabilité tels que Actuator, Prometheus et Grafana?:

  • Suivez les métriques en temps réel pour l'état et les performances des applications.
  • Aidez à visualiser les tendances et les goulots d'étranglement potentiels.
  • Déclenchez des alertes lorsque les métriques dépassent les seuils critiques.

La pile d'observabilité

Ajoutez à votre fichier pom.xml ces dépendances?:

<dependency>
   <groupId>io.github.resilience4j</groupId>
   <artifactId>resilience4j-micrometer</artifactId>
   <version>2.2.0</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>io.micrometer</groupId>
  <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
  <version>1.14.1</version>
</dependency>

Mettez à jour les configurations de votre application.properties

resilience4j.circuitbreaker.metrics.enabled=true

management.health.circuitbreakers.enabled=true
management.endpoints.web.exposure.include=health,metrics,circuitbreakers,prometheus
management.endpoint.health.show-details=always
management.endpoint.health.access=unrestricted
management.endpoint.prometheus.access=unrestricted
management.prometheus.metrics.export.enabled=true

Explication

management.endpoints.web.exposure.include=health,metrics,circuitbreakers,prometheus

Cette ligne expose l'URI de l'actionneur, nous pouvons donc consommer des URI comme?:

  • actionneur/
  • actionneur/santé,
  • actionneur/métriques,
  • actionneur/disjoncteurs,
  • actionneur/prométhée

Utiliser Prometheus avec Docker

Dans notre fichier docker-compose.yaml, nous créons un service pour prometheus?:

<dependency>
   <groupId>io.github.resilience4j</groupId>
   <artifactId>resilience4j-micrometer</artifactId>
   <version>2.2.0</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>io.micrometer</groupId>
  <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
  <version>1.14.1</version>
</dependency>

Fichier de configuration pour Prometheus

à la racine de votre projet, créez un dossier appelé prometheus et à l'intérieur un fichier appelé prometheus.yaml

resilience4j.circuitbreaker.metrics.enabled=true

management.health.circuitbreakers.enabled=true
management.endpoints.web.exposure.include=health,metrics,circuitbreakers,prometheus
management.endpoint.health.show-details=always
management.endpoint.health.access=unrestricted
management.endpoint.prometheus.access=unrestricted
management.prometheus.metrics.export.enabled=true

Maintenant, quand on court?:

prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    ports:
      - "9090:9090"
    networks:
      - app_network
    volumes:
      - ./prometheus/prometheus.yaml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus_data:/prometheus

Un conteneur Prometheus démarrera et consommera les métriques de l'actionneur URI/les métriques de nos serveurs spring-boot.

Nous pouvons voir un tableau de bord sur http://localhost:9090/, par exemple?:

Building Observability and Monitoring for Modern Applications with Actuator, Prometheus and Grafana

Tableau de bord de Prometheus

Mais ce n’est pas cool. Nous voulons voir des graphiques, et pour cela nous utilisons Grafana.


Ajouter Grafana

Mettez à jour votre fichier Docker Compose avec un autre service?:

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'spring-boot-app'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets:
          - 'spring-server-1:8080'
          - 'spring-server-2:8080'
        labels:
          environment: development
          application: spring-boot

Vous pouvez désormais accéder au tableau de bord grafana sur http://localhost:3000

D'abord, ils vous demanderont vos informations d'identification, écrivez simplement à l'administrateur l'utilisateur et le mot de passe.

Configurer Prometheus

Dans le menu de gauche, accédez à Connexions > ajoutez une nouvelle connexion et recherchez Prometheus

Configurez l'url de connexion comme ceci?:

Building Observability and Monitoring for Modern Applications with Actuator, Prometheus and Grafana

Configurer Prometheus sur Grafana

Cliquez sur le bouton enregistrer & tester, si tout va bien vous pouvez commencer à choisir votre tableau de bord.

Tableaux de bord

Accédez aux tableaux de bord Grafana et choisissez un tableau de bord pour vous.

Pour cela, je choisis le disjoncteur Spring Boot Resilience4j (3.x)

Si tout fonctionne bien, vous verrez quelque chose comme ceci?:

Building Observability and Monitoring for Modern Applications with Actuator, Prometheus and Grafana

Graphiques du disjoncteur

N'hésitez pas à parcourir d'autres tableaux de bord.


Derniers mots

En intégrant Actuator, Prometheus et Grafana dans notre application, nous avons franchi une étape majeure vers la création d'un système hautement observable. Avec les métriques, la journalisation et la surveillance en place, vous pourrez?:

  • Obtenez une visibilité complète sur votre application et votre infrastructure.
  • Détecter et résoudre les problèmes de manière proactive.
  • Optimisez les performances et la fiabilité.

Avec ces outils en place, nous allons non seulement surveiller efficacement notre système, mais également jeter les bases d'une évolution en toute confiance à l'avenir.


? Référence

  • Grafana Docs
  • Prometheus Docs

? Référentiel de projet

  • Référentiel de projet sur Github

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La différence entre le hashmap et le hashtable se reflète principalement dans la sécurité des threads, la prise en charge de la valeur nul et les performances. 1. En termes de sécurité des threads, le hashtable est en filetage et ses méthodes sont principalement des méthodes synchrones, tandis que HashMAP n'effectue pas de traitement de synchronisation, qui n'est pas un filetage; 2. En termes de support de valeur nulle, HashMap permet une clé nul et plusieurs valeurs nulles, tandis que le hashtable ne permet pas les clés ou les valeurs nulles, sinon une nulpointerexception sera lancée; 3. En termes de performances, le hashmap est plus efficace car il n'y a pas de mécanisme de synchronisation et le hashtable a une faible performance de verrouillage pour chaque opération. Il est recommandé d'utiliser à la place ConcurrentHashMap.

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Le compilateur JIT optimise le code à travers quatre méthodes: méthode en ligne, détection et compilation de points chauds, spéculation et dévigtualisation de type et élimination redondante. 1. La méthode en ligne réduit les frais généraux d'appel et inserte fréquemment appelées petites méthodes directement dans l'appel; 2. Détection de points chauds et exécution de code haute fréquence et optimiser de manière centralisée pour économiser des ressources; 3. Type Speculations collecte les informations de type d'exécution pour réaliser des appels de déviptualisation, améliorant l'efficacité; 4. Les opérations redondantes éliminent les calculs et les inspections inutiles en fonction de la suppression des données opérationnelles, améliorant les performances.

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Les blocs d'initialisation d'instance sont utilisés dans Java pour exécuter la logique d'initialisation lors de la création d'objets, qui sont exécutés avant le constructeur. Il convient aux scénarios où plusieurs constructeurs partagent le code d'initialisation, l'initialisation du champ complexe ou les scénarios d'initialisation de classe anonyme. Contrairement aux blocs d'initialisation statiques, il est exécuté à chaque fois qu'il est instancié, tandis que les blocs d'initialisation statiques ne s'exécutent qu'une seule fois lorsque la classe est chargée.

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Injava, thefinalkeywordpreventsavariable'svaluefrombeingchangedafterAsssignment, mais cetsbehaviDiffersFortimitives et objectreferences.forprimitivevariables, finalMakeShevalueConstant, AsinfininTMax_peed = 100; whitereSsignmentCausAnesanerror.ForobjectRe

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Le mode d'usine est utilisé pour encapsuler la logique de création d'objets, ce qui rend le code plus flexible, facile à entretenir et à couplé de manière lache. La réponse principale est: en gérant de manière centralisée la logique de création d'objets, en cachant les détails de l'implémentation et en soutenant la création de plusieurs objets liés. La description spécifique est la suivante: Le mode d'usine remet la création d'objets à une classe ou une méthode d'usine spéciale pour le traitement, en évitant directement l'utilisation de newClass (); Il convient aux scénarios où plusieurs types d'objets connexes sont créés, la logique de création peut changer et les détails d'implémentation doivent être cachés; Par exemple, dans le processeur de paiement, Stripe, PayPal et d'autres instances sont créés par le biais d'usines; Son implémentation comprend l'objet renvoyé par la classe d'usine en fonction des paramètres d'entrée, et tous les objets réalisent une interface commune; Les variantes communes incluent des usines simples, des méthodes d'usine et des usines abstraites, qui conviennent à différentes complexités.

Qu'est-ce que le casting de type? Qu'est-ce que le casting de type? Jun 24, 2025 pm 11:09 PM

Il existe deux types de conversion: implicite et explicite. 1. La conversion implicite se produit automatiquement, comme la conversion INT en double; 2. La conversion explicite nécessite un fonctionnement manuel, comme l'utilisation de (int) MyDouble. Un cas où la conversion de type est requise comprend le traitement de l'entrée des utilisateurs, les opérations mathématiques ou le passage de différents types de valeurs entre les fonctions. Les problèmes qui doivent être notés sont les suivants: transformer les nombres à virgule flottante en entiers tronqueront la partie fractionnaire, transformer les grands types en petits types peut entra?ner une perte de données, et certaines langues ne permettent pas la conversion directe de types spécifiques. Une bonne compréhension des règles de conversion du langage permet d'éviter les erreurs.

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