[스프링] 스프링 Sleuth를 통한 분산 추적의 성능 최적화 방법은?
분산 시스템에서는 각각의 마이크로서비스가 서로 다른 서버에서 실행되기 때문에 전체 시스템에서 발생하는 이벤트를 추적하는 것이 중요합니다. 스프링 Sleuth는 이러한 분산 추적을 지원하여 각각의 요청이 어떻게 처리되는지 추적할 수 있게 해줍니다.
그러나 분산 추적은 성능에 영향을 미칠 수 있으므로 이를 최적화하는 것이 중요합니다. 이를 위해 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.
1. 샘플링 비율 조정
스프링 Sleuth는 샘플링을 통해 어떤 요청을 추적할지를 결정합니다. 샘플링 비율을 조정하여 추적할 요청의 수를 조절할 수 있습니다. 높은 샘플링 비율은 더 많은 요청을 추적하지만 성능에 미치는 영향이 커질 수 있으므로 적절한 비율을 찾는 것이 중요합니다.
spring.sleuth.sampler.probability: 0.5
2. 축소된 추적 정보 수집
분산 추적에서 수집되는 정보의 양을 줄이는 것도 성능 최적화에 도움이 됩니다. 불필요한 정보가 없다면 추적에 필요한 리소스가 절감됩니다. 예를 들어 traceId 와 spanId만 추적 정보로 수집하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
spring.sleuth.propagation-keys: traceId,spanId
3. 적절한 로깅 수준 설정
스프링 Sleuth는 로깅을 통해 추적 정보를 출력합니다. 로깅 수준을 조정하여 각각의 마이크로서비스가 생성하는 로그 양을 조절할 수 있습니다. 적절한 로깅 수준을 설정하여 성능을 최적화할 수 있습니다.
이러한 방법을 통해 스프링 Sleuth를 사용하는 동안 분산 시스템의 성능을 최적화할 수 있습니다.