웹 백엔드 서비스의 분산 로깅

웹 백엔드 서비스는 분산되어 구성되는 경우가 많습니다. 이런 경우, 각 서비스의 로그는 분산되어 있어 문제가 발생했을 때 로그를 통합하여 분석하는 것이 어렵습니다. 따라서 분산 로깅은 서비스의 문제를 신속하게 파악하고 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 서비스간 통신 추적을 위해 Zipkin과 Sleuth를 활용하여 분산 로깅을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.

추적 방법: Zipkin과 Sleuth 활용

Zipkin은 분산 시스템에서 발생하는 요청의 흐름을 추적하고 분석할 수 있는 오픈소스 분산 추적 시스템입니다. Sleuth는 스프링 부트에서 Zipkin을 쉽게 사용하기 위한 라이브러리입니다. Sleuth는 각 요청의 흐름을 추적하여 Zipkin 서버로 전송합니다. Zipkin 서버는 추적 정보를 저장하고 시각화하여 분산 시스템의 동작을 파악할 수 있도록 도와줍니다.

Sleuth와 Zipkin을 함께 사용하면 각 서비스에서 발생하는 요청의 흐름을 추적하여 분산 시스템의 전체적인 이해도를 높일 수 있습니다. 또한, 각 서비스의 로그를 분석하여 문제의 발생 원인을 빠르게 파악할 수 있습니다.

Zipkin과 Sleuth 통합 설정 방법

Zipkin과 Sleuth를 사용하기 위해서는 각 서비스에 의존성을 추가해야 합니다. 먼저, 스프링 부트에서는 spring-cloud-starter-sleuth와 spring-cloud-sleuth-zipkin을 추가해야 합니다.

  org.springframework.cloud
  spring-cloud-starter-sleuth

  org.springframework.cloud
  spring-cloud-sleuth-zipkin

그리고, application.properties 파일에 Zipkin 서버의 URL을 설정합니다.

spring.zipkin.base-url=//localhost:9411

이제, 각 서비스에서 발생하는 요청의 흐름을 추적하기 위해 Sleuth와 Zipkin을 함께 사용할 수 있습니다. 각 서비스에서는 @RestController를 사용하여 간단한 API를 작성합니다.

@RestController
public class HelloController {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HelloController.class);

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        logger.info("Hello, World!");
        return "Hello, World!";
    }
}

위 코드에서는 로그를 출력하기 위해 LoggerFactory.getLogger()를 사용했습니다. 이제, Sleuth와 Zipkin을 사용하도록 설정해야 합니다. 이를 위해, Slf4jSpanLogger를 등록하도록 설정합니다.

@Bean
public Slf4jSpanLogger slf4jSpanLogger() {
    return new Slf4jSpanLogger();
}

이제, 각 요청의 흐름을 추적하기 위해 Tracer를 사용합니다. Tracer는 각 요청에 대한 고유한 ID를 생성하고, 이를 통해 요청의 흐름을 추적할 수 있습니다.

@RestController
public class HelloController {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HelloController.class);
    private final Tracer tracer;

    public HelloController(Tracer tracer) {
        this.tracer = tracer;
    }

    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        Span span = tracer.nextSpan().name("hello").start();
        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
            logger.info("Hello, World!");
            return "Hello, World!";
        } finally {
            span.finish();
        }
    }
}

위 코드에서는 Tracer.nextSpan()을 사용하여 새로운 Span을 생성하고, Tracer.withSpanInScope()를 사용하여 Span을 현재 요청의 context에 등록합니다. 마지막으로 Span.finish()를 호출하여 Span을 완료합니다.

이제, 각 서비스에서는 위와 같이 Sleuth와 Zipkin을 함께 사용하여 각 요청의 흐름을 추적할 수 있습니다.

분산 서비스 추적의 장점과 활용 사례

분산 서비스 추적을 통해 각 요청의 흐름을 추적할 수 있으므로, 분산 시스템에서 발생하는 문제를 빠르게 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 서비스를 조합하여 제공하는 기능에서 문제가 발생했다면 각 서비스에서 발생하는 요청의 흐름을 추적하여 문제의 발생 원인을 파악할 수 있습니다.

또한, 분산 서비스 추적을 통해 서비스의 성능을 분석할 수 있습니다. 각 요청의 흐름을 추적하면 각 서비스에서 소요되는 시간을 파악할 수 있으므로, 서비스의 병목 현상을 파악하고 성능 개선을 위한 방안을 모색할 수 있습니다.

또한, 분산 서비스 추적을 통해 서비스의 안정성을 높일 수 있습니다. 각 요청의 흐름을 추적하면, 서비스 간의 연동에서 발생하는 문제를 빠르게 파악할 수 있으므로, 안정성을 높이기 위한 대응책을 마련할 수 있습니다.

결론

이번 글에서는 분산 로깅을 구현하기 위해 Zipkin과 Sleuth를 활용하는 방법을 살펴보았습니다. Zipkin과 Sleuth를 함께 사용하면 각 서비스에서 발생하는 요청의 흐름을 추적하여 분산 시스템의 전체적인 이해도를 높일 수 있습니다. 또한, 분산 서비스 추적을 통해 서비스의 문제를 빠르게 파악하고 대응할 수 있으므로, 서비스의 안정성과 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.