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Spring Boot com Observabilidade

Monitoramento de uma aplicação em Spring Boot com os três pilares da observabilidade no Grafana:

Arquitetutra

Errata: a rota de extração de métricas de todas as aplicações é a /actuator/prometheus

Indíce

Inicialização rápida

  1. Instale o driver do Loki para extração de logs dos containers

    docker plugin install grafana/loki-docker-driver:latest --alias loki --grant-all-permissions

Atenção: atente-se a versão instalada pois ela deverá ser a mesma do container do Grafana Loki

  1. Inicialize todos os contêineres

    docker compose up -d

  2. Execute scripts simulando interações nas aplicações

    sh scripts/tracing.sh && sh scripts/requests.sh

    Obrigatório: é necessário instalar o pacote siege

    Dica: se preferir, remova comentários na parte de configuração do container do Grafana K6 no docker-compose.yml ou através do Swagger UI disponível na rota /swagger-ui/index.html

  3. Acesse o Grafana através do endereço localhost:3000 e vá até o painel Aplicação

Credenciais: o login é admin-a e senha é grafana

Captura de tela exemplar:

Painel de Monitoramento

Este painel predefinido para aplicações em Spring Boot está disponível no Marketplace de dashboards do Grafana.

Explorando o Grafana

Grafana fornece uma grande solução, no qual podemos monitorar ações específicas em um serviço entre rastreamentos, métricas e logs através do ID de rastreamento.

Correlação da Observabilidade

Fonte da imagem: Grafana

Métricas em Rastreamento

Obtenha o ID de rastreamento de um exemplo nas métricas, e então busque-a no Grafana Tempo.

Pesquise por histogram_quantile(.99,sum(rate(http_server_requests_seconds_bucket{application="app-a", uri!="/actuator/prometheus"}[1m])) by(uri, le)) e converta em um exemplar nas opções.

Metrics to Traces

Rastreamento em logs

Obtenha o ID de rastreamento e tags (que é compose.service) definida na fonte de dados do Grafana Tempo, e então faça a busca no Grafana Loki.

Traces to Logs

Logs em rastreamento

Obtenha o ID de rastreamento no log (RegExp estão habilitadas a partir da fonte de dados do Grafana Loki), e então pesquise através do Grafana Tempo.

Logs to Traces

Detalhes

Aplicação Spring Boot

Para um cenário mais complexo, usaremos estas aplicações em Spring Boot com o mesmo código nesta demonstração. Há uma ação de múltiplos serviços na rota /chain, na qual fornece um bom exemplo de como a instrumentação do OpenTelemtry funciona e como o Grafana apresenta essa informação para rastreamento.

Instrumentação com OpenTelemetry

OpenTelemetry para Java possui um SDK para instrumentação automática:

java -javaagent:localização/do/opentelemetry-agent.jar -jar [nome da aplicação].jar

O agente suporta diversas bibliotecas, incluindo o Spring Web MVC. Segundo o documento traduzido do inglês:

Pode ser usado para capturar dados de telemetria nos "limites" de uma aplicação ou serviço, tais como requisições de entrada, chamadas de saídas HTTP, chamadas ao banco de dados e muito mais

Configuração do OpenTelemetry

// Fornecedor automatizado de logs, métricas e traces do OpenTelemetry

package com.example.app;

import io.prometheus.client.exemplars.tracer.otel_agent.OpenTelemetryAgentSpanContextSupplier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class OpenTelemetryConfig {
  @Bean
  public OpenTelemetryAgentSpanContextSupplier OTelAgentSupplier() {
    return new OpenTelemetryAgentSpanContextSupplier();
  }
}

Então não precisamos modificar qualquer linha de código de nosso repositório. O agente se encarregará de tudo automaticamente. Neste projeto, temos três tipos de ações que podem ser capturadas pelo agente:

  1. Requisições HTTP: captura informações HTTP tais como método da requisição, status e entre outros.

    Span data of HTTP requests

  2. Ações do PostgreSQL (POST /peanuts e a primeira requisição do GET /peanuts/{id}): captura informação do banco de dados como a declaração em SQL, nome da tabela e muito mais.

    Span data of PostgreSQL actions

  3. Comandos do Redis(Da segunda requisição GET /peanuts/{id}): captura informação do Redis como comandos, chaves e outros detalhes.

    Span data of Redis commands

As confurações como as do exportador, são listadas no documento, e são utilizadas pelo agente a partir de um ou mais fontes seguintes (ordenadas da alta até a menor prioridade):

  • Propriedades do sistema
  • Variáveis de ambiente
  • O arquivo de configuração
  • O SPI do ConfigPropertySource

Neste projeto de apresentação, usaremos variáveis de ambiente para definir as configurações do agente:

app-a:
  build: ./app/
  environment:
    - OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://tempo:4317
    - OTEL_SERVICE_NAME=app-a
    - OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES=compose_service=app-a
    - OTEL_METRICS_EXPORTER=none
  ports:
    - 8080:8080

Ou usando um arquivo de configuração, que é uma outra alternativa comum para configurar o agente:

# otel.properties
otel.exporter.otlp.endpoint=http://tempo:4317
otel.service.name=app-a
otel.resource.attributes=compose_service=app-a
otel.metrics.exporter=none
# Defina o "otel.javaagent.configuration-file" com as propriedades do sistema
java -javaagent:path/to/opentelemetry-javaagent.jar \
     -Dotel.javaagent.configuration-file=path/to/otel.properties \
     -jar myapp.jar

Para mais detalhes de configuração, consulte a documentação oficial do OpenTelemetry.

Logs

O agente do OpenTelemetry adicionará informação automaticamente para cada log.

Agente do OpenTelemtry injeta a informação atual em cada evento de log da cópia do MDC (Mapped Diagnostic Context):

  • trace_id - o atual ID de rastreamento (equivalente ao Span.current().getSpanContext().getTraceId());
  • span_id - o atual ID (equivalente a Span.current().getSpanContext().getSpanId());)
  • trace_flags - flags de rastreamento atual, formatada de acordo com as regras de traceflags da W3C (equivalente a Span.current().getSpanContext().getTraceFlags().asHex()).

Referências técnicas: Instrumentação automática com Logger MDC

Neste projeto demonstrativo, trocamos o logging.pattern.level no arquivo application.yaml:

logging:
  pattern:
    level: "trace_id=%mdc{trace_id} span_id=%mdc{span_id} trace_flags=%mdc{trace_flags} %p"

O log terá sua saída neste formato:

2022-10-10 15:18:54.893 trace_id=605c7adf03bdb2f2917206de1eae8f72 span_id=c581b882e2d252c2 trace_flags=01 ERROR 1 --- [nio-8080-exec-6] com.example.app.AppApplication           : Olá Java!

Rastreamento

Como mencionado anteriromente, o agente do OpenTelemtry captura dados nos "limites" de uma aplicação ou serviço, como requisições de entradas e saída de chamadas HTTP. Não necessitamos de adicionar nada no código. Para demonstrar, providenciamos a rota /chain na aplicação a seguir:

@GetMapping("/chain")
public String chain() throws InterruptedException, IOException {
  String TARGET_ONE_HOST = System.getenv().getOrDefault("TARGET_ONE_HOST", "localhost");
  String TARGET_TWO_HOST = System.getenv().getOrDefault("TARGET_TWO_HOST", "localhost");
  logger.debug("Cadeia inicializando ...");
  Request.Get("http://localhost:8080/").execute().returnContent();
  Request.Get(String.format("http://%s:8080/io_task", TARGET_ONE_HOST)).execute().returnContent();
  Request.Get(String.format("http://%s:8080/cpu_task", TARGET_TWO_HOST)).execute().returnContent();
  logger.debug("Cadeia encerrada");
  return "chain";
}

Ao acessar a rota chain do container app-a, irá enviar requisições para sua própria rota base (/) e outros dois serviços como o io_task e cpu_task em ordem. No processo todo, não digitamos nenhuma linha de código do OpenTelemetry, rastreamento ou até mesmo operação da aplicação. Mas o log mostra todas as requisições recebidas e saídas de chamada HTTP adicionadas a informação de operação a seguir:

# Start from app-a chain
2022-10-10 15:57:12.828 trace_id=743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d span_id=6cc84ac5ed4cf68c trace_flags=01 DEBUG 1 --- [nio-8080-exec-6] com.example.app.AppApplication           : Cadeia inicializando ...

# In app-a root
2022-10-10 15:57:13.106 trace_id=743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d span_id=4745d1a1f588a949 trace_flags=01 ERROR 1 --- [nio-8080-exec-7] com.example.app.AppApplication           : [traceparent:"00-743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d-d72a1422522ce837-01", host:"localhost:8080", connection:"Keep-Alive", user-agent:"Apache-HttpClient/4.5.13 (Java/1.8.0_342)", accept-encoding:"gzip,deflate"]
2022-10-10 15:57:13.106 trace_id=743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d span_id=4745d1a1f588a949 trace_flags=01 ERROR 1 --- [nio-8080-exec-7] com.example.app.AppApplication           : Olá Java!
2022-10-10 15:57:13.106 trace_id=743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d span_id=4745d1a1f588a949 trace_flags=01 DEBUG 1 --- [nio-8080-exec-7] com.example.app.AppApplication           : Log de depuração
2022-10-10 15:57:13.106 trace_id=743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d span_id=4745d1a1f588a949 trace_flags=01 INFO 1 --- [nio-8080-exec-7] com.example.app.AppApplication           : Log de informação
2022-10-10 15:57:13.106 trace_id=743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d span_id=4745d1a1f588a949 trace_flags=01 WARN 1 --- [nio-8080-exec-7] com.example.app.AppApplication           : Log de aviso!
2022-10-10 15:57:13.106 trace_id=743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d span_id=4745d1a1f588a949 trace_flags=01 ERROR 1 --- [nio-8080-exec-7] com.example.app.AppApplication           : Log de erro

# In app-b io_task
2022-10-10 15:57:14.141 trace_id=743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d span_id=b97df0b1834ab84a trace_flags=01 INFO 1 --- [nio-8080-exec-4] com.example.app.AppApplication           : Tarefa I/O

# In app-c cpu_task
2022-10-10 15:57:14.191 trace_id=743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d span_id=7fd693eefc0d3387 trace_flags=01 INFO 1 --- [nio-8080-exec-4] com.example.app.AppApplication           : Tarefa da CPU

# Back to app-a chain
2022-10-10 15:57:14.199 trace_id=743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d span_id=6cc84ac5ed4cf68c trace_flags=01 DEBUG 1 --- [nio-8080-exec-6] com.example.app.AppApplication           : Cadeia encerrada

Cada rota possui a mesma propriedade trace_id como 743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d inicializando a partir do container app-a na rota chain. A auto-injeção do traceparent (pode ser vista na primeira linha nos logs do container app-a) é como o agnete do OpenTelemetry transmite através destes serviços

Each endpoint got the same trace_id 743ae05db90d00fd65998ff30cf7094d start from app-a chain. The auto-injected traceparent(could saw in the first line in app-a root log) is how OpenTelemetry Agent passed through all these services.

Métricas

Para obter as métricas do Prometheus vindas da aplicação, precisamos de duas dependências:

  1. Spring Boot Actuator: O Actuator fornece muitas funcionalidades para monitoramente por HTTP ou rotas JMX para aplicações em Spring Boot.
  2. Micrometer: Micrometer fornece uma API geral para coletar métricas e transforma o formato para diferentes sistemas de monitoramento, incluindo o Prometheus.

Adicione estas duas dependências para o arquivo pom.xml e configuração para o application.yaml conforme o exemplo abaixo:

<!-- pom.xml -->

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>io.micrometer</groupId>
   <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>
# application.yaml

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: prometheus # Apenas para exposição da rota "/actuator/prometheus"

  metrics:
    tags:
      application: app # Adicione uma tag para cada métrica do Prometheus

Métricas do Prometheus parecerão como isto na rota /actuator/prometheus:

# HELP executor_active_threads The approximate number of threads that are actively executing tasks
# TYPE executor_active_threads gauge
executor_active_threads{application="app",name="applicationTaskExecutor",} 0.0
[...]

 HELP http_server_requests_seconds Duration of HTTP server request handling
# TYPE http_server_requests_seconds summary
http_server_requests_seconds_count{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",} 1.0
http_server_requests_seconds_sum{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",} 0.047062542
http_server_requests_seconds_count{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/actuator/prometheus",} 2.0
http_server_requests_seconds_sum{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/actuator/prometheus",} 0.053801375
# HELP http_server_requests_seconds_max Duration of HTTP server request handling
# TYPE http_server_requests_seconds_max gauge
http_server_requests_seconds_max{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",} 0.047062542
http_server_requests_seconds_max{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/actuator/prometheus",} 0.045745625

[...]
Métricas com Exemplar

Exemplar é um novo tipo de dado proposto no OpenMetrics. Para habilitar a funcionalidade do Exemplar, há alguns requisitos de dependências:

  1. Spring Boot em versão igual ou superior a 2.7.0: Spring Boot suporta o Exemplar do Prometheus desde a versão v2.7.0-RC1.
  2. Micrometer em versão igual ou superior a 1.10.0: Micrometer suporta Exemplar para o Histogramas e Contadores do Prometheus desde a versão 1.9.0 e usando io.prometheus.simpleclient_common em versão 0.16.0 desde a versão 1.10.0.

Além disso, necessitaremos de adicionar uma amostra do Exemplar Exemplar Sampler (Fonte: qaware/cloud-observability-grafana-spring-boot) como mostra a seguir:

package com.example.app;

import io.prometheus.client.exemplars.tracer.otel_agent.OpenTelemetryAgentSpanContextSupplier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class PrometheusExemplarSamplerConfiguration {
  @Bean
  public OpenTelemetryAgentSpanContextSupplier openTelemetryAgentSpanContextSupplier() {
    return new OpenTelemetryAgentSpanContextSupplier();
  }
}

A dicussão sobre uma amostra do Exemplar está em Suporte de Exemplares para o Histograma do Prometheus #2812 no repositório do Micrometer.

Quando todas as dependências estiverem adicionadas, podemos adicionar distribuição de métrica para o Prometheus no arquivo application.yaml.

management:
  metrics:
    distribution:
      percentiles-histogram:
        http:
          server:
            requests: 'true'

Verifique por mais opções de distribuição de métricas na documentação oficial do Spring Boot.

Como mencionado anteriormente, Exemplar é um novo tipo de dado proposto no OpenMetrics e o padrão da rota /actuator/prometheus para fornecer métricas com o formato do Prometheus. Então necessitamos adicionar alguns cabeçalhos para obter as métricas com o formato do OpenMetrics como mostrar a seguir:

curl 'http://localhost:8080/actuator/prometheus' -i -X GET \
   -H 'Accept: application/openmetrics-text; version=1.0.0; charset=utf-8'

As métricas do histograma com ID de rastreamento (que começam com #), irão parecer como isto:

# TYPE http_server_requests_seconds histogram
# HELP http_server_requests_seconds Duration of HTTP server request handling
http_server_requests_seconds_bucket{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",le="0.001"} 0.0
http_server_requests_seconds_bucket{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",le="0.001048576"} 0.0
http_server_requests_seconds_bucket{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",le="0.001398101"} 0.0
http_server_requests_seconds_bucket{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",le="0.001747626"} 0.0
http_server_requests_seconds_bucket{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",le="0.002097151"} 0.0
http_server_requests_seconds_bucket{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",le="0.002446676"} 0.0
http_server_requests_seconds_bucket{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",le="0.002796201"} 1.0 # {span_id="55255da260e873d9",trace_id="21933703cb442151b1cef583714eb42e"} 0.002745959 1665676383.654
http_server_requests_seconds_bucket{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",le="0.003145726"} 1.0
http_server_requests_seconds_bucket{application="app",exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/",le="0.003495251"} 2.0 # {span_id="81222a08c4f050fe",trace_id="eddcd9569d20b4aa48c06d3b905f32ea"} 0.003224625 1665676382.620

Prometheus - Métricas

Coleta métricas das aplicações e expõe em uma rota

Configuração do Prometheus

Defina todo o rascunho/scrape de métricas de todas as aplicações no arquivo localizado em ./configs/prometheus/prometheus.yml.

Prometheus irá extrair automaticamente o formato de métricas do OpenMetrics, e não há necessidade de adicionar configuração especifica de cabeçalhos quando extraindo da rota /actuator/prometheus.

# [...]
scrape_configs:
  - job_name: 'app-a'
    scrape_interval: 5s
    metrics_path: "/actuator/prometheus"
    static_configs:
      - targets: ['app-a:8080']

  - job_name: 'app-b'
    scrape_interval: 5s
    metrics_path: "/actuator/prometheus"
    static_configs:
      - targets: ['app-b:8080']

  - job_name: 'app-c'
    scrape_interval: 5s
    metrics_path: "/actuator/prometheus"
    static_configs:
      - targets: ['app-c:8080']

Transmitindo para o Grafana

Adicione um Exemplar no qual usa o valor do rótulo TraceID para vincular ao Grafana Tempo.

Exemplo de configuração de transmissão de dados ao Grafana:

Data Source of Prometheus: Exemplars

Exemplo de configuração predefinida de fonte de dados do Grafana:

name: Prometheus
type: prometheus
typeName: Prometheus
access: proxy
url: http://prometheus:9090
password: ''
user: ''
database: ''
basicAuth: false
isDefault: true
jsonData:
exemplarTraceIdDestinations:
  - datasourceUid: tempo
    name: TraceID
httpMethod: POST
readOnly: false
editable: true

Grafana Tempo - Rastreamento

Receptor de operações das aplicações

Transmitindo para o Grafana

Configuração de rastreamento em logs:

  1. Fonte de dados: fonte do log alvo.

  2. Tags: Chave de tags ou atributos em nível de processo vindo do rastreamento, no qual irá ser o critério de busca de log se a chave existir no rastreamento.

  3. Mapeamento de nomes de tag: converte uma chave existente de tags ou atributos em nível de processo do rastreamento para outra chave, e então usado como critério de busca de log. Use esta funcionalidade quando os valores de tag de rastreamento e rótulo do log são idênticos mas com chaves diferentes.

Exemplo de configuração predefinida de fonte de dados para o Grafana:

Data Source of Tempo: Trace to logs

Exemplo de configuração de fonte de dados do Grafana:

name: Tempo
type: tempo
typeName: Tempo
access: proxy
url: http://tempo
password: ''
user: ''
database: ''
basicAuth: false
isDefault: false
jsonData:
nodeGraph:
   enabled: true
tracesToLogs:
   datasourceUid: loki
   filterBySpanID: false
   filterByTraceID: true
   mapTagNamesEnabled: false
   tags:
      - compose_service
readOnly: false
editable: true

Grafana Loki - Logs

Centralizador de logs com o plugin do Docker de todos os serviços

Driver do Docker

  1. Use a funcionalidade de ancoramento e apelidação no YAML para definir opções de log em cada serviço.
  2. Defina as opções do driver do Grafana Loki no Docker
    1. loki-url: endereço do Grafana Loki
    2. loki-pipeline-stages: processa múltiplas linhas de log da aplicação com estágios de múltiplas linhas de RegExp (referência)
version: '3.9'

x-logging: &default-logging # ancôra(&): 'default-logging' que define um pedaço/parte (chunk) da configuração
  driver: loki
  options:
    loki-url: http://loki:3100/api/prom/push
    loki-pipeline-stages: |
      - multiline:
          firstline: '^\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{1,2}:\d{2}:\d{2}'
          max_wait_time: 3s
      - regex:
          expression: '^(?P<time>\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{1,2}:\d{2}:\d{2},d{3}) (?P<message>(?s:.*))$$'
# Use os caracteres $$ (símbolo do dólar) quando sua configuração necessita de um símbolo literal do dólar.

services:
  container-1:
    image: nginx:latest
    logging: *default-logging # apelido(*): refere-se a parte chamada 'default-logging'

Transmitindo para o Grafana

Adiciona um ID de rastreamento derivado do campo para extrair o ID e vincular ao Grafana Tempo a partir deste mesmo ID.

Configuração exemplar de fonte de dados do Grafana Tempo:

Data Source of Loki: Derived fields

Exemplo de configuração predefinida do Grafana Tempo:

name: Loki
type: loki
typeName: Loki
access: proxy
url: http://loki:3100
password: ''
user: ''
database: ''
basicAuth: false
isDefault: false
jsonData:
derivedFields:
   - datasourceUid: tempo
      matcherRegex: (?:trace_id)=(\w+)
      name: TraceID
      url: $${__value.raw}
      # Use os caracteres $$ (símbolo do dólar) quando sua configuração necessita de um símbolo literal do dólar.
readOnly: false
editable: true

Grafana

  1. Adicione o Prometheus, Tempo e Loki para a fonte de dados com o arquivo de configuração no caminho ./configs/grafana/datasource.yml.

  2. Carregue um painel predefinido a partir dos arquivos localizados em .configs/grafana/dashboards.yaml e também ./configs/grafana/dashboards/spring-boot-observability.json

# Configuração individual do container do Grafana no docker-compose.yml

  grafana:
    container_name: grafana
    build: ./configs/grafana/
    user: root
    ports:
      - 3000:3000
    volumes:
      - ./configs/grafana/datasource.yml:/usr/share/grafana/conf/provisioning/datasources/datasources.yml # Fonte de dados
      - ./configs/grafana/dashboards.yml:/usr/share/grafana/conf/provisioning/dashboards/dashboards.yml # Configurações do painel
      - ./configs/grafana/dashboards:/usr/share/grafana/dashboards # Diretório de arquivos JSON de painéis

Referências

  1. Repositório base
  2. Suporte de Histograma do Prometheus para Exemplar
  3. Auto-configuração do SDK do OpenTelemetry
  4. Propriedades sistêmicas e variáveis de ambiente do Java

About

Repositório com pilares da Observabilidade

Topics

go docker grafana postgresql prometheus

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