Java Cloud Computing : meilleures pratiques en matière de surveillance et de journalisation

Une surveillance et une journalisation efficaces dans un environnement de cloud computing nécessitent : Surveiller les métriques clés à l'aide d'outils tels que Prometheus, Jaeger et Grafana, et configurer des alertes et des notifications pour suivre l'état des applications. Adoptez un cadre de journalisation tel que Log4j ou Logback, utilisez des niveaux de journalisation raisonnables et utilisez MDC pour ajouter des informations contextuelles. Des exemples pratiques montrent comment utiliser Prometheus pour surveiller les applications Spring Boot et utiliser Log4j et Jaeger pour enregistrer les requêtes système distribuées.

Java Cloud Computing : meilleures pratiques en matière de surveillance et de journalisation

Dans un environnement de cloud computing, la surveillance et la journalisation sont essentielles pour garantir la stabilité et les performances des applications. Ce guide vous montrera comment utiliser Java pour une surveillance et une journalisation efficaces, et fournira des exemples pratiques.

Meilleures pratiques de surveillance

Utilisez des outils de surveillance :

• Prometheus : une base de données de séries chronologiques open source qui fournit de riches fonctions de collecte et de visualisation d'indicateurs.
• Jaeger : Système de traçage distribué pour suivre et analyser la latence des demandes.
• Grafana : outil de visualisation de données et de tableau de bord qui rend les données visuelles et faciles à comprendre.

Collectez les indicateurs clés :

• Heure des requêtes HTTP et codes d'état
• Temps de réponse de la base de données
• Utilisation de la mémoire et du processeur
• Erreurs et exceptions

Définissez des alertes et des notifications :

Configurer les seuils et des déclencheurs, qui déclenchent des alertes lorsque des anomalies surviennent.

• Utilisez des canaux de notification tels que l'e-mail, les SMS ou Slack pour garantir que les incidents sont traités rapidement.
• Meilleures pratiques de journalisation

Choisissez le bon framework de journalisation :

Log4j : Framework de journalisation Java populaire qui offre une configurabilité et une évolutivité élevées.

• Logback : Un remplacement pour Log4j, offrant un système de configuration plus simple et plus flexible.

Utilisez des niveaux raisonnables :

ERREUR : erreur grave ou exception

• WARN : problème potentiel ou situation anormale
• INFO : informations générales et état de l'application
• DEBUG : pour le débogage et le dépannage

Utiliser le journal contexte :

Utilisez MDC (Mapped Diagnostic Context) pour ajouter des informations supplémentaires aux messages de journalisation, telles que l'ID utilisateur ou l'identifiant de demande.

• Cela permet de corréler les entrées du journal lors de l'enquête sur les problèmes.
• Cas pratique

1. Surveiller l'application Spring Boot

Utilisez Prometheus et Grafana pour surveiller l'application Spring Boot :

import io.micrometer.core.annotation.Timed;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class MyController {
    @Timed
    @GetMapping("/")
    public String home() {
        return "Hello, world!";
    }
}

Ajoutez la dépendance Prometheus et configurez le tableau de bord :

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

# Grafana dashboard configuration
dashboardSections:
  - title: My App Monitoring
    panels:
      - title: Request Latency
        type: graph
        datasource: Prometheus
        targets:
          - expr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_server_requests_seconds_bucket[5m])))
            legend: Latency (99th percentile)

2. Journalisation du système distribué

Utilisez Log4j et Jaeger pour enregistrer les requêtes des systèmes distribués :

import io.jaegertracing.Configuration;
import io.jaegertracing.ScopeManager;
import io.jaegertracing.internal.samplers.ConstSampler;
import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class DistributedController {
    private static final Logger logger = LogManager.getLogger();

    // Configure Jaeger tracer
    static {
        Configuration config = new Configuration("my-app")
                .withSampler(new ConstSampler(true))
                .withScopeManager(new ScopeManager());
        Tracer tracer = config.getTracer();
    }

    @GetMapping("/distributed")
    public String distributed() {
        Span span = Tracer.currentSpan();
        logger.info("Span ID: {}", span.getSpanId());
        return "Distributed request";
    }
}

Ajoutez des dépendances Jaeger et configurez le traçage :

<dependency>
    <groupId>io.jaegertracing</groupId>
    <artifactId>jaeger-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

# Jaeger configuration
spring.sleuth.exporter=jaeger
spring.sleuth.jaeger.sampler.param=true

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!