Welche Überwachungs- und Protokollierungsstrategien gibt es für die Verwendung von Java-Funktionen?

Strategie zur Überwachung und Protokollierung von Java-Funktionen: Überwachung: Verwendung der Cloud Monitoring API: Bietet Einblick in Leistung und Metriken. Senden Sie benutzerdefinierte metrische Datenpunkte und Zeitreihen. Protokollierung: Stackdriver-Protokollierung verwenden: Protokollieren Sie Ereignisse zum Debuggen und zur Fehlerbehebung. Verwenden Sie die Cloud Logging API: Senden und empfangen Sie Protokolleinträge. Durch Stackdriver Logging: direkte Aufzeichnung, Bereitstellung praktischer Protokollanweisungen und Konfiguration.

Überwachungs- und Protokollierungsstrategien mit Java-Funktionen

Einführung

Überwachung und Protokollierung sind entscheidend für die Aufrechterhaltung stabiler und zuverlässiger Java-Funktionen. In diesem Artikel werden verschiedene Möglichkeiten zur Implementierung dieser Strategien in Java-Funktionen erläutert.

Überwachung

• Verwendung der Cloud Monitoring API: Die API bietet tiefe Einblicke in die Funktionsleistung und andere Metriken.

import com.google.cloud.functions.HttpFunction;
import com.google.cloud.functions.HttpRequest;
import com.google.cloud.functions.HttpResponse;
import com.google.cloud.monitoring.v3.MetricServiceClient;
import com.google.monitoring.v3.CustomMetric;
import com.google.monitoring.v3.ProjectName;
import com.google.monitoring.v3.TimeInterval;
import com.google.monitoring.v3.TimeSeries;
import com.google.protobuf.Struct;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.Date;

public class Monitor implements HttpFunction {

  private static final String projectId = System.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT");
  private static final MetricServiceClient metricClient = MetricServiceClient.create();
  private static final ProjectName projectName = ProjectName.of(projectId);

  @Override
  public void service(HttpRequest request, HttpResponse response)
      throws IOException {
    var writer = new PrintWriter(response.getWriter());

    // 创建一个自定义指标
    var metric =
        CustomMetric.newBuilder()
            .setType("custom.googleapis.com/my_metric")
            .setMetricKind(CustomMetric.MetricKind.GAUGE)
            .setValueType(CustomMetric.ValueType.DOUBLE)
            .build();

    // 发送指标数据点
    var requestBuilder = TimeSeries.newBuilder()
        .setMetric(metric.getName())
        .setResource(projectName.toString())
        .addMetrics(
            CustomMetric.newBuilder()
                .setDoubleValue(Math.random() * 100)
                .build());

    var timestamp = new Date().getTime() / 1000.0;
    requestBuilder.setInterval(
        TimeInterval.newBuilder()
            .setStartTime(com.google.protobuf.Timestamp.newBuilder().setSeconds(timestamp).build())
            .setEndTime(com.google.protobuf.Timestamp.newBuilder().setSeconds(timestamp).build())
            .build());

    TimeSeries series = requestBuilder.build();

    metricClient.createTimeSeries(projectName, series);
    writer.printf("Metric sent at: %s\n", new Date());
  }
}

• Stackdriver-Protokollierung verwenden: Ereignisse bei der Funktionsausführung protokollieren und wertvolle Erkenntnisse für das Debuggen und die Fehlerbehebung liefern.

import com.google.cloud.functions.HttpFunction;
import com.google.cloud.functions.HttpRequest;
import com.google.cloud.functions.HttpResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.logging.Logger;

public class Log implements HttpFunction {

  private static final Logger logger = Logger.getLogger(Log.class.getName());

  @Override
  public void service(HttpRequest request, HttpResponse response)
      throws IOException {
    var writer = new PrintWriter(response.getWriter());

    // 记录信息级别日志消息
    logger.info("Function executed successfully.");
    writer.printf("Logged at: %s\n", new Date());
  }
}

Protokollierung

• Verwendung der Cloud Logging API: Ein allgemeiner Protokollierungsdienst zum Senden und Empfangen von Protokolleinträgen von Java-Funktionen.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.functions.BackgroundFunction;
import com.google.cloud.functions.Context;
import com.google.cloud.logging.LogEntry;
import com.google.cloud.logging.Logging;
import com.google.cloud.logging.LoggingOptions;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class CloudLog implements BackgroundFunction<Object> {

  private static final Logging logging = LoggingOptions.getDefaultInstance().getService();

  @Override
  public void accept(Object message, Context context) {
    var payload = (Map<String, Object>) message;

    // 创建一个日志条目
    Map<String, String> labels = new HashMap<>();
    labels.put("function", context.getFunctionName());
    labels.put("region", context.getRegion());
    LogEntry entry =
        LogEntry.newBuilder(payload.toString())
            .setSeverity(LogEntry.Severity.INFO)
            .setLabels(labels)
            .build();

    // 发送日志条目
    try {
      logging.write(LogEntry.of(entry));
    } catch (ApiException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

• Verwenden Sie Stackdriver Logging: Loggen Sie direkt bei Stackdriver Logging und stellen Sie praktische Protokollanweisungen und Protokollierungskonfigurationen bereit.

import com.google.cloud.functions.HttpFunction;
import com.google.cloud.functions.HttpRequest;
import com.google.cloud.functions.HttpResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;

public class Log implements HttpFunction {

  private static final Logger logger = Logger.getLogger(Log.class.getName());

  @Override
  public void service(HttpRequest request, HttpResponse response)
      throws IOException {
    var writer = new PrintWriter(response.getWriter());

    // 记录警告级别日志消息
    logger.log(Level.WARNING, "Function encountered an issue.");
    writer.printf("Logged at: %s\n", new Date());
  }
}

Durch den Einsatz dieser Strategien können Java-Funktionen effektiv überwacht und protokolliert werden, was die Stabilität verbessert, Fehler erkennt und die Fehlerbehebung beschleunigt.

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