마이크로서비스 디버깅: 분산 디버깅으로의 여정

\ 마이크로서비스 세계에서는 단일 사용자 요청으로 수십 개의 서비스에 걸쳐 연속적인 호출이 발생할 수 있습니다. 이 아키텍처 스타일은 확장성과 유연성을 제공하지만 중요한 과제를 안겨줍니다. 여러 서비스에 걸쳐 있는 요청을 효과적으로 디버깅하려면 어떻게 해야 할까요? 기존 로깅은 시끄럽고 상관 관계를 파악하기 어려울 수 있습니다. 이 게시물에서는 최소한의 오버헤드로 시스템 동작에 대한 깊은 통찰력을 제공하는 강력하고 우아한 분산 디버깅 솔루션을 살펴봅니다.

분산 디버깅의 과제

사용자가 문제를 보고한다고 가정해 보세요. 이를 진단하려면 서비스에서 서비스로 이동할 때 요청을 추적해야 합니다. 각 단계의 상태, 결정 및 데이터에 관심이 있습니다. 로그에 빠져들거나 모든 단일 서비스에 디버거를 연결하지 않고 어떻게 이 정보를 얻을 수 있습니까? 이상적인 솔루션은 다음과 같습니다.

주문형:전체 시스템 성능에 영향을 주지 않고 특정 요청에 대한 자세한 디버깅을 활성화할 수 있어야 합니다.
상관관계:관련된 서비스 수에 관계없이 단일 요청에 대한 모든 디버그 정보를 함께 수집하고 표시해야 합니다.
유연한:시나리오에 따라 서비스마다 세부 수준이 다를 수 있습니다.
자동화:디버그 정보를 수집하고 전파하는 메커니즘은 애플리케이션 로직에 투명해야 합니다.

분산 디버깅을 위한 프레임워크

이 솔루션은 gRPC 인터셉터의 기능을 활용하여 요청과 함께 이동하는 디버그 정보용 “캐리어”를 생성하는 몇 가지 핵심 개념을 기반으로 구축된 프레임워크입니다.

핵심 개념

동적 요청 수준 제어:정적, 서비스 전체 로그 수준을 사용하는 대신 요청별로 디버깅이 활성화됩니다. 이는 초기 요청에 특수 매개변수(예: HTTP 요청의 URL 쿼리 매개변수)를 전달하여 달성됩니다. 이 매개변수는 디버그 정보를 내보내야 하는 서비스와 자세한 수준을 지정합니다.
gRPC 인터셉터를 통한 자동 전파:시스템의 핵심은 gRPC 인터셉터 세트입니다. 이는 디버그 데이터 수집, 직렬화 및 전파 논리를 자동으로 처리하는 작은 미들웨어입니다. 애플리케이션 개발자는 디버깅 프로세스에 참여하기 위해 상용구 코드를 작성할 필요가 없습니다.
중앙 집중식 수집:요청이 시스템을 통해 흐르면서 각 서비스에서 디버그 정보가 수집됩니다. 그런 다음 이 정보는 각 단계에서 집계되어 호출 체인으로 다시 전달됩니다. 응답이 진입점 서비스에 도달할 때쯤에는 전체 분산 트랜잭션에 대한 완전하고 정렬된 레코드가 포함됩니다.

작동 방식: 기술 심층 분석

디버그 가능한 요청의 여정을 분석해 보겠습니다.

초기 요청:개발자 또는 자동화 도구는 진입점 서비스(예: API 게이트웨이)에 대한 요청을 시작합니다. 요청에는 다음과 같은 매개변수가 포함됩니다.?debug_levels=1ServiceA2|ServiceB1. 이 문자열은 “수준 1에서 기본 디버깅을 활성화하고, ServiceA에 대해 수준 2를 활성화하고, ServiceB에 대해 수준 1을 활성화합니다”를 간략하게 표현한 것입니다.
게이트웨이/진입점:gRPC 게이트웨이는 들어오는 HTTP 요청을 gRPC 호출로 변환합니다. 특수 주석 기능은 다음을 추출합니다.debug_levels매개변수를 요청의 gRPC 메타데이터(헤더)에 삽입합니다.
서버 인터셉터:서비스가 요청을 받으면 해당 gRPC서버 인터셉터행동에 나섭니다.

디버그 수준 헤더에 대해 들어오는 gRPC 메타데이터를 검사합니다.
헤더가 있으면 요청 컨텍스트 내에 임시 메모리 내 “메시지 저장소”가 생성됩니다.
디버깅이 활성화되어 있는지 확인합니다.현재의서비스. 그렇다면 애플리케이션 코드가 사용할 컨텍스트에서 디버그 수준을 사용할 수 있게 됩니다.

디버그 메시지 내보내기:서비스가 비즈니스 로직을 실행할 때 개발자는 다음과 같은 간단한 기능을 사용할 수 있습니다.servicedebug.AddMessage(ctx, myProtoMessage)디버그 컨텍스트에 관련 protobuf 메시지를 추가합니다. 이것은 저렴한 작업입니다. 이 서비스 및 수준에 대해 디버깅이 활성화되지 않은 경우 함수는 즉시 반환됩니다.
클라이언트 인터셉터:서비스가 다른 다운스트림 서비스를 호출해야 하는 경우 해당 gRPC클라이언트 인터셉터인수합니다.

원본을 자동으로 전파합니다.debug_levels나가는 요청에 대한 메타데이터입니다.
다운스트림 서비스를 호출합니다.
응답이 돌아오면 응답을 검사합니다.예고편. 다운스트림 서비스가 디버그 정보를 첨부한 경우 클라이언트 인터셉터는 이를 추출하여 현재 서비스의 메시지 저장소에 추가합니다.

집계 및 반환:서비스 핸들러가 완료되면 서버 인터셉터가 마지막으로 한 번 실행됩니다.

메시지 저장소(현재 서비스 및 다운스트림 서비스 모두)에서 수집된 모든 메시지를 사용합니다.
이 메시지 컬렉션을 전송에 적합한 형식(예: JSON, Base64 인코딩)으로 직렬화합니다.
이 직렬화된 문자열을예고편자체 gRPC 응답입니다.

이 프로세스는 호출 체인의 모든 서비스에서 반복됩니다. 결과적으로 진입점 서비스는 전체 요청 수명 주기에서 집계된 디버그 메시지 컬렉션이 포함된 응답을 받습니다.

실제로 적용하기: 코드 예제

서비스가 프레임워크와 처음부터 끝까지 통합되는 방법을 보여주는 몇 가지 예를 통해 이를 더욱 구체적으로 만들어 보겠습니다.

1. 인터셉터 통합

먼저 클라이언트 및 서버 인터셉터를 사용하도록 서비스를 구성해야 합니다. 이는 일반적으로 서비스에서 수행됩니다.main.gogRPC 서버가 초기화되는 파일입니다. 핵심은 서비스 디버그 인터셉터를 보유하고 있는 다른 인터셉터와 연결하는 것입니다.

// in main.go

import (
    "google.golang.org/grpc"
    "github.com/my-org/servicedebug" // Your internal framework path
)

func main() {
    // ... setup listener, etc.

    // Chain the interceptors. The service debug interceptor should come early
    // in the chain to wrap the entire request lifecycle.
    server := grpc.NewServer(
        grpc.ChainUnaryInterceptor(
            // Other interceptors like auth, logging, metrics...
            servicedebug.UnaryServerInterceptor("MyAwesomeService"),
        ),
        grpc.ChainStreamInterceptor(/* ... */),
    )

    // Register your service implementation
    pb.RegisterMyAwesomeServiceServer(server, &myServiceImpl{})

    // ... start server
}

2. 서비스에서 디버그 메시지 내보내기

이제 개발자가 실제로 어떻게 하는지 살펴보겠습니다.사용서비스 핸들러 내부의 프레임워크. 프레임워크는 다음과 같은 간단한 기능을 제공합니다.AddMessagef디버그 수준이 필요합니다. 이 서비스에 대한 요청의 디버그 수준이 충분히 높은 경우에만 메시지가 구성되고 저장됩니다.

// in your service implementation file

import (
    "context"
    "github.com/my-org/servicedebug" // Your internal framework path
    "github.com/my-org/some-internal-proto/infopb"
)

// MyAwesomeService implements the gRPC service.
type myServiceImpl struct{
    // ... dependencies
}

func (s *myServiceImpl) GetData(ctx context.Context, req *pb.GetDataRequest) (*pb.GetDataResponse, error) {
    // ... main business logic ...

    // Let's add a debug message. This will only be evaluated if the debug
    // level for "MyAwesomeService" is 2 or greater for this specific request.
    servicedebug.AddMessagef(ctx, func() proto.Message {
        return &infopb.DetailedState{
            Info: "Starting to process GetData request",
            IntermediateValue: 42,
        }
    }, 2) // The '2' is the verbosity level for this message.

    // ... call another service, run some computations ...
    result := "here is your data"

    // Add another message, maybe at a lower verbosity level.
    servicedebug.AddMessagef(ctx, func() proto.Message {
        return &infopb.Summary{
            Info: "Finished processing, found data.",
        }
    }, 1) // Level 1, will be included if level is 1 or greater.

    return &pb.GetDataResponse{SomeData: result}, nil
}

3. 최종 응답

요청이 완료된 후ServiceA그리고ServiceB게이트웨이의 최종 JSON 응답은 다음과 같습니다. 그만큼service_debug필드에는 참여하는 모든 서비스에서 집계된 메시지가 포함되어 있어 거래에 대한 전체 그림을 제공합니다.

{
  "some_data": "here is your data",
  "service_debug": {
    "ServiceA": {
      "any_messages": [
        {
          "@type": "type.googleapis.com/my_org.infopb.DetailedState",
          "info": "Starting to process GetData request",
          "intermediateValue": 42
        },
        {
          "@type": "type.googleapis.com/my_org.infopb.Summary",
          "info": "Finished processing, found data."
        }
      ]
    },
    "ServiceB": {
      "any_messages": [
        {
          "@type": "type.googleapis.com/my_org.downstream.Status",
          "info": "Received request from ServiceA, processing lookup.",
          "lookupId": "xyz-123"
        }
      ]
    }
  }
}

이 구조화된 주문형 출력은 기존 로깅의 잡음 없이 마이크로서비스 아키텍처에 대한 심층적인 가시성을 제공합니다.

맵 필드를 추가하고 하나의 메서드를 구현하는 이 간단한 패턴을 따르면 모든 서비스가 분산 디버깅 프레임워크와 원활하게 통합되어 요청 시 내부 상태를 관찰할 수 있습니다.

데이터 흐름 다이어그램

고급 기능

선택적 지속성:매우 복잡한 시나리오 또는 디버그 세션 기록을 구축하기 위해 프레임워크에 “기록기”가 포함될 수 있습니다. 이는 활성화되면 최종 집계된 디버그 정보를 가져와 메시지 대기열(예: Kafka 또는 클라우드 게시/구독 서비스)에 게시하는 또 다른 인터셉터입니다. 이를 통해 기본 응답을 오염시키지 않고 강력한 오프라인 분석 및 재생 기능을 사용할 수 있습니다.
보안:자세한 내부 상태를 노출하는 것은 보안상 위험합니다. 이 디버깅 기능에 대한 액세스는 보호되어야 합니다. 프레임워크는 인증 서비스와 쉽게 통합되어 인증되고 권한이 부여된 사용자(예: 특정 그룹의 개발자)만 디버깅을 활성화할 수 있도록 보장합니다.