Javaにおけるマイクロサービスログ集約パターン：強化されたモニタリングのためのログの一元化

約3分

別名

一元化されたロギング
ログ管理

マイクロサービスログ集約デザインパターンの意図

ログ集約は、複数のソースからのログの収集、保存、分析を一元化し、効率的な監視、デバッグ、運用インテリジェンスを促進する、重要なマイクロサービスデザインパターンです。

実例を用いたマイクロサービスログ集約パターンの詳細な説明

実例

マイクロサービスアーキテクチャを使用するeコマースプラットフォームを想像してください。各サービスはログを生成します。ELKスタック（Elasticsearch、Logstash、Kibana）などのツールを利用したログ集約システムは、これらのログを一元化します。この設定により、管理者はプラットフォーム全体の活動をリアルタイムで効果的に監視および分析できます。各マイクロサービスからのログを収集して一元化することで、システムは統一されたビューを提供し、迅速なトラブルシューティングと、ユーザー行動やシステムパフォーマンスの包括的な分析を可能にします。

簡単に言うと

ログ集約デザインパターンは、複数のアプリケーションまたはサービスからのログデータの収集と分析を一元化し、監視とトラブルシューティングを簡素化します。

Wikipediaによると

マイクロサービスアーキテクチャパターンを適用しました。アプリケーションは、複数のマシンで実行されている複数のサービスとサービスインスタンスで構成されています。リクエストは多くの場合、複数のサービスインスタンスにまたがります。各サービスインスタンスは、実行中の情報を標準化された形式でログファイルに書き込みます。ログファイルには、エラー、警告、情報、デバッグメッセージが含まれています。

Javaにおけるマイクロサービスログ集約パターンのプログラミング例

ログ集約は、監視、デバッグ、運用インテリジェンスを促進するために、複数のソースからのログの収集、保存、分析を一元化するパターンです。これは、さまざまなコンポーネントからのログを一元化して管理と分析を向上させる必要がある分散システムで特に役立ちます。

この例では、単純なJavaアプリケーションを使用してログ集約パターンを示します。アプリケーションは、ログを生成する複数のサービスで構成されています。これらのログはログアグリゲーターによって収集され、中央のログストアに保存されます。

CentralLogStoreは、さまざまなサービスから収集されたログを保存する役割を担います。この例では、簡略化のためにインメモリストアを使用しています。

public class CentralLogStore {

  private final List<LogEntry> logs = new ArrayList<>();

  public void storeLog(LogEntry logEntry) {
    logs.add(logEntry);
  }

  public void displayLogs() {
    logs.forEach(System.out::println);
  }
}

LogAggregatorは、さまざまなサービスからのログを収集し、CentralLogStoreに保存します。ログレベルに基づいてログをフィルタリングします。

public class LogAggregator {

  private final CentralLogStore centralLogStore;
  private final LogLevel minimumLogLevel;

  public LogAggregator(CentralLogStore centralLogStore, LogLevel minimumLogLevel) {
    this.centralLogStore = centralLogStore;
    this.minimumLogLevel = minimumLogLevel;
  }

  public void collectLog(LogEntry logEntry) {
    if (logEntry.getLogLevel().compareTo(minimumLogLevel) >= 0) {
      centralLogStore.storeLog(logEntry);
    }
  }
}

LogProducerは、ログを生成するサービスを表します。ログをLogAggregatorに送信します。

public class LogProducer {

  private final String serviceName;
  private final LogAggregator logAggregator;

  public LogProducer(String serviceName, LogAggregator logAggregator) {
    this.serviceName = serviceName;
    this.logAggregator = logAggregator;
  }

  public void generateLog(LogLevel logLevel, String message) {
    LogEntry logEntry = new LogEntry(serviceName, logLevel, message, LocalDateTime.now());
    logAggregator.collectLog(logEntry);
  }
}

mainアプリケーションは、サービスを作成し、ログを生成し、集約し、最後にログを表示します。

public class App {

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    final CentralLogStore centralLogStore = new CentralLogStore();
    final LogAggregator aggregator = new LogAggregator(centralLogStore, LogLevel.INFO);

    final LogProducer serviceA = new LogProducer("ServiceA", aggregator);
    final LogProducer serviceB = new LogProducer("ServiceB", aggregator);

    serviceA.generateLog(LogLevel.INFO, "This is an INFO log from ServiceA");
    serviceB.generateLog(LogLevel.ERROR, "This is an ERROR log from ServiceB");
    serviceA.generateLog(LogLevel.DEBUG, "This is a DEBUG log from ServiceA");

    centralLogStore.displayLogs();
  }
}

この例では、LogProducerサービスは異なるレベルのログを生成します。LogAggregatorはこれらのログを収集し、最小ログレベルの要件を満たす場合、CentralLogStoreに保存します。最後に、ログはCentralLogStoreによって表示されます。

Javaにおけるマイクロサービスログ集約パターンを使用する場面

マイクロサービスログ集約は、ログデータの管理と分析を向上させるために分散システムにおいて不可欠です。
コンプライアンスと監査に統合されたログデータが必要な環境に適用可能です。
高可用性と復元力が必要なシステムで有益であり、個々のコンポーネントの障害にもかかわらず、ログデータが保存され、アクセス可能であることを保証します。

Javaにおけるマイクロサービスログ集約パターンの実世界での応用

Log4j2やslf4jのようなフレームワークを使用するJavaアプリケーションは、ELKスタックやSplunkなどの集中ログ管理ツールと併用することで、マイクロサービスログ集約のメリットを得られます。
各サービスがログを出力し、それらが単一のシステムに集約されてシステムの健全性と動作に関する統一されたビューを提供するマイクロサービスアーキテクチャ。

マイクロサービスログ集約パターンのメリットとトレードオフ

メリット

マイクロサービス環境でログを一元化することで、複数のサービスにわたるデバッグとトレーサビリティが向上します。
ログ分析のための集中プラットフォームを提供することにより、監視機能が向上します。
ログの保持と監査可能性に関する規制要件への準拠を促進します。

トレードオフ

ログ集約システムが適切に復元力のあるものでない場合、潜在的な単一障害点が導入されます。
大量のデータが発生し、大量のストレージと処理リソースが必要になる可能性があります。

メッセージングパターン：ログ集約は、ログデータの転送にメッセージングシステムを利用することが多く、デカップリングと非同期データ処理を促進します。
マイクロサービス：さまざまなサービスからのログを効率的に処理するために、マイクロサービスアーキテクチャでよく使用されます。
パブリッシュ/サブスクライブ：コンポーネントがログを公開し、集約システムがそれらを購読する、パブリッシュ/サブスクライブモデルを利用したログデータ収集。