SchedulerX:Integrasikan analisis pelacakan

Integrasikan analisis pelacakan

Konfigurasi integrasi

Contoh berikut menunjukkan cara menambahkan dependensi ke file pom.xml aplikasi Spring Boot.

<dependency>
  <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
  <artifactId>schedulerx2-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>{latest_version}</version>
  <!-- Jika Anda menggunakan Logback, Anda harus mengecualikan Log4j dan Log4j2. -->
  <exclusions>
    <exclusion>
      <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
      <artifactId>log4j-api</artifactId>
    </exclusion>
    <exclusion>
      <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
      <artifactId>log4j-core</artifactId>
    </exclusion>
    <exclusion>
      <groupId>log4j</groupId>
      <artifactId>log4j</artifactId>
    </exclusion>
  </exclusions>
</dependency>
<!-- Tambahkan dependensi untuk Plugin ekstensi analisis pelacakan. -->
<dependency>
  <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
  <artifactId>schedulerx-plugin-trace-opentelemetry</artifactId>
  <version>{latest_version}</version>
</dependency>
<!-- Gunakan Plugin ini untuk SkyWalking. -->
<!--<dependency>
  <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
  <artifactId>schedulerx-plugin-trace-skywalking</artifactId>
  <version>{latest_version}</version>
</dependency>-->

Konfigurasi deployment

• Opsi 1: Deploy aplikasi di EDAS (Direkomendasikan)

  • Jika Anda sudah menggunakan EDAS untuk menerapkan aplikasi, Anda telah memiliki kemampuan integrasi yang diperlukan dan dapat melewati langkah deployment di bagian ini.

  • Pengguna baru dapat mengaktifkan EDAS dan menerapkan aplikasi mereka di platform tersebut. EDAS secara otomatis mengaktifkan analisis pelacakan end-to-end tanpa memerlukan konfigurasi tambahan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memulai dengan EDAS.

• Opsi 2: Integrasikan dengan Application Real-Time Monitoring Service (ARMS) untuk deployment mandiri

  Ikuti proses integrasi Application Real-Time Monitoring Service (ARMS). Unduh paket JAR yang diperlukan sesuai petunjuk, konfigurasikan informasi aplikasi, dan tambahkan konfigurasi arms javaagent ke skrip startup Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Instal agent secara manual.

• Opsi 3: Integrasikan dengan platform self-hosted

  Jika Anda menggunakan platform analisis pelacakan end-to-end yang di-host sendiri, Anda tetap dapat mengintegrasikannya. Langkah-langkah berikut menunjukkan cara mengintegrasikannya dengan SkyWalking.

  1. Unduh dan konfigurasikan paket instalasi agent SkyWalking.

  2. Tambahkan parameter JVM berikut ke skrip startup aplikasi Java: -javaagent:{agent.path}/skywalking-agent.jar.

  3. Ganti dependensi Plugin Trace SchedulerX di aplikasi Java Anda ke dependensi SkyWalking, seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

     <dependency>
         <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
         <artifactId>schedulerx-plugin-trace-skywalking</artifactId>
         <version>{latest_version}</version>
     </dependency>

Lihat jejak

Setelah menyelesaikan konfigurasi dan penerapan aplikasi, Anda dapat menggunakan analisis pelacakan end-to-end untuk memvisualisasikan eksekusi task terjadwal. Fitur ini saat ini mendukung task standalone (termasuk task HTTP), task broadcast, dan task MapReduce visual.

1. Masuk ke platform Penjadwalan Tugas Terdistribusi.

2. Di bilah navigasi atas, pilih Wilayah.

3. Di panel navigasi sebelah kiri, klik Execution List dan pilih tab Task Instance List.

4. Di kolom Actions, klik Details.

   • Task standalone

     Klik TraceId di panel Details untuk melihat jejak eksekusi yang sesuai. Fitur ini juga berlaku untuk task HTTP standalone karena aplikasi host mendukung analisis pelacakan end-to-end dengan OpenTelemetry. Di tab Basic Information dalam panel Details, temukan TraceId task (misalnya, 7bf737****) untuk menghubungkannya dengan sistem pelacakan Anda. Di halaman detail trace, jika durasi suatu trace melebihi 3,00 detik, bilah notifikasi kuning akan muncul di tab Trace, memungkinkan Anda mengidentifikasi akar permasalahan hanya dengan satu klik. Sebagai contoh, ringkasan diagnostik mungkin mengidentifikasi aplikasi penyebab utama sebagai schedulerx-example-trace dan rentang bermasalah sebagai com.alibaba.schedulerx.example.trace.processor.SimpleHelloProcessor.process. Durasi rentang ini adalah 3,00 detik, menyumbang 95,40% dari total waktu. Timeline akan menampilkan dua rentang: satu untuk panggilan task standalone SchedulerX (3.150 ms) dan satu lagi untuk titik masuk layanan HTTP /hello (3 ms).

   • Task broadcast

     Klik Details. Di halaman Task Instance Details, klik Current execution details. Setiap mesin memiliki TraceId yang sesuai yang dapat Anda klik untuk melihat jejaknya. Setelah task broadcast dijalankan, Anda dapat melihat statusnya di daftar instans task. Klik instans task untuk membuka panel detail. Tab Current execution details menampilkan progres keseluruhan task, termasuk jumlah dan persentase subtask yang telah selesai. Tabel Statistics by machine mencantumkan detail untuk setiap mesin, termasuk IP, jumlah subtask (total, dalam antrian, berjalan, berhasil, gagal), TraceId, dan kolom Operation. Anda dapat menggunakan TraceId untuk melacak jalur eksekusi task. Di kolom Operation, klik stack trace untuk melihat detail subtask yang sesuai.

   • Task MapReduce visual

     Klik Details. Di halaman Task Instance Details, klik Subtask list. Untuk task MapReduce visual, Anda dapat melakukan kueri jalur eksekusi untuk setiap subtask dari catatan eksekusi. Dari daftar subtask di detail catatan eksekusi, Anda dapat mengklik TraceId subtask untuk melihat jejaknya. Di daftar instans task, klik task untuk membuka detailnya, lalu pilih tab Subtask list. Daftar ini mencakup kolom Subtask ID, Subtask Name, Status, worker, TraceId, dan Operation. Kolom TraceId menyediakan jejak untuk setiap subtask. Kolom Operation berisi opsi untuk Rerun subtask atau melihat Logs-nya.