pile·
백엔드·롯데ON롯데ON·

AOP와 MDC로 구현하는 보급형 APM - 인터페이스 이력 관리부터 호출 추적까지

문제마이크로서비스 간 인터페이스(API, Kafka 등) 이력 관리와 호출 추적을 위한 가벼운 APM이 필요했다.
접근Spring AOP로 메서드 호출을 가로채 API/Kafka 등 5개 인터페이스 타입을 분류했다. TimeDecorator, CallStackDecorator, ResultDecorator 체인으로 지연시간 측정, 호출 스택 관리, DB 저장을 처리했다. MDC와 Spring Cloud Sleuth로 비동기 컨텍스트 전파를 구현했다.
결과ThreadLocal 기반 MDC와 ConcurrentHashMap 조합으로 메모리 누수 없이 비동기 경계를 넘나드는 분산 추적이 가능해졌다.
롯데ON
롯데ON 블로그
원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요
원문 읽기
읽음 (0)

이 글과 비슷한

  1. 백엔드·cloudflare-blogCloudflare Blog·

    hyper HTTP 라이브러리의 버그를 발견한 방법

    Cloudflare의 Images 서비스를 Unix 소켓 기반 아키텍처로 재구성한 후, 대용량 이미지 응답이 중간에 잘리는 버그가 발생했다. 14.8MB 응답에서 219KB만 전달되고 HTTP 200 OK는 정상 반환되어 애플리케이션 레벨에서 탐지가 불가능했다. 원인은 hyper 라이브러리의 dispatch 루프에서 flush 완료 여부를 확인하지 않고 연결을 종료하는 경쟁 조건이었으며, strace로 커널 호출 순서를 추적해 root cause를 특정했다. 최종 수정은 upstream PR #4018로 hyper 레포에 병합됐다.

    #rust#debugging#race-condition+2
  2. 백엔드·stackoverflow-blogStack Overflow Blog·

    CherryScript — 데이터 파이프라인을 위한 커스텀 Python 인터프리터 설계

    CherryScript는 데이터 기반 워크플로우 최적화를 위한 커스텀 DSL로, Python 기반 인터프리터로 구현됐다. 일반 Python 인터프리터의 메모리 병목과 AST 트리워킹 성능 문제를 극복하기 위해 스트리밍 렉서, 바이트코드 컴파일, 불변 상태 관리의 세 가지 최적화 전략을 채택했다.

    #dsl#python#interpreter+2