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Java 마이크로서비스 아키텍처 모니터링 및 로깅

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2024-06-03 17:02:011201검색

마이크로서비스 아키텍처 모니터링에는 표시기 수집이 포함됩니다. 일반적인 도구에는 Prometheus, Grafana 및 Zipkin이 포함되며 일반적으로 사용되는 프레임워크에는 Log4j 2, Slf4j 및 Logback이 포함됩니다. 구체적인 실제 사례로는 Prometheus 및 Grafana를 사용하여 요청 수 모니터링, Zipkin을 사용하여 서비스 요청 추적, Log4j 2를 사용하여 요청 수신 기록, Slf4j를 사용하여 로깅 등이 있습니다.

Java 마이크로서비스 아키텍처 모니터링 및 로깅

Java 마이크로서비스 아키텍처의 모니터링 및 로그인

마이크로서비스 아키텍처의 등장으로 인해 애플리케이션 모니터링 및 로깅에 고유한 문제가 발생했습니다. 분산 애플리케이션에는 안정성과 성능을 보장하기 위해 지속적인 모니터링과 로깅이 필요한 많은 독립적이고 느슨하게 결합된 서비스가 포함되어 있습니다.

이 가이드에서는 Java 마이크로서비스 아키텍처 모니터링 및 로그인에 대한 모범 사례를 소개하고 실제 사례를 제공합니다.

모니터링

마이크로서비스 아키텍처 모니터링에는 각 서비스 및 인프라 구성 요소에 대한 지표를 수집하고 분석하는 작업이 포함됩니다. 일반적인 모니터링 도구는 다음과 같습니다.

  • Prometheus: 시계열 데이터를 수집하고 저장하기 위한 오픈 소스 모니터링 시스템입니다.
  • Grafana: 데이터 시각화 및 대시보드를 위한 오픈 소스 대시보드 도구입니다.
  • Zipkin: 분산 시스템을 추적하고 분석하기 위한 오픈 소스 추적 시스템입니다. practical 사례 : prometheus 및 grafana를 사용하는 Java 마이크로 서비스 : Zipkin을 사용하는 Java 마이크로 서비스 :
  • dependencies {
        implementation 'io.micrometer:micrometer-registry-prometheus:1.8.1'
        implementation 'io.prometheus:simpleclient_hotspot:0.11.0'
    }
    rreee a). 일반적인 로깅 프레임워크는 다음과 같습니다.

Log4j 2:

여러 로그 형식과 출력 대상을 지원하는 강력한 로깅 프레임워크.

Slf4j:

다양한 로깅 프레임워크 간을 쉽게 전환할 수 있는 간단한 로깅 Facade입니다.

Logback:

성능 향상을 위해 설계된 유연하고 구성 가능한 로깅 프레임워크입니다.
  • 실용 사례:
  • Log4j 2를 사용하여 Java 마이크로서비스 기록:
    Counter requestCounter = Counter
        .builder("web.requests")
        .description("Number of HTTP requests")
        .register(Metrics.globalRegistry);
    dependencies {
        implementation 'io.github.openzipkin.brave:brave:5.14.7'
        implementation 'io.zipkin.brave:brave-http:5.14.7'
        implementation 'io.zipkin.brave:brave-opentracing:5.14.7'
    }
  • Slf4j를 사용하여 Java 마이크로서비스 기록:
  • Span span = tracer.newTrace().start();
    HttpClient client = HttpClient.create().newBuilder()
        .tracers(new ZipkinBraveTracer()).build();
    dependencies {
        implementation 'org.apache.logging.log4j:log4j-api:2.18.0'
        implementation 'org.apache.logging.log4j:log4j-core:2.18.0'
    }

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