この文章は、Wavefrontで学ぶ分散トレーシング シリーズの第三回目です。
シリーズ
第一回 ： 概要編
第二回 ： [Spring Bootで分散トレーシング] (https://qiita.com/hmachi/items/d3ab73238b8c9e3b16c9)
第三回 ： REDメトリクスって何？ ← いまここ
第四回 ： サービスをつなげてみる
第五回 ： Pythonで分散トレーシング
第六回 ： AMQPで分散トレーシング
第七回 ； サービスメッシュで分散トレーシング
始めに
前回Wavefrontで簡単なアプリで分散トレーシングをしましたが、以下の画面がでてきたと思えます。
画面最初のペインは３行で構成されていますが、これはREDメトリクスをベースに作成されています。
REDメトリクスとは Rate, Error, Durationの頭文字で、元々はWeaveworksのTom Wilkie氏が提唱した考え方です。
Wavefrontでは、各サービスの分散トレーシングのREDメトリクスを表示し、それぞれを測れるようにしています。
なお、Durationが見慣れないP95という表示になっていますが、これはパーセンタイル95%を表しています。あえて、ざっくりとした説明をしますが、これはやってきた全てのリクエストの95%目の遅いリクエストを表示しています。
さて、前回のデモでは特にErrorやDurationで面白い結果が表示されていないと思います。
今回はもうすこしこのREDについて理解を深めようというものです。
ここからの手順はほとんど前回と一緒ですが、微妙に違う箇所もあります。
準備編
Spring BootはJavaのフレームワークです。そのため、最低限以下が必要です。
- Java JDK 8+
Oracle JDKに従いJDKをインストールしてください。
ソースコード
ここに公開しています。
アプリの準備
準備ができたら、以下のURLにアクセスしてください。
ログイン後、以下を実施します。
- Add Dependencies を選択
- Spring Webを検索して追加
- Sleuth も同様に追加
- Wavefront も同様に追加
最後にGenerateをクリックします。
すると、zipファイルのダウンロードされるので、どこでもいいので展開してくだい。
お気に入りのエディターで以下のファイルを開いてください。
mhoshino@mhoshino demo % vi src/main/java/com/example/demo/DemoApplication.java
これを以下の内容に差し替えてください。
package com.example.demo;
import java.util.Map;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestHeader;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@SpringBootApplication
public class DemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
}
}
@RestController
class HelloRestController {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(HelloRestController.class);
@GetMapping("/hello")
public ResponseEntity<String> hello (@RequestHeader Map<String, String> header) throws InterruptedException{
printAllHeaders(header);
// Generate bad request 10%
if ((long)(Math.random()*10%10) == 1) {
return ResponseEntity.badRequest().body("Good Bye World!");
}
int randomNumber = (int) (Math.random()*100);
if (randomNumber > 97) {
// Wait for 5 seconds in 2%
Thread.sleep(5000);
}else if (randomNumber > 90) {
// Wait for 2 seconds in 10%
Thread.sleep(2000);
}
return ResponseEntity.ok("Hello World!");
}
private void printAllHeaders(Map<String, String> headers) {
headers.forEach((key, value) -> {
LOGGER.info(String.format("Header '%s' = %s", key, value));
});
}
}
さらに以下のファイルを開きます。
mhoshino@mhoshino demo % vi src/main/resources/application.properties
そして以下の内容を追記します。
management.endpoints.web.exposure.include=wavefront
server.port=8082
wavefront.application.name=demo2
wavefront.application.service=HelloRED
コード編集は以上です。
試してみる
それではアプリケーションを稼働させます。
以下のコマンドを実行してください。
mhoshino@mhoshino demo % ./mvnw spring-boot:run
うまくいけば、エラーなくアプリケーションが起動するはずです。
別プロンプトを開いて以下のコマンドをしばらく実行します。
watch -n 0.1 curl localhost:8082/hello
さて５分ほどながしたら、サービスダッシュボードを見てみましょう。
これは、前回と同じく以下のURLでアクセスできるはず。
REDを分析する
しばらくすると、概ね以下のような図になるかと思います。
さて、この結果と実際のコードを照らし合わせてみましょう。
まず、Errorの以下の値をみてましょう。
これは以下のコードの結果です。
要は、10%の確率でエラーに陥らせた結果です。
// Generate bad request 10%
if ((long)(Math.random()*10%10) == 1) {
return ResponseEntity.badRequest().body("Good Bye World!");
}
なのでこれは結果どおりかと思います。
さて面白いのが以下のDuration(P95)の結果です。
さて一番遅いのが2秒と結果が出ていますが、以下がコードの結果です。
if (randomNumber > 97) {
// Wait for 5 seconds in 2%
Thread.sleep(5000);
}else if (randomNumber > 90) {
// Wait for 2 seconds in 10%
Thread.sleep(2000);
}
注目がこのコードは本来2%の確率で5秒まつが10%の確率で2秒まつとしている点です。
実際すこしスクロールダウンすると、実際には5秒待ちを検知しているのがわかります。
しかし、結果からわかるとおり、5秒まつの結果が無視されます。これが「パーセンタイル 95％」の意味です。要は、高い値の95% 以上の確率で発生する遅延はエラー値として、無視するという考えです。
この値に関して、色々考え方があるとは思いますが、とりあえず現段階で知って欲しいことはWavefrontがこういった分析結果を表示できる点です。（しかもタダで）
まとめ
- REDメトリクスは、Rate Error Durationの頭文字
- WavefrontでもREDメトリクスを元に、分析できる
- パーセンタイル95%など難しい結果表示もWavefrontでできる
次回は「サービスをつなげてみる」です。