gRPC 仪表化

DeepSeek V3 中英对照 gRPC gRPC Instrumentation

gRPC 是一个现代的开源高性能远程过程调用（RPC）框架，可以在任何环境中运行。

下面你可以找到一个如何使用 Micrometer Observation 来对 gRPC 进行监控的示例。这意味着根据你的 Observation Handler 配置，你只需进行一次监控，就可以从中获得多种好处（例如，指标、分布式追踪）。

首先，需要设置客户端和服务端的拦截器。

// Setting up interceptors
ObservationGrpcServerInterceptor serverInterceptor;

ObservationGrpcClientInterceptor clientInterceptor;

this.serverInterceptor = new ObservationGrpcServerInterceptor(observationRegistry);
this.clientInterceptor = new ObservationGrpcClientInterceptor(observationRegistry);

java

接下来，服务器和通道需要添加拦截器。

// Adding them to the server and client side
EchoService echoService = new EchoService();
server = InProcessServerBuilder.forName("sample")
    .addService(echoService)
    .intercept(new ServerHeaderInterceptor())
    .intercept(serverInterceptor)
    .build();
server.start();

channel = InProcessChannelBuilder.forName("sample")
    .intercept(new ClientHeaderInterceptor(), clientInterceptor)
    .build();

java

以下是一个带有结果断言的用法示例。

// Usage example
SimpleServiceBlockingStub stub = SimpleServiceGrpc.newBlockingStub(channel);

SimpleRequest request = SimpleRequest.newBuilder().setRequestMessage("Hello").build();
SimpleResponse response = stub.unaryRpc(request);
assertThat(response.getResponseMessage()).isEqualTo("Hello");

// Observation outcome
assertThat(observationRegistry).hasAnObservation(observationContextAssert -> {
    observationContextAssert.hasNameEqualTo("grpc.client");
    assertCommonKeyValueNames(observationContextAssert);
}).hasAnObservation(observationContextAssert -> {
    observationContextAssert.hasNameEqualTo("grpc.server");
    assertCommonKeyValueNames(observationContextAssert);
});

java