2023.2.17 - Spring Boot 3.0 オブザーバビリティツアーガイド

▼開催日▼
2023年2月17日

▼イベント▼
JSUG勉強会 2023年 その1
https://jsug.doorkeeper.jp/events/151317

▼配信アーカイブ▼
https://www.youtube.com/watch?v=yjJ1jyvEaOI

▼関連リポジトリ▼
https://github.com/hainet50b/jsug-seminar-2023-02

Transcript

1. Spring Boot 3.0 オブザーバビリティツアーガイド 2023.2.17 JSUG勉強会 2023年 その1 髙野はいね(@hainet50b)
2. 自己紹介 決済代行事業者にてソフトウェアエンジニアとして勤務。 ▼主な業務▼ ・決済システム（Java, Spring Boot, VMWare Tanzu）の開発／運用 ・データの整理と運用ダッシュボード構築 先日JSUGにスタッフとして参加させていただきました󰢛 髙野はいね (　@hainet50b) I ♡ Spring Boot!
3. 旅のしおり Spring Boot 3.0で追加された機能を使いながら、 シンプルなSpring Bootアプリケーションに オブザーバビリティ機能を追加していくデモ中心のセッションです。 ▼日程表▼ • 本日のツアーのご紹介（10分） • オブザーバビリティツアー（45分） • ダッシュボードを触ってみよう！（15分）
4. 1 本日のツアーのご紹介
5. 現在地
6. 目的地
7. 旅程表
8. Logging
9. Metrics Micrometer
10. Tracing Micrometer Tracing Micrometer Observation
11. 事前準備・進め方 ▼事前準備▼ ・各種ミドルウェアはセットアップ済みです。 　（Elasticsearch, Kibana, Filebeat, Prometheus, Grafana, Zipkin, RabbitMQ） ・ラボ環境のソースコードは事前に準備したものを使います。 　→ https://github.com/hainet50b/jsug-seminar-2023-02 ・Kibana / Grafanaダッシュボードはセットアップ済みです。 ▼進め方▼ ・質問はできる限りリアルタイムで拾います。 ・「こんな風にしたらどうなる？」も時間の限り試します。 　
12. 2 オブザーバビリティツアー
13. 本日一番言葉にするのが難しいところ... 0. オブザーバビリティとは
14. データ（ログ・メトリクス・トレース）に 様々な文脈を付与することで、 あらゆる切り口から日々継続的かつ能動的に、 何かがあっても、なくても、 問題を探しにいく or 問題を探しにいけるようにする試み 0. オブザーバビリティとは 各種ダッシュボードで実現する Spring Observabilityで実現する あえて自分の言葉で...
15. 1. ログ基盤を整える
16. 1. ログ基盤を整える ログをtailして文脈を見極めるのは極めて困難（DEMO）
17. 1. ログ基盤を整える Filebeatを経由してElasticsearchにログを投入する
18. 1. ログ基盤を整える Filebeatの設定 filebeat.inputs: - type: filestream id: jsug-seminar-2023-02 enabled: true # 初期設定でfalseとなっているので注意 paths: - C:\Users\haine\project\inbox\jsug-seminar-2023-02\payment-gateway\log\* - C:\Users\haine\project\inbox\jsug-seminar-2023-02\log-ingester\log\* - C:\Users\haine\project\inbox\jsug-seminar-2023-02\credit-service\log\* - C:\Users\haine\project\inbox\jsug-seminar-2023-02\qr-service\log\*
19. 1. ログ基盤を整える Kibanaで確認する（DEMO）
20. 2. ログを構造化する
21. ただ入れただけのログはあまり役に立たないが、 アプリ／環境ごとにパーサーを作るのも大変。 2. ログを構造化する
22. ▼ECS (Elastic Common Schema)▼ 　標準化されたフィールド定義を提供するスキーマ 　ログを正規化して、 　・複数データソースを透過的に取り扱えるようにする 　・ダッシュボードをあらゆるアプリケーションに対応させる ▼ECS Logging▼ 　ログをElasticsearchに最適化した 　JSON形式に構造化するプラグイン 2. ログを構造化する
23. ECS Loggingの依存を追加する 2. ログを構造化する <dependency> <groupId>co.elastic.logging</groupId> <artifactId>log4j2-ecs-layout</artifactId> <version>1.5.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId> </dependency> 後述しますが 相性が良いためLog4j2を採用します。
24. Appenderの設定をする 2. ログを構造化する <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Configuration> <Appenders> <File name="ECS_FILE" fileName="log/payment-gateway.log"> <EcsLayout serviceName="payment-gateway" serviceVersion="0.0.1-SNAPSHOT" /> </File> </Appenders> <Loggers> <Root level="info"> <AppenderRef ref="ECS_FILE"/> </Root> </Loggers> </Configuration>
25. 2. ログを構造化する 任意の項目を付与する // MDC for Logback & Log4j2 MDC.put("key.foo", "value-1"); MDC.put("key.bar", "value-2"); // Slf4j for Log4j2 Logger log = LoggerFactory.getLogger(PaymentGatewayApplication.class); log.atInfo() .setMessage("Some message.") .addKeyValue("key.foo", "value-1") .addKeyValue("key.bar", "value-2") .log(); // Log4j2 Logger log = LogManager.getLogger(PaymentGatewayApplication.class); log.info(new StringMapMessage() .with("key", Map.of( "foo", "value-1", "bar", "value-2" )) );
26. Filebeatの設定 2. ログを構造化する filebeat.inputs: - ... parsers: - ndjson: overwrite_keys: true add_error_key: true expand_keys: true # .（ドット）区切りをパラメータとして展開する。
27. Kibanaでドキュメントを確認する（DEMO） 2. ログを構造化する
28. 2. ログを可視化する
29. Kibanaダッシュボードを確認する（DEMO） 3. ログを可視化する
30. 寄り道：メトリクスとMicrometer
31. ▼Micrometerとは▼ メトリクスのFacadeの役割をするライブラリ ※Spring Boot Actuatorの依存関係に含まれている。 寄り道：メトリクスとMicrometer Micrometerにおいて「メトリクス」とは「収集してデータストアに保存するもの」という前提がある。 「収集する実装とデータストア実装を意識しなくてよくなるもの」という理解で良さそう。 Appはデータストアを意識しなくて良い Micrometerではデータストアのことを Registryと呼ぶ。
32. 4. メトリクスを収集する
33. アプリケーションとデータストアの関係 4. メトリクスを収集する アプリケーション側に エンドポイントを用意する
34. Registryの依存関係を追加する 4. メトリクスを収集する <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> </dependency> micrometer-registry-elastic micrometer-registry-datadog etc…
35. Prometheus用エンドポイントを追加する 4. メトリクスを収集する management: endpoints: web: exposure: include: health, prometheus
36. prometheus.yml 4. メトリクスを収集する scrape_configs: - job_name: "prometheus" static_configs: - targets: ["localhost:9090"] - job_name: "payment-gateway" metrics_path: "/actuator/prometheus" static_configs: - targets: ["localhost:8080"] labels: application: "payment-gateway" ...
37. 5. メトリクスを可視化する
38. Grafanaでダッシュボードをインポート → https://grafana.com/grafana/dashboards/12900-springboot-apm-dashboard/ 5. メトリクスを可視化する
39. Grafanaダッシュボードを確認する（DEMO） 5. メトリクスを可視化する
40. 寄り道：分散トレーシングと 　　　　Micrometer Tracing
41. ▼分散トレーシングとは▼ ネットワークを跨るプロセス間の一連の処理に 一意のIDを採番することで処理を論理的に紐づけること 寄り道：分散トレーシングと 　　　　Micrometer Tracing スレッド間 コンポーネント間、etc… t Span A@App A Span B@App B Trace α TraceはSpanの集合 SpanとTraceはそれぞれ一意のIDを持つ
42. ▼Context Propagationとは▼ プロセス間でトレースデータを受け渡すこと。 Spring Boot 3.0では以下の二つの規約に対応している。 ・W3C Trace Context（Spring Boot 3.0のデフォルト） ・B3 Propagation（Spring Cloud Sleuthのデフォルト） 寄り道：分散トレーシングと 　　　　Micrometer Tracing ≒プロトコル 設定でW3Cに変更可能
43. ▼Micrometer Tracingとは▼ 分散トレーシングライブラリのFacade (TracerBridgeを提供) ※Spring Cloud Sleuthの後継ライブラリ ▼分散トレーシングライブラリの役割▼ Tracer：観測範囲を決めること Reporter (Exporter)：トレースデータを外部に送信すること 寄り道：分散トレーシングと 　　　　Micrometer Tracing Spring Boot 3.0より Spring Boot 2系で使われていた
44. ▼Micrometer Tracingが対応する分散トレーシング実装▼ Spring Boot 3.0より 寄り道：分散トレーシングと 　　　　Micrometer Tracing Zipkin Brave ・Zipkin系列の実装 ・Spring Cloud Sleuthで採用 ・B3 Propagationも仲間 Spring Boot 3.0より OpenTelemetry (OTel) ・CNCF系列の実装 ・最近勢いがある 業務シーンで乗り換え検討中 慣れていて実績があるので 今日はこちらを採用します 󰢛
45. 6. トレースデータを送信する
46. 依存関係を追加する 6. トレースデータを送信する <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-tracing-bridge-brave</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId> <artifactId>zipkin-reporter-brave</artifactId> </dependency> 採用する実装に対応する TracerBridgeの依存 採用する実装の依存
47. サンプリングレートとZipkinの設定をする 6. トレースデータを送信する spring: application: name: payment-gateway management: tracing: enabled: true sampling: probability: 1.0 propagation: type: w3c zipkin: tracing: endpoint: http://localhost:9411/api/v2/spans トレースデータを送信する頻度のこと。 目的によって100%かそれ以外に設定する。 ・一連の処理を追うことが目的 　→100% ・特定の処理の平均処理時間などを取ることが目的 　→1%や場合によっては0.1%など 私は100%を採用する目的でしか使用したことがありません。 トレースデータに含まれる サービス名になるため必ず付与する
48. 7. トレースデータを可視化する
49. Zipkin UI（DEMO） 7. トレースデータを可視化する
50. Zipkinのデータストアを インメモリからElasticsearchに変更してKibanaで可視化する 7. トレースデータを可視化する Zipkin UIは横軸の可視化
51. Zipkinのデータストアを インメモリからElasticsearchに変更してKibanaで可視化する 7. トレースデータを可視化する 縦軸の可視化にKibanaを使う
52. Zipkinのデータストアを インメモリからElasticsearchに変更してKibanaで可視化する 7. トレースデータを可視化する $STORAGE_TYPE="elasticsearch" $ES_HOSTS="http://localhost:9200" $ES_USERNAME="elastic" $ES_PASSWORD="changeme" java -jar zipkin-server-2.24.0-exec.jar 環境変数で設定を変更する ※重要 ZipkinがES 8系に対応していない。 Kibanaによる可視化は要のため、 乗り換えも検討をしている。
53. Kibanaのダッシュボードを確認する（DEMO） 7. トレースデータを可視化する
54. 寄り道：Micrometer Observation API
55. ▼Micrometer Observation APIとは▼ 以下の役割を持つAPIです。 ・観測の開始と終了を指定する。 ・観測イベントに対して実装を差し込む。 ・デフォルトのタグを指定する。 MicrometerやMicrometer Tracingを更に抽象化する。 ※Observation API経由で時間を測ったりSpanを切れる 寄り道：Micrometer Observation API Spring Boot 3.0 (Micrometer 1.10)で追加された
56. 寄り道：Micrometer Observation API ※イメージ図
57. 寄り道：Micrometer Observation API @Observed(name = "exchange", contextualName = "exchange") public void target() { // do something. } private final ObservationRegistry registry; public PaymentGatewayApplication(ObservationRegistry registry) { this.registry = registry; } public void observed() { Observation .createNotStarted("exchange", registry) .observe(() -> { // do something. }); } @Observed ObservationRegistry
58. 3 ダッシュボードを触ってみよう！
59. DEMO
60. ▼Spring Boot ▼ • Spring Actuator Production-ready Features: https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/actuator.html • Spring Cloud Sleuth: https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current-SNAPSHOT/reference/html/ ▼Mircometer▼ • Micrometer: https://micrometer.io/ • Micrometer API: https://micrometer.io/docs/concepts • Micrometer Tracing: https://micrometer.io/docs/tracing • Micrometer Observation: https://micrometer.io/docs/observation ▼Context Propagation▼ • W3C Trace Context: https://www.w3.org/TR/trace-context/ • B3 Propagation: https://github.com/openzipkin/b3-propagation 参考文献 1/3
61. ▼Elastic ▼ • Elasticsearch: https://www.elastic.co/jp/elasticsearch/ • ECS(Elastic Common Schema): https://www.elastic.co/guide/en/ecs/current/ecs-reference.html • FIlebeatの設定: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-installation-configu ration.html ▼Prometheus / Grafana▼ • Prometheus: https://prometheus.io/ • Grafana: https://grafana.com/ • 参考ダッシュボード: https://grafana.com/grafana/dashboards/12900-springboot-apm-dashboard/ 参考文献 2/3
62. ▼Zipkin / OpenTelemetry▼ • Zipkin: https://zipkin.io/ • OpenTelemetry: https://opentelemetry.io/ 参考文献 3/3
63. Thanks!!