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이전 장(링크) 에서는 장애 처리를 위한 CircuitBreaker와 Resilience4J에 대해서 알아보았다.
이번 장에서는 분산 환경에서의 추적을 위한 Zipkin과 Spring Cloud Sleuth에 대해서 알아본다.
모든 소스 코드는 깃 허브 (링크) 에 올려두었다.
개요
Zipkin은 오픈소스로써 Twitter에서 사용하는 분산 환경의 Timing 데이터 수집, 추적을 위한 시스템이다.
Google Drapper에서 발전하였으며 분산 서비스 환경에서 시스템 병목 현상을 파악하기 위해 사용된다.
아래의 그림처럼 Collector, Query Service, Databasem WebUI로 구성되어 있다.
Span은 하나의 요청에 사용되는 작업의 단위로 64bit의 고유한 ID다.
Trace는 트리 구조로 이루어진 Span의 모여서 이뤄진 형태다. 하나의 요청에 대해 Span들은 동일한 Trace ID를 발급받는다.
Spring Cloud Sleuth는 스프링 부트 애플리케이션을 Zipkin과 연동시켜 주는 기능이다.
요청 값에 따른 Trace ID와 Span ID를 부여하고 아래와 같이 로그에 추가할 수 있다.
- Servlet Filter
- Rest Template
- Scheduled Actions
- Message Channels
- Feign Client
요청의 흐름과 TraceID와 SpanID를 살펴보면 아래와 같다.
A -> B -> C -> E 의 흐름을 살펴보면 A에서 B를 호출할 때 TraceID: AA와 SpanID: AA가 발급된다.
B에서 C를 호출할 때는 TraceID: AA라는 하나의 요청으로 묶이기 때문에 TraceID는 AA로 동일하고 SpanID는 BB로 새로 발급된다.
A -> B -> D의 흐름을 살펴보면 A에서 B를 호출할 때 TraceID: DDD와 SpanID: DDD가 발급된다.
B에서 D를 호출할 때는 TraceID: DDD라는 하나의 요청으로 묶이기 때문에 TraceID는 DDD로 동일하고 SpanID는 EEE로 새로 발급된다.
여기서 알 수 있는 것은 첫 요청의 TraceID와 SpanID는 동일하며 하나의 요청에 TraceID는 고유하다는 점이다.
우리는 이후에 TraceID로 요청을 추적할 것이기 때문에 TraceID를 이해하는 것이 중요하다.
적용
Zipkin 설치
- 다운로드
아래의 커맨드를 입력하여 적당한 경로 Zipkin을 설치한다.
$ curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
정상적으로 설치되면 아래와 같은 화면이 출력될 것이다.
- 실행
아래의 커맨드를 입력하여 Zipkin을 실행시킨다.
$ java -jar zipkin.jar
정상적으로 설치가 완료되면 아래와 같은 화면이 출력될 것이다.
- 정상작동 확인
localhost:9411 로 접속하여 Zipkin 페이지에 접속이 가능한지 확인해본다.
Users Service 수정
- 의존성 추가
유저 서버서의 build.gradle 파일에 Sleuth와 Zipkin을 사용하기 위해 아래와 같이 의존성을 추가한다.
implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'
implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-zipkin'
- application.yml 수정
application.yml 파일에 아래와 같이 Zipkin과 Sleuth 설정을 추가한다.
spring:
application:
name: user-service
# 생략...
zipkin:
base-url: http://localhost:9411
enabled: true
sleuth:
sampler:
probability: 1.0
# 생략...
- 로그 추가
정상작동 확인을 위해 CircuitBreaker관련 코드 앞과 뒤에 로그를 출력하는 코드를 추가한다.
참고한 강의:
참고한 자료: