Как обеспечить наблюдаемость (observability) микросервиса для диагностики сбоев

Для эффективной диагностики сбоев необходимо внедрить систему наблюдаемости (observability), которая строится на трех основных компонентах («трех столпах наблюдаемости»):

1. Логирование (Logging)

   • Сбор структурированных логов (например, в формате JSON) с разными уровнями детализации (INFO, ERROR, DEBUG). Структурированные логи позволяют легко осуществлять поиск и фильтрацию.
   • Инструменты: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Loki, Splunk.

2. Метрики (Metrics)

   • Сбор количественных показателей работы сервиса в виде временных рядов. Это позволяет отслеживать производительность и состояние системы в реальном времени.
   • Ключевые метрики: использование CPU/памяти, время ответа (latency), количество запросов в секунду (RPS), количество ошибок (например, HTTP 5xx).
   • Инструменты: Prometheus + Grafana, Datadog, VictoriaMetrics.

3. Распределенная трассировка (Distributed Tracing)

   • Отслеживание жизненного цикла запроса при его прохождении через несколько микросервисов. Каждому запросу присваивается уникальный ID, что позволяет построить полную карту его пути, найти узкое место или точку сбоя.
   • Инструменты: Jaeger, OpenTelemetry, Zipkin.

В дополнение к этому критически важны проверки состояния (Health Checks) — специальные эндпоинты, которые сообщают о работоспособности сервиса системам оркестрации (например, Kubernetes).

Пример Health Check в FastAPI:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/health", status_code=200)
async def health_check():
    # Здесь может быть логика проверки доступности БД или других сервисов
    return {"status": "ok"}

Комбинация этих инструментов позволяет не только быстро реагировать на сбои, но и проактивно выявлять потенциальные проблемы.