[Spring Cloud로 구현하는 마이크로서비스] Section. 12 장애 처리와 Microservice 분산 추적 & 모니터링

Circuit Breaker

- 장애가 발생하는 서비스에 반복적인 호출이 되지 못하게 차단

- 특정 서비스가 정상적으로 동작하지 않을 경우 다른 기능으로 대체 수행

 

연관된 서비스가 특정 한계치 이상 실패한다면 Circuit Breaker는 Open. (차단 or 대체 기능)

정상 작동한다면 Circuit Breaker는 Closed.

Mircroservice 통신 시 연쇄 오류

USER서비스와 연관된 서비스가 동작하지 않을 때 대처할 방안이 있어야한다.

 

Resilience4j에서 Circuit breaking을 포함한 다양한 기능을 사용할 수 있다.

 

따로 Customizer<Resilience4JCircuitBreakerFactory>파일을 정의해서 서킷브레이커 상세 설정이나 시간 제한 설정을 상세히 정할 수 있다.

간단하게는 의존성을 추가하고 설정을 생략하고 CircuitBreakerFactory를 주입받아서 Fallback Method를 정의할 수 도 있다.

CircuitBreaker circuitbreaker = circuitBreakerFactory.create("circuitbreaker");
List<ResponseOrder> orderList = circuitbreaker.run(
        () -> orderServiceClient.getOrders(userId), throwable -> new ArrayList<>());

성공 시 Order서비스 리턴 값 반환, 문제 발생 시 빈 리스트 반환

 

Microservice 분산 추적

마이크로서비스들은 연쇄적으로 여러 가지의 서비스가 실행된다. 이러한 흐름을 추적하는 것은 중요하다.

Zipkin

- 분산 환경의 Timing 데이터 수집, 추적 시스템

- 분산 환경에서의 시스템 병목 현상 파악

- Span : 하나의 요청에 사용되는 작업의 단위 (세부적인 요청 트랜잭션을 뜻함)

- Trace : 트리 구조로 이뤄진 Span 셋, 하나의 요청에 대한 같은 Trace ID 발급

[Trace (span, span, span)]

Spring Cloud Sleuth

- 스프링 부트를 Zipkin과 연동

- 요청 값에 따른 Trace ID, Span ID 부여

- 분산 트레이싱을 위한 스프링 부트 자동 설정

 

[서비스이름, TraceId, SpanId]

User-service에서 주문로직을 실행할 때 TraceId와 SpanId를 생성한다. Feign으로 OrderSerivce에 요청할 때는 새로운 SpanId를 생성하여 사용한다. TraceId는 Order-service에서도 하나의 요청으로 묶이므로 똑같은 것을 사용한다.

 

zinkin에서 아래와 같이 '요청'의 흐름을 확인할 수 있다. 어디에서 얼마나 걸리고 예외나 오류가 발생했는지 직관적으로 확인이 가능하다.

또한 TraceId나 SpanId 검색을 통해 빠르게 원하는 로그 데이터를 찾을 수 있다.

 

재미있는 기능은 Zipkin의 Depencies 기능으로 요청 흐름도를 시각화하여 볼 수 있다.

'.'이 데이터이다.

 

마이크로서비스 모니터링

Turbin Server

 

터빈 서버에 모아진 데이터를  시각화해서 대시보드에 보여줌

 

현재 스프링부트 버전에 맞는 것은 Micrometer(application monitoring)서비스

 

Micrometer

- Prometheus등의 다양한 모니터링 시스템 지원

- 스프링부트 2부터 Spring의 Metric 처리

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

 

Prometheus

- Metrics를 수집하고 모니터링 및 알람에 사용되는 오픈소스 애플리케이션

 

스프링부트에서 수집한 Metrics 정보를 활용할 수 있음

metrics정보를 가져온 Prometheus

  - job_name: 'user-service'
    scrape_interval: 15s
    metrics_path: '/user-service/actuator/prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:8000']
  - job_name: 'order-service'
    scrape_interval: 15s
    metrics_path: '/order-service/actuator/prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:8000']
  - job_name: 'apigateway-service'
    scrape_interval: 15s
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:8000']

prometheus에서 가져올 metrics 정보 job을 prometheus.yml에서 설정할 수 있다.

Grafana

- 데이터 시각화, 모니터링 및 분석을 위한 오픈소스 애플리케이션

- 시계열 데이터를 시각화하기 위한 대시보드 제공

 

프로메테우스 저장한 정보를 가져와 시각화할 수 있음

 

유저들이 만들어둔 대시보드를 가져와서 사용할 수 있으며 현재 사용중인 서비스에 맞게 query문을 변경해주면 데이터를 시각화 해준다.

프로메테우스와 연동한 그라파나