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Spring CloudとZipkinを利用した分散トレーシング
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Spring Cloud Sleuthと、Twitterがオープンソース化したZipkinを通し、Javaアプリケーションでは分散トレーシングをどうやって行えるかご紹介します。
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Spring CloudとZipkinを利用した分散トレーシング
1.
Spring CloudとZipkinを利用した 分散トレーシング Spring I/O
2016 報告会 Tommy Ludwig @TommyLudwig Travel Service Development Department, Rakuten Inc.
2.
元のセッション • Distributed Tracing:
how to find Latency in Production Systems – 分散トレーシング:本番でのレイテンシーの探り方 • 講演者: Dr. Dave Syer 2
3.
分散システムの例 3
4.
ログでリクエストの追跡 Log correlation 4
5.
Log correlation • 分散されたシステム(マイクロサービスなど)で、リク エストの追跡が難しい –
各サーバにSSHし、ログを確認するか(しないよね?!) – あるリクエストのstartからendまでの全サービスのログが見たい • MDCというログの機能を利用し、ユニークIDを追加 • そのIDをリクエストと一緒にサービスからサービスへ渡す 5
6.
トレーシング用語 • Span –
ひとつのサービス(境界)内の処理 • Trace – リクエストのstartからendまで含むSpan • Tags – 好きな追加情報をリクエストに付与する – Key/value: ビジネスイベント種類、URL、IPアドレスなど • http://opentracing.io/ 6
7.
Spring Cloud Sleuthで実現 •
Spring Bootが前提条件 • spring-cloud-sleuthを 追加するだけ • ELK・Splunkなどで収 集されたログの分析が できる 7
8.
Integrations • HTTP – 呼ばれた時はFilterで –
呼ぶ時はRestTemplate • @Beanで指定を忘れずに • @Async • @Scheduled • Messaging – Spring Integrationで • Zuul • Hystrix • Feign • RxJava • Documentation 8
9.
レイテンシー分析 Latency analysis 9
10.
レイテンシー分析 • システムのどこがなぜ遅かったかを容易に特定する のが目的 • 一つのユーザリクエストの中、どのサービスがどれく らい時間かかったか •
見える化し、ドリルダウンもできると、未知の問題に 気づき、レイテンシー問題に対する自発的なカル チャーになる 10
11.
Zipkin • Sleuthが付与するデータを見える化 • UIもAPIも提供し、データを様々なデータストアに保 存できる
– Cassandra, Elasticsearch, MySQL 11
12.
サンプルで見てみましょう Live demo 12
13.
参考 • Spring Cloud
Sleuth • Zipkin • サンプルコード • 元のスライド 13
14.
エンジニア採用 http://corp.rakuten.co.jp/careers/engineering/ 14
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