[RVD24] L'observabilité dès le développement: Maîtrisez vos applications Java en production avec Grafana

Transcript

1. L'observabilité dès le développement: Maîtrisez vos applications Java en production

   avec Grafana David PEQUEGNOT / Alexandre TOURET

2. Il était une fois un vendredi en production… https://blog.worldline.tech/2020/01/22/back-to-basics-logging.html

3. 2024-06-10T10:44:54.444+02:00 ERROR 387865 --- [easypay-service] [o-auto-1-exec-5] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for

   servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed: java.lang.NullPointerException: Cannot invoke "java.lang.Boolean.booleanValue()" because "java.util.List.get(int).active" is null] with root cause java.lang.NullPointerException: Cannot invoke "java.lang.Boolean.booleanValue()" because "java.util.List.get(int).active" is null at com.worldline.easypay.payment.control.PosValidator.isActive(PosVali dator.java:34) at com.worldline.easypay.payment.control.PaymentService.process(Paymen tService.java:46)

4. Observabilité

5. Alexandre TOURET Architecte logiciel @touret_alex blog.touret.info David PEQUEGNOT Ingénieur Performance

   @foxlegend blog.worldline.tech Qui sommes-nous? 5

6. We design payments technology that powers the growth of millions

   of businesses around the world. 7000+ engineers in over 40 countries Managing 43+ billion transactions per year €250M spent in R&D every year Handling 150+ payment methods #1 European payment processor

7. Workshop

8. Identifier les soucis dans les logs et les améliorer Remonter

   des métriques Mettre en place les traces Corréler le tout! Le déroulement

9. Pré-requis github.com www.gitpod.io

10. https://worldline.github.io/observability-workshop https://github.com/worldline/observability-workshop The workshop

11. L’application EasyPay

12. L’ application

13. L’application poses t e s poses an c ec s

    & card aut ori es t e pa ent custo er

14. ense à l’ bservabilité dès la conception ! Tableaux de

    bord Alertes Logs Traces Métriques

15. Logs, traces & métriques Logs Traces Métriques Ou est-ce que

    ça arrive? Quelque chose se passe ’ - q ’ nous arrive?

16. Une plateforme observable poses t e s poses an c

    ec s & card aut ori es t e pa ent tores traces custo er

17. Logs & Traces tores traces tores Lo s

18. Metrics poses t e s poses an c ec s

    & card aut ori es t e pa ent custo er

19. Grafana poses an c ec s & card aut ori

    es t e pa ent tores traces tores Lo s

20. OpenTelemetry Collector

21. Traces

22. Comment instrumenter mon programme ? 2 manières de faire Librairies

    • Plus rapide au démarrage • Indispensable pour le mode natif Agent • Fonctionne « out of the box » • Permet de décorréler le livrable fonctionnel d’un a ent • Offre plus de souplesse

23. Instrumentation Agent Instrumentation OTEL Collector

24. Observabilité & Performances

25. • Le manque de logs impacte la compréhension de l’application

    • Trop de logs impacte la performance Logs Benchmark from Sebastian Daschner: Logging Performance Comparison https://www.javacodegeeks.com/2022/07/logging-performance-comparison.html

26. • Très utile pour comprendre l’état d’un système ou d’un

    processus • Mais… o Le nombre de métriques peut impacter les performances (ex. La mémoire) o Attention aux histogrammes, buc ets … o Attention à la cardinalité des labels Métriques Vert.X: Micrometer Metrics Performance https://vertx.io/blog/micrometer-metrics-performance/

27. • Par défaut, on peut générer une trace pour chaque

    transaction • Mais… cela peut impacter les performances de votre application et de votre stockage ➢Utilisez un collecteur Traces 1201,51 1477,82371 1468,98875 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 100% DISABLED 0% RPS (29 spans/trace) 1471,708845 1478,591626 1478,69221 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 100% DIS. 0% RPS (7 spans/trace)

28. Traces Head Sampling & Performance 1477,82371 1468,98875 1422,40019 1320,57735 1252,411

    1201,51 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 RPS - 29 spans/trace 549,89 553,13 571,25 615,37 648,82 676,22 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Avg. Response Time (ms) – 29 spans / trace

29. Traces Head Sampling & Resources Usage 0,00% 10,00% 20,00% 30,00%

    40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% CPU% - 29 spans/trace 576,06 624,53 718,47 818,42 918,7 992,88 0 200 400 600 800 1000 1200 RSS (MB) - 29 spans/trace

30. Don’t be a stran er! Follow & get in touch

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31. Explore our jobs in tech: careers.worldline.com Want to shape how

    the world pays and get paid?