Die Praxis von Go-Zero und ElasticStack: Aufbau eines leistungsstarken verteilten Protokollierungs-, Überwachungs- und Trackingsystems

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Internet-Technologie und der kontinuierlichen Erweiterung der Anwendungsszenarien findet der Einsatz verteilter Systeme immer mehr Verbreitung. Für verteilte Systeme sind Überwachung, Protokollierung und Nachverfolgung sehr wichtige Komponenten. Sie können uns helfen, Probleme rechtzeitig zu finden und zu lösen und die Zuverlässigkeit und Leistung des Systems zu verbessern.

In diesem Artikel wird eine praktische Methode für ein verteiltes Protokollierungs-, Überwachungs- und Verfolgungssystem basierend auf Go-Zero und ElasticStack vorgestellt. Dieses System kann uns dabei helfen, Protokolle zu sammeln und zu speichern, den Systemstatus zu überwachen und visuell anzuzeigen sowie den Anforderungsfluss im verteilten System zu verfolgen und so eine umfassende Systemüberwachung und Fehlerbehebung zu erreichen.

1. Einführung in Go-Zero

Go-Zero ist ein Open-Source-Microservice-Framework für die Go-Sprache mit hoher Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität. Es basiert auf Open-Source-Frameworks wie Gin und gRPC, bietet eine Fülle von Funktionen und Komponenten und unterstützt die vollständige Prozessverwaltung vom Geschäftscode über Betrieb und Wartung bis hin zur Bereitstellung.

Das Wichtigste für uns ist, dass Go-Zero sehr praktische Protokollierungs-, Überwachungs- und Nachverfolgungskomponenten bereitstellt. Wir können sie sehr bequem im Geschäftscode verwenden, was uns beim Aufbau verteilter Systeme große Vorteile gebracht hat .

2. Einführung in ElasticStack

ElasticStack ist eine verteilte Open-Source-Such- und Analyse-Engine, die ursprünglich von Elastic Company bereitgestellt wurde. Zu ihren Kernkomponenten gehören Elasticsearch, Logstash, Kibana und Beats.

Elasticsearch ist der Kern der verteilten Such- und Analyse-Engine. Es bietet sehr leistungsstarke Such- und Aggregationsfunktionen und kann zum Speichern und Durchsuchen großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten verwendet werden zum Sammeln, Konvertieren und Senden von Daten verwendet werden; Kibana ist ein Datenvisualisierungstool, das Daten in umfangreichen Diagrammen anzeigen kann; Beats ist eine Reihe kompakter Datensammler, die verschiedene Arten von Daten einfach sammeln und senden können.

Wir können ElasticStack verwenden, um eine Protokollierungs-, Überwachungs- und Tracking-Plattform aufzubauen, die gesammelten Daten in Elasticsearch zu speichern, visuelle Anzeigen und Analysen über Kibana durchzuführen und System- oder Anwendungsinformationen über Beats zu sammeln.

3. Erstellen Sie ein verteiltes Protokollierungs-, Überwachungs- und Verfolgungssystem

Als nächstes stellen wir vor, wie Sie mit Go-Zero und ElasticStack ein verteiltes Protokollierungs-, Überwachungs- und Verfolgungssystem erstellen.

Zuerst müssen wir die Protokollierungs-, Überwachungs- und Nachverfolgungskomponenten von Go-Zero in den Geschäftscode einführen. Am Beispiel von Protokollen können wir die Logx-Komponente verwenden. Im Geschäftscode müssen wir nur die relevanten Methoden des Logx-Pakets aufrufen, bei denen Protokolle aufgezeichnet werden müssen. Zum Beispiel:

logx.WithContext(r.Context()).Info("this is a log message")

Als nächstes müssen wir Beats verwenden, um Geschäftsprotokolle zu sammeln. Um dies zu erreichen, können wir die Filebeat-Komponente verwenden, die bestimmte Protokolldateien überwachen, Protokolldaten in Echtzeit sammeln und die Daten an den angegebenen Server senden kann. Beispielsweise können wir Filebeat so konfigurieren, dass es Geschäftsprotokolldateien überwacht und die Daten an Logstash sendet.

Gleichzeitig müssen wir die Opentracing-Komponente in Go-Zero integrieren, um die Tracking-Funktion zu implementieren. Um dies zu erreichen, können wir das Paket go.opentracing und das Paket jaeger-client-go verwenden. Wir müssen nur die entsprechende Methode im Geschäftscode aufrufen, z. B.:

span, ctx := opentracing.StartSpanFromContext(r.Context(), "request")
defer span.Finish()

Gleichzeitig müssen wir Jaeger oder verwenden Zipkin als Speicher- und Anzeigeplattform für Opentracing. Wir können Jaeger als Speicherplattform verwenden und die UI-Schnittstelle in Jaeger verwenden, um Tracking-Informationen anzuzeigen.

Schließlich müssen wir die Metric-Komponente verwenden, um die Überwachungsfunktion zu implementieren. Um dies zu erreichen, können wir das Prometheus-Paket verwenden. Wir müssen lediglich die entsprechende Methode im Geschäftscode aufrufen und die Prometheus-Adresse und den Port in der Go-Zero-Konfigurationsdatei konfigurieren. Zum Beispiel:

metric.NewCounter("requests_total").Add(1)

Wir können Prometheus-Komponenten verwenden, um Überwachungsdaten zu sammeln, zu speichern und anzuzeigen, und wir können Grafana als visuelle Schnittstelle für Überwachungsdaten verwenden.

4. Zusammenfassung

Anhand der obigen Einführung können wir sehen, dass es sehr praktisch und praktisch ist, Go-Zero und ElasticStack zum Aufbau verteilter Protokollierungs-, Überwachungs- und Verfolgungssysteme zu verwenden. Wir müssen nur relevante Komponenten in den Geschäftscode einführen und die entsprechenden Parameter konfigurieren, was sich sehr gut für den schnellen Aufbau eines verteilten Systems eignet.

Gleichzeitig können wir auch andere ähnliche Komponenten und Frameworks verwenden, um verteilte Systeme wie Logrus, Zipkin usw. aufzubauen. Sie können entsprechend Ihren eigenen Anforderungen und tatsächlichen Bedingungen auswählen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Praxis von Go-Zero und ElasticStack: Aufbau eines leistungsstarken verteilten Protokollierungs-, Überwachungs- und Trackingsystems. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!