Error Analysis
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Error Analysis is a new feature introduced in Pinpoint v3.0.0.
The Pinpoint agent collects more detailed exception information and transmits it to the Pinpoint collector via gRPC. The Pinpoint collector then stores this data in Apache Pinot through Apache Kafka. You can view the stored Error Analysis data in the Pinpoint web interface.
To store data from the Pinpoint Collector into Pinot, Kafka needs to be installed. If you have already installed Kafka during the system metric setup, you can skip this section.
Refer to the Kafka Quickstart Guide for detailed instructions on installing Kafka.
You need to create a topic named exception-trace. Use the following command to create the exception-trace topic:
To store collected data, Pinot must be installed. If you have already completed the Pinot installation during the system metric setup, you can skip this section.
Refer to the Pinot Getting Started Guide for detailed instructions on installing Pinot. Pinot can be set up in various environments (local, Docker, Kubernetes), so follow the guide that best fits your setup.
Pinpoint Error Analysis requires CLP (Compressed Log Processor), supported from Pinot version 1.0.0, to appropriately process and group error messages. Please ensure you are using the correct version.
Create the following table in Pinot:
exceptionTrace
Refer to the table schema file for details on creating the table.
This section covers the settings related to Error Analysis data collection. The default settings for the release profile are as follows:
profiler.exceptiontrace.enable
true: Collects exceptions that occur. Default
false: Does not collect exceptions that occur.
profiler.exceptiontrace.new.throughput
Default: 1000
Determines how many exceptions per second to collect from the agent.
profiler.exceptiontrace.errormessage.max
Default: 2048
Determines the maximum length of the error message for exceptions collected by the agent.
profiler.exceptiontrace.max.depth
Default: 5
Determines the depth to traverse the exception chain.
If the value is 0, it will traverse until Throwable.getCause() returns null.
profiler.exceptiontrace.io.buffering.buffersize
Default: 20
Determines the number of exceptions to buffer.
This buffer is approximately the size of the buffer generated per Span.
The collector configuration is basically the same as for system metrics. Refer to the Pinpoint Metric Collector documentation for detailed setup instructions.
In addition to setting the addresses for Pinot and Kafka and enabling metric collection, ensure that pinpoint.modules.collector.exceptiontrace.enabled=true is set to enable exception storage. Default: true
The web configuration is essentially the same as for system metrics. Refer to the Pinpoint Metric Web documentation for detailed setup instructions.
Additionally, ensure that pinpoint.modules.web.exceptiontrace.enabled=true is set to enable reading exception data. Default: true
Add -Dpinpoint.modules.web.exceptionTrace.table=exceptionTrace option when you run the web application.
For Error Analysis, the following setting is added to pinpoint-web-metric.properties to control whether the Error Analysis item is displayed in the side menu. Default: true
Error Analysis 는 핀포인트 v3.0.0 에 신규로 추가되었다. 핀포인트 에이전트에서 보다 상세한 Exception 정보를 수집하여 gRPC 를 통해 핀포인트 콜렉터로 전달한다. 핀포인트 콜렉터는 이를 아파치 카프카를 통해 아파치 피노에 값을 저장한다. 핀포인트 웹에서 저장된 Error Analysis 를 확인할 수 있다.
핀포인트 콜렉터에서 피노Pinot 에 데이터를 저장하기 위해서는 카프카를 설치해야한다. 이미 시스템 메트릭 설정 과정 중에 카프카를 설치하였다면, 이 부분은 건너뛴다.
설치 방법 가이드를 참고하여 kafka를 설치한다.
exception-trace 라는 이름의 topic 을 생성해야 한다. 아래와 같이 exception-trace 토픽을 생성한다.
수집된 데이터를 저장하기 위해서는 피노 Pinot 를 설치해야한다. 이미 시스템 메트릭 설정 과정 중에 피노를 설치하였다면, 이 부분은 건너뛴다.
피노 설치 가이드를 참고하여 피노를 설치한다. 다양한 환경 (local, docker, kubernetes)에서 피노 실행 환경을 구성할 수 있으니 위 가이드를 참고하자.
핀포인트는 Error Message 를 적절히 처리하고 그룹화하기 위해 Pinot 1.0.0 부터 지원하는 CLP (Compressed Log Processor) 가 필요하다. 버전에 주의할 것.
피노 Pinot 에 다음 테이블을 새로 생성한다.
exceptionTrace
테이블 생성 스키마 파일의 테이블 정보를 참고하여 생성한다.
Error Analysis 데이터 수집과 관련된 설정이다. release 프로필의 기본 설정은 다음과 같다.
profiler.exceptiontrace.enable
true: 발생하는 exception 을 수집한다. 기본값
false : 발생하는 exception 을 수집하지 않는다.
profiler.exceptiontrace.new.throughput
기본값 1000
해당 에이전트에서 초당 몇개까지의 exception 을 수집할지 결정한다.
profiler.exceptiontrace.errormessage.max
기본값 2048
해당 에이전트에서 발생하는 exception 의 error message 를 몇자까지 수집할지 결정한다.
profiler.exceptiontrace.max.depth
기본값 5
exception chain 이 주어졌을 때, 깊이를 어느정도 순회할지 결정한다.
값이 0이면 Throwable.getCause() 가 null 일 때까지 순회한다.
profiler.exceptiontrace.io.buffering.buffersize
기본값 20
buffer 에 exception 을 몇개까지 쌓아둘지 결정한다.
해당 buffer 는 대략 Span 단위로 생성되는 buffer 이다.
collector 설정은 기본적으로 system metric 와 동일하다. 핀포인트 메트릭 콜렉터를 설명한 문서에 자세한 설명이 있으니 참고해서 메트릭 콜렉터 설정값을 세팅하자.
이처럼 pinot 과 kafka 의 주소를 알려주고 metric 수집 기능을 활성화하면 된다.
이에 추가적으로 pinpoint.modules.collector.exceptiontrace.enabled=true 로 되어있어야 exception 을 저장한다. 기본값 true
web 설정은 기본적으로 system metric 와 동일하다. 핀포인트 메트릭 웹을 설명한 문서에 자세한 설명이 있으니 참고해서 메트릭 웹 설정값을 세팅하자.
이에 추가적으로 pinpoint.modules.web.exceptiontrace.enabled=true 로 되어있어야 exception 데이터를 읽어온다. 기본값 true
또한, 웹을 실행할 때 -Dpinpoint.modules.web.exceptionTrace.table=exceptionTrace 옵션을 추가하여 실행해야 한다.
위 설정 외에 Error Analysis 를 위해 pinpoint-web-metric.properties에 아래 설정값이 추가되었다: 이 설정은 좌측 사이드 메뉴에서 Error Analysis 항목을 노출시킬지 결정한다. 기본값true
