Seguimiento distribuido con Spring Cloud Sleuth y Cloud Trace

1. Descripción general

El seguimiento distribuido es importante para obtener estadísticas y observabilidad de una arquitectura de microservicios de varios niveles. Cuando encadenaste un servicio con otro de llamadas de servicio, del servicio A al servicio B y al servicio C, es importante comprender que las llamadas se realizaron correctamente y que también la latencia de cada paso.

En Spring Boot, puedes usar Spring Cloud Sleuth para agregar sin problemas la instrumentación de seguimiento distribuido a tu aplicación. De forma predeterminada, puede reenviar los datos de seguimiento a Zipkin.

Google Cloud Platform cuenta con Cloud Trace, un servicio administrado que te permite almacenar datos de seguimiento sin tener que administrar tu propia instancia de Zipkin ni almacenamiento. Cloud Trace también puede generar informes de distribución de latencia y detectar automáticamente regresiones de rendimiento.

Tienes dos opciones para usar Cloud Trace desde una aplicación de Spring Boot:

1. Usa un proxy Zipkin de Stackdriver Trace y solo configura Spring Cloud Sleuth para usar este proxy como el extremo de Zipkin
2. O bien, usa Spring Cloud GCP Trace, que se integra de forma continua a Spring Cloud Sleuth y reenvía los datos de seguimiento directamente a Cloud Trace.

En este codelab, aprenderás a compilar una aplicación de Spring Boot nueva y a usar Spring Cloud GCP Trace para realizar un seguimiento distribuido.

Qué aprenderás

• Cómo crear una aplicación de Java de Spring Boot y configurar Cloud Trace

Requisitos

• Un proyecto de Google Cloud Platform
• Un navegador como Chrome o Firefox
• Se recomienda estar familiarizado con editores de texto estándares de Linux, como Vim, Emacs o Nano.

¿Cómo usarás este instructivo?

Ler Leer y completar los ejercicios

¿Cómo calificarías tu experiencia con la creación de aplicaciones web HTML/CSS?

Principiante Intermedio Avanzado

¿Cómo calificarías tu experiencia en el uso de los servicios de Google Cloud Platform?

Principiante Intermedio Avanzado .

2. Configuración y requisitos

Configuración del entorno de autoaprendizaje

1. Accede a Google Cloud Console y crea un proyecto nuevo o reutiliza uno existente. Si aún no tienes una cuenta de Gmail o de Google Workspace, debes crear una.

• El Nombre del proyecto es el nombre visible de los participantes de este proyecto. Es una cadena de caracteres que no se utiliza en las APIs de Google. Puedes actualizarla cuando quieras.
• El ID del proyecto es único en todos los proyectos de Google Cloud y es inmutable (no se puede cambiar después de configurarlo). La consola de Cloud genera automáticamente una cadena única. Por lo general, no importa cuál sea. En la mayoría de los codelabs, deberás hacer referencia al ID de tu proyecto (suele identificarse como PROJECT_ID). Si no te gusta el ID que se generó, podrías generar otro aleatorio. También puedes probar uno propio y ver si está disponible. No se puede cambiar después de este paso y se usa el mismo durante todo el proyecto.
• Recuerda que hay un tercer valor, un número de proyecto, que usan algunas APIs. Obtén más información sobre estos tres valores en la documentación.

Precaución: El ID del proyecto es único a nivel global y no lo puede usar nadie más después de que lo hayas seleccionado. Eres el único usuario de ese ID. Incluso si se borra un proyecto, no se puede volver a usar el ID.

Nota: Si usas una cuenta de Gmail, puedes dejar la ubicación predeterminada como Sin organización. Si usas una cuenta de Google Workspace, elige una ubicación adecuada para tu organización.

2. A continuación, deberás habilitar la facturación en la consola de Cloud para usar las APIs o los recursos de Cloud. Ejecutar este codelab no costará mucho, tal vez nada. Para cerrar recursos y evitar que se generen cobros más allá de este instructivo, puedes borrar los recursos que creaste o borrar el proyecto. Los usuarios nuevos de Google Cloud son aptos para participar en el programa Prueba gratuita de $300.

Google Cloud Shell

Si bien Google Cloud y Kubernetes se pueden operar de manera remota desde tu laptop, en este codelab usaremos Google Cloud Shell, un entorno de línea de comandos que se ejecuta en la nube.

Activar Cloud Shell

1. En la consola de Cloud, haz clic en Activar Cloud Shell.

Si es la primera vez que inicias Cloud Shell, verás una pantalla intermedia que describe en qué consiste. Si apareció una pantalla intermedia, haz clic en Continuar.

El aprovisionamiento y la conexión a Cloud Shell solo tomará unos minutos.

Esta máquina virtual está cargada con todas las herramientas de desarrollo necesarias. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud, lo que mejora considerablemente el rendimiento de la red y la autenticación. Gran parte de tu trabajo en este codelab, si no todo, se puede hacer con un navegador.

Una vez que te conectes a Cloud Shell, deberías ver que estás autenticado y que el proyecto está configurado con tu ID del proyecto.

2. En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando para confirmar que tienes la autenticación:

gcloud auth list

Resultado del comando

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

Nota: gcloud es la herramienta de línea de comandos potente y unificada de Google Cloud. Ya está preinstalada en Cloud Shell. Notarás que esta función es compatible con la función de autocompletado con tabulador. Para obtener más información, consulta la descripción general de la herramienta de línea de comandos de gcloud.

3. Ejecuta el siguiente comando en Cloud Shell para confirmar que el comando de gcloud conoce tu proyecto:

gcloud config list project

Resultado del comando

[core]
project = <PROJECT_ID>

De lo contrario, puedes configurarlo con el siguiente comando:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Resultado del comando

Updated property [core/project].

Nota: Si estás completando este instructivo fuera de Cloud Shell, sigue Configura las credenciales predeterminadas de la aplicación.

3. Crea un servicio de REST de Spring Boot nuevo

Después de que se inicie Cloud Shell, puedes usar la línea de comandos para generar una nueva aplicación de Spring Boot con Spring Initializr:

$ curl https://start.spring.io/starter.tgz -d packaging=jar \
  -d bootVersion=2.7.6 \
  -d dependencies=web,lombok,cloud-gcp,distributed-tracing \
  -d jvmVersion=17 \
  -d type=maven-project \
  -d baseDir=trace-service-one | tar -xzvf - \
  && cd trace-service-one

Crea un controlador de REST nuevo agregando una clase nueva:

src/main/java/com/example/demo/WorkController.java

package com.example.demo;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Random;

@RestController
@Slf4j
public class WorkController {
  Random r = new Random();

  public void meeting() {
    try {
      log.info("meeting...");
      // Delay for random number of milliseconds.
      Thread.sleep(r.nextInt(500));
    } catch (InterruptedException e) {
    }
  }

  @GetMapping("/")
  public String work() {
    // What is work? Meetings!
    // When you hit this URL, it'll call meetings() 5 times.
    // Each time will have a random delay.
    log.info("starting to work");
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
      this.meeting();
    }
    log.info("finished!");
    return "finished work!";
  }
}

Asegúrate de tener la versión de JVM correcta para la aplicación:

$ export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.17.0-openjdk-amd64

Puedes iniciar la aplicación de Spring Boot normalmente con el complemento de Spring Boot. Omitamos las pruebas de este lab:

$ ./mvnw -DskipTests spring-boot:run

Una vez que se haya iniciado la aplicación, haga clic en el ícono de Vista previa en la Web , en la barra de herramientas de Cloud Shell, y seleccione Vista previa en el puerto 8080.

Después de una breve espera, deberías ver el resultado:

En Cloud Shell, también deberías ver los mensajes de registro con el ID de seguimiento y el ID de intervalo:

4. Usa Cloud Trace

Habilita la API de Cloud Trace

Debes habilitar la API de Cloud Trace antes de usar Cloud Trace para almacenar los datos de seguimiento. Para habilitar la API, ejecuta el siguiente comando:

$ gcloud services enable cloudtrace.googleapis.com

Configura la credencial predeterminada de la aplicación

Para este lab, deberás configurar una credencial predeterminada de la aplicación. El activador de seguimiento de GCP de Spring Cloud recogerá esta credencial automáticamente.

Nota: Esto es solo para fines de desarrollo. Cuando se implementa en un entorno de producción, se puede configurar el activador para que obtenga credenciales de un archivo de credenciales de cuenta de servicio o use la credencial asociada con la máquina virtual.

Primero, accede:

$ gcloud auth application-default login
You are running on a Google Compute Engine virtual machine.
The service credentials associated with this virtual machine
will automatically be used by Application Default
Credentials, so it is not necessary to use this command.
If you decide to proceed anyway, your user credentials may be visible
to others with access to this virtual machine. Are you sure you want
to authenticate with your personal account?
Do you want to continue (Y/n)? Y

Go to the following link in your browser:
    https://accounts.google.com/o/oauth2/auth...
Enter verification code: ...

Haz clic en el vínculo para abrir una nueva pestaña del navegador y, luego, haz clic en Permitir.

Luego, copia y pega el código de verificación en Cloud Shell y presiona Intro. Deberías ver lo siguiente:

Credentials saved to file: [/tmp/tmp.jm9bnQ4R9Q/application_default_credentials.json]
These credentials will be used by any library that requests
Application Default Credentials.

Agrega Spring Cloud GCP Trace

En este servicio, ya usamos Spring Cloud Sleuth para el seguimiento. Agreguemos el activador de seguimiento de Spring Cloud GCP para reenviar los datos a Cloud Trace.

Agrega la dependencia de Spring Cloud GCP Trace:

pom.xml

<project>
  ...
  <dependencies>
    ...
    <!-- Add Cloud Trace Starter -->
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-gcp-starter-trace</artifactId>
    </dependency>
  </dependencies>
  ...
</project>

De forma predeterminada, Spring Cloud Sleuth no toma muestras de todas las solicitudes. Para facilitar las pruebas, aumenta la tasa de muestreo al 100% en application.properties para asegurarte de que veamos los datos de seguimiento y también ignora algunas URLs que no nos interesan:

$ echo "
spring.sleuth.sampler.probability=1.0
spring.sleuth.web.skipPattern=(^cleanup.*|.+favicon.*)
" > src/main/resources/application.properties

Vuelve a ejecutar la aplicación y usa la Vista previa en la Web de Cloud Shell para verla:

$ export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=`gcloud config list --format 'value(core.project)'`
$ ./mvnw -DskipTests spring-boot:run

De forma predeterminada, Spring Cloud GCP Trace agrupa en lotes los datos de seguimiento y los envía una vez cada 10 segundos o cuando se recibe una cantidad mínima de datos de seguimiento. Esto se puede configurar y puedes consultar la documentación de referencia de Spring Cloud GCP Trace para obtener más información.

Realiza una solicitud al servicio:

$ curl localhost:8080

En la consola de Cloud, navega a Operaciones → Trace → Lista de seguimientos.

En la parte superior, reduce el intervalo de tiempo a 1 hora. De forma predeterminada, la opción Volver a cargar automáticamente está activada. Por lo tanto, a medida que llegan los datos de seguimiento, deben aparecer en la consola.

Los datos de seguimiento deberían aparecer en unos 30 segundos aproximadamente.

Haz clic en el punto azul para ver los detalles del seguimiento:

¡Eso fue bastante simple!

5. Crea una segunda aplicación web de Spring Boot

Haz clic en el ícono + para abrir una nueva sesión de Cloud Shell:

En la sesión nueva, crea la segunda aplicación de Spring Boot:

$ curl https://start.spring.io/starter.tgz -d packaging=jar \
  -d bootVersion=2.7.6 \
  -d dependencies=web,lombok,cloud-gcp,distributed-tracing \
  -d jvmVersion=17 \
  -d type=maven-project \
  -d baseDir=trace-service-two | tar -xzvf - \
  && cd trace-service-two

Crea un controlador de REST nuevo agregando una clase nueva:

src/main/java/com/example/demo/MeetingController.java

package com.example.demo;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Random;

@RestController
@Slf4j
public class MeetingController {
  Random r = new Random();

  @GetMapping("/meet")
  public String meeting() {
    try {
      log.info("meeting...");
      Thread.sleep(r.nextInt(500 - 20 + 1) + 20);
    } catch (InterruptedException e) {
    }
    return "finished meeting";
  }
}

Agrega Spring Cloud GCP Trace a pom.xml

pom.xml

<project>
  ...
  <dependencies>
    ...
    <!-- Add Cloud Trace starter -->
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-gcp-starter-trace</artifactId>
    </dependency>
  </dependencies>
  ...
</project>

Configura Sleuth para muestrear el 100% de las solicitudes:

src/main/resources/application.properties

$ echo "
spring.sleuth.sampler.probability=1.0
spring.sleuth.web.skipPattern=(^cleanup.*|.+favicon.*)
" > src/main/resources/application.properties

Por último, puedes iniciar la aplicación Spring Boot en el puerto 8081 con el complemento Spring Boot:

$ export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=`gcloud config list --format 'value(core.project)'`
$ ./mvnw -DskipTests spring-boot:run -Dspring-boot.run.jvmArguments="-Dserver.port=8081"

6. Actualiza el primer servicio para consumir el segundo

Mientras se ejecuta trace-service-two, vuelve a la primera ventana de sesión de Cloud Shell y modifica trace-service-one.

Primero, inicializa un bean RestTemplate nuevo:

src/main/java/com/example/demo/DemoApplication.java

package com.example.demo;

...

import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {
        @Bean
        public RestTemplate restTemplate() {
                return new RestTemplate();
        }
        
        public static void main(String[] args) {
                SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
        }
}

En WorkController.meeting(), realiza una llamada al servicio de reuniones.

src/main/java/com/example/demo/WorkController.java

package com.example.demo;

...
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

@RestController
@Slf4j
public class WorkController {
  @Autowired
  RestTemplate restTemplate;

  public void meeting() {
    String result = restTemplate.getForObject("http://localhost:8081/meet", String.class);
    log.info(result);
  }

  ...
}

Vuelve a iniciar el servicio y activa el extremo desde la línea de comandos:

$ export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=`gcloud config list --format 'value(core.project)'`

# The '&' places the process in the background. Bring it back to the foreground with 'fg'.
$ ./mvnw -DskipTests spring-boot:run &

$ curl localhost:8080

En ambas ventanas de sesión, deberías ver los mensajes de registro, con el ID de seguimiento propagado de un servicio a otro.

En la Lista de seguimientos de Cloud Trace, deberías ver el segundo seguimiento:

Puedes hacer clic en el nuevo punto azul y ver el detalle de seguimiento:

También puedes hacer clic en cualquier intervalo de este diagrama para ver sus detalles.

7. Distribución de latencia y Informe de rendimiento

Cuando usas Cloud Trace como el almacenamiento de datos de seguimiento, Cloud Trace puede usar los datos para crear un informe de distribución de latencia. Necesitarás más de 100 seguimientos para compilar el informe de la siguiente manera:

Puedes ejecutar las primeras 100 solicitudes con hey, que viene preinstalado en Cloud Shell.

$ hey localhost:8080 -n 150

Además, en Analysis Report, Cloud Trace puede detectar automáticamente la regresión de rendimiento del mismo servicio en dos períodos diferentes.

8. Resumen

En este lab, creaste 2 servicios simples, agregaste seguimiento distribuido con Spring Cloud Sleuth y usaste Spring Cloud GCP para reenviar la información de seguimiento a Cloud Trace.

9. ¡Felicitaciones!

Aprendiste a escribir tu primera aplicación web de App Engine.

Más información

• Cloud Trace: https://cloud.google.com/trace/
• Proyecto Spring en GCP: http://cloud.spring.io/spring-cloud-gcp/
• Spring en el repositorio de GitHub de GCP: https://github.com/GoogleCloudPlatform/spring-cloud-gcp
• Java en Google Cloud Platform: https://cloud.google.com/java/

Licencia

Este trabajo cuenta con una licencia Atribución 2.0 Genérica de Creative Commons.