Ao trabalhar com virtual threads no Java, especialmente em ambientes de alta concorrência como servidores Tomcat ou frameworks como Spring MVC, a capacidade de monitorar e analisar o comportamento dessas threads é crucial para garantir desempenho e estabilidade. O uso padrão do JFR (Java Flight Recorder) limita a visualização dos eventos às cinco principais entradas da stack trace, o que é insuficiente para uma análise detalhada. Por isso, uma abordagem eficaz consiste em extrair o processamento dos eventos para um manipulador dedicado, como o JfrVirtualThreadPinnedEventHandler, que separa a lógica específica dos eventos da sessão principal de gravação JFR.

Esse manipulador pode personalizar a profundidade da stack trace, utilizando a classe RecordedObject para acessar e organizar as informações da pilha, e um método específico para formatar cada frame, exibindo nome da classe, método e linha do código. Além disso, o uso de métricas via micrometer permite não só medir a duração das threads "pinadas", mas também contar o número total de eventos registrados, auxiliando em análises quantitativas e qualitativas do comportamento das virtual threads.

Ferramentas como o JMC (Java Mission Control) oferecem um suporte superior para perfis de virtual threads comparado ao VisualVM, pois conseguem distinguir claramente entre threads virtuais e threads tradicionais, além de apresentar as stack traces completas dessas threads. É importante habilitar eventos específicos, como jdk.VirtualThreadStart e jdk.VirtualThreadEnd, para obter um rastreamento preciso no JFR.

Apesar do potencial das virtual threads para substituir modelos não bloqueantes como o WebFlux, especialmente em cenários onde o processamento é mais IO-bound do que CPU-bound, ainda há certa imaturidade para uso em produção. A observabilidade nesse contexto é um ponto crítico: virtual threads suportam métricas e rastreamentos, mas os perfis e logs precisam ser aprimorados para dar suporte completo a essa nova tecnologia.

Spring WebFlux é um exemplo clássico de arquitetura não bloqueante, onde o processamento é baseado em um loop de eventos que registra callbacks para operações custosas, como IO de rede e banco de dados. Isso permite a manipulação eficiente de um grande volume de requisições com poucos threads, otimizando uso de CPU e memória. A integração com ferramentas de tracing distribuído, como Brave e OpenTelemetry, permite correlacionar eventos entre frontend e backend, utilizando formatos como B3 para propagação de contexto. Configurar corretamente o OpenTelemetry Collector e garantir que os cabeçalhos HTTP transmitam os dados de rastreamento é fundamental para manter a observabilidade end-to-end.

Por fim, arquiteturas futuras tendem a combinar WebFlux com outras tecnologias não bloqueantes, como servidores de mensagens e bancos reativos (R2DBC), além do uso emergente de corrotinas e virtual threads. Entretanto, a observabilidade ainda apresenta limitações para suportar plenamente esses modelos, o que exige uma introdução cautelosa dessas tecnologias, sempre acompanhada de validação e ajuste das ferramentas de monitoramento.

É fundamental compreender que a adoção de virtual threads e modelos reativos impacta profundamente como a aplicação deve ser monitorada e analisada. Além da simples coleta de métricas e logs, é necessário garantir que as ferramentas consigam representar corretamente as estruturas de execução assíncronas e concorrentes. O desenvolvimento de um ecossistema robusto para observabilidade dessas novas tecnologias determinará seu sucesso em ambientes produtivos, possibilitando identificar gargalos, prevenir bloqueios e otimizar recursos com precisão.

Como as Métricas, Logs e Traços se Conectam na Observabilidade

Na jornada da observabilidade, os dados que antes pareciam desconexos – como métricas, logs e traços – se unem para oferecer uma visão mais clara e detalhada dos sistemas, aumentando a eficiência das equipes de operação. A chave para um entendimento completo dos sistemas modernos reside não só na coleta, mas na interconexão desses dados de maneira inteligente e contextualizada.

Começamos com as métricas, que são fundamentais para entender o estado de um sistema ao longo do tempo. Elas fornecem uma visão quantitativa dos componentes, como tempo de resposta, taxas de erro ou uso de recursos. No entanto, uma métrica isolada nem sempre fornece um diagnóstico claro. É aqui que entram os traços, pois conectam as métricas ao fluxo de execução das requisições, mostrando exatamente o caminho percorrido por cada dado ou transação dentro do sistema. Essa conexão entre métricas e traços transforma os números em histórias que podem ser mais facilmente compreendidas pelos engenheiros, possibilitando a identificação de gargalos, falhas ou pontos de melhoria com precisão.

Quando adicionamos os logs a esse quadro, a visibilidade do sistema se expande ainda mais. Enquanto as métricas fornecem uma visão geral do desempenho e os traços mostram o fluxo de dados, os logs oferecem o contexto detalhado e as mensagens de erro que ocorrem em cada ponto da execução. Essa combinação de métricas, logs e traços resulta em uma observabilidade profunda, onde cada componente se complementa e oferece um entendimento completo do comportamento do sistema. Essa abordagem também se reflete na habilidade de correlacionar eventos em tempo real, uma capacidade crítica quando se lida com sistemas distribuídos e complexos.

Essa correlação entre diferentes fontes de dados não é apenas útil para o monitoramento, mas também se torna essencial para diagnosticar e resolver problemas rapidamente. Por exemplo, ao identificar um aumento na latência de uma aplicação, as métricas podem apontar o problema, os traços podem mostrar onde exatamente a requisição está demorando mais tempo e os logs podem revelar o erro que está causando o atraso. Esse processo de integração não se limita à simples coleta de dados, mas exige ferramentas poderosas como o Grafana, que oferecem recursos para criar mapas de serviço, visualizar relações entre as métricas e traçar a jornada das requisições. Grafana, por exemplo, é capaz de mapear esses dados de forma intuitiva, exibindo interações e conexões entre diferentes serviços, ajudando a equipe a visualizar e reagir aos problemas com mais clareza.

Embora as ferramentas e os dados de observabilidade sejam indiscutivelmente valiosos, há nuances que os profissionais devem entender ao implementá-las. A integração entre as métricas, logs e traços não é uma solução mágica. A qualidade e a granularidade dos dados coletados são cruciais. O excesso de dados, sem uma estratégia de filtragem eficaz, pode levar a uma sobrecarga de informações, tornando difícil a análise e a tomada de decisões. Além disso, a configuração de um sistema de observabilidade não é uma tarefa trivial. Requer um entendimento profundo dos fluxos de trabalho, das dependências dos sistemas e das necessidades específicas de monitoramento.

Em um contexto mais amplo, a construção de uma infraestrutura de observabilidade eficiente exige não apenas as ferramentas corretas, mas também a configuração precisa dos sistemas de coleta, análise e visualização de dados. A observabilidade, quando bem implementada, fornece uma base sólida para práticas de DevOps e SRE (Site Reliability Engineering), permitindo que as equipes detectem, respondam e previnam incidentes com agilidade. Assim, os sistemas não são apenas monitorados, mas entendidos em um nível profundo, permitindo que as equipes antecipem falhas antes que se tornem problemas críticos.

É importante também considerar que, embora as ferramentas e abordagens descritas sejam poderosas, elas exigem uma visão clara de como os sistemas estão organizados. A definição de métricas chave (KPIs), a escolha dos pontos críticos de monitoramento e a capacidade de analisar dados de forma integrada são pontos essenciais. Só assim será possível realmente explorar o potencial da observabilidade e garantir a estabilidade e a resiliência dos sistemas em operação.

Como funcionam os sistemas distribuídos: comunicação, rastreamento e observabilidade

A complexidade dos sistemas distribuídos reside principalmente na orquestração eficiente e rastreamento das múltiplas interações entre componentes diversos, como clientes, servidores, serviços PubSub, microserviços e plataformas em nuvem. A comunicação nesses ambientes é caracterizada por mensagens que transitam de maneira assíncrona ou síncrona, entre publishers e subscribers, por meio de protocolos específicos, como STOMP, Simple Queue Service (SQS) e outras soluções de mensageria, além do uso de APIs REST e eventos em tempo real como Server Sent Event (SSE).

No núcleo da observabilidade desses sistemas está o conceito de distributed tracing, que permite a análise detalhada do fluxo das requisições e eventos entre os diversos serviços e componentes da infraestrutura. Ferramentas como OpenTelemetry e OpenTracing atuam como pilares para a instrumentação manual ou automática do código, capturando spans, atributos e eventos que compõem um trace. A coleta e correlação desses dados fornecem uma visão holística dos processos, possibilitando o monitoramento do desempenho e a identificação de falhas ou gargalos.

O rastreamento distribuído revela o fluxo dos dados tanto upstream quanto downstream, permitindo mapear o caminho percorrido por uma mensagem, do cliente até o backend e vice-versa. Isso envolve o entendimento profundo dos diferentes tipos de spans — publisher, subscriber, e spans internos — e das mensagens que trafegam em filas, brokers ou serviços de mensagens. A utilização de diagramas como o arc diagram facilita a visualização das relações entre esses elementos e as interdependências entre processos.

Além disso, a integração com sistemas de logs, como AWS CloudWatch, e plataformas de visualização e análise, como Grafana e Loki, amplia a capacidade de análise contextual e temporal dos dados coletados. Essas integrações são essenciais para a construção de dashboards que exibem métricas de desempenho, tempos de resposta, erros e outras métricas-chave que auxiliam no trabalho dos engenheiros de confiabilidade (SRE) e desenvolvedores.

Outro ponto crucial está na configuração e manutenção da infraestrutura que suporta esses sistemas, que deve contemplar balanceamento de carga, tolerância a falhas, particionamento e replicação de dados, além de garantir a consistência e a integridade das mensagens trocadas. Protocolos de consenso e estratégias de rebalancing são adotados para manter a disponibilidade e escalabilidade em ambientes distribuídos.

Por fim, os processos de análise avançada, como Root Cause Analysis (RCA), e a aplicação de técnicas de inteligência artificial para operações de TI (AIOps), aproveitam os dados gerados para detectar anomalias, prever falhas e otimizar operações, tornando a observabilidade um fator estratégico para a operação de sistemas modernos. A união de dados de tracing, métricas, logs e monitoramento de usuários reais (RUM) compõe a base para uma observabilidade comercial robusta, que vai além da simples visualização para a ação preditiva e corretiva.

É fundamental compreender que a observabilidade eficaz não depende apenas da coleta de dados, mas da correlação inteligente entre eles, da contextualização dos eventos e do entendimento profundo do ambiente e do fluxo das operações. Compreender como configurar corretamente a instrumentação, interpretar as métricas e utilizar as ferramentas disponíveis permite aos profissionais atuar de maneira proativa na prevenção de falhas e na garantia da experiência do usuário final.

Como propagar o contexto de rastreamento com STOMP e WebSockets usando instrumentação manual no Spring com OpenTelemetry?

Ao lidar com protocolos baseados em mensagens como STOMP sobre WebSockets, a propagação explícita do contexto de rastreamento torna-se necessária, especialmente quando o suporte automático não está disponível. No contexto do Spring, é possível alcançar a rastreabilidade ponta a ponta utilizando a API do OpenTelemetry para inserir e extrair manualmente o contexto de rastreamento nas mensagens trafegadas. Essa abordagem, embora mais detalhada, permite um controle refinado sobre a instrumentação.

No lado do cliente publicador, deve-se criar um cabeçalho STOMP personalizado e injetar nele o contexto atual de rastreamento. Isso é feito criando uma instância de StompHeaders e definindo seu destino. A seguir, com o uso do TextMapPropagator do OpenTelemetry, o contexto é propagado para o cabeçalho da mensagem:

java
StompHeaders headers = new StompHeaders();
headers.setDestination("/app/tube");
GlobalOpenTelemetry.getPropagators()
    .getTextMapPropagator()
    .inject(Context.current(), headers, (carrier, key, value) -> {
        if (carrier != null) {
            carrier.set(key, value);
        }
    });

Essa etapa encapsula o contexto de rastreamento em um formato opaco ao usuário. Ou seja, não é necessário compreender a estrutura interna do cabeçalho ou o tipo de dado transmitido. A função lambda usada atua como adaptador entre a API do OpenTelemetry e a estrutura do cabeçalho STOMP.

No lado do servidor, onde o Spring lida com o mapeamento da mensagem com @MessageMapping, o acesso ao cabeçalho é realizado por meio do parâmetro SimpMessageHeaderAccessor. Para extrair o contexto propagado, cria-se uma classe que implementa a interface TextMapGetter, capaz de acessar os valores dos cabeçalhos nativos:

java
static class HeadersAdapter implements TextMapGetter<SimpMessageHeaderAccessor> {


    @Override
    public String get(@Nullable SimpMessageHeaderAccessor carrier, String key) {
        return carrier.getFirstNativeHeader(key);
    }
    @Override
    public Iterable<String> keys(SimpMessageHeaderAccessor carrier) {
        return carrier.toMap().keySet();
    }
}

Utilizando o adaptador criado, extrai-se o contexto do cabeçalho da mensagem:

java
var traceContext = GlobalOpenTelemetry.getPropagators()


    .getTextMapPropagator()
    .extract(Context.current(), headerAccessor, new HeadersAdapter());
try (var scope = traceContext.makeCurrent()) {
    // lógica de roteamento
}

Durante essa execução, um novo span é criado para representar a tarefa de roteamento. O padrão geralmente seguido inclui: obter o tracer, iniciar um span, defini-lo como o atual, executar a lógica de negócio e, por fim, encerrar o span. A natureza do span pode variar: SERVER ou CONSUMER, conforme o papel da operação na arquitetura distribuída.

A mensagem roteada recebe novamente os cabeçalhos com o contexto do trace, permitindo que o assinante final também possa continuar a cadeia de rastreamento. O método do assinante, por sua vez, realiza a extração do contexto com a mesma técnica, mas pode optar por usar uma classe anônima embutida no método, caso não haja necessidade de reutilização.

No momento da recepção da mensagem, um novo span do tipo CONSUMER é criado. A extração do contexto precede a criação do span, que é então registrado dentro do escopo adequado:

java
try (var scope = extractedContext.makeCurrent()) {


    Span span = tracer.spanBuilder("handle-message")
        .setSpanKind(SpanKind.CONSUMER)
        .startSpan();


    try (var innerScope = span.makeCurrent()) {


        // lógica de processamento
    } finally {
        span.end();
    }
}

Essa cadeia resulta em um único trace ID com múltiplos spans: um para o publicador, outro para o servidor intermediário e um terceiro para o assinante. Cada span carrega atributos personalizados como o nome da thread, identificadores de função e, no caso do assinante, metadados da mensagem, como o remetente e o assunto.

O resultado é uma observabilidade clara de ponta a ponta, desde a publicação da mensagem até o seu processamento final. A rastreabilidade é mantida de forma transparente por meio da propagação dos cabeçalhos STOMP enriquecidos, sem alterar a estrutura original da aplicação.

Por fim, deve-se destacar a importância da automação futura. A instrumentação manual, embora poderosa, não é a solução ideal a longo prazo. Tecnologias como JavaAgent e bibliotecas como ByteBuddy são utilizadas para inserir instrumentação automática ao bytecode durante o tempo de execução. O OpenTelemetry se apoia nesse mecanismo para oferecer suporte automático a diversas bibliotecas Java, e quando há lacunas, extensões adicionais podem ser criadas. Essas extensões complementam o agente padrão, permitindo que a instrumentação de baixo nível torne-se transparente e livre de intervenção manual.

É essencial compreender que a separação entre propagação e instrumentação permite modularidade e escalabilidade na aplicação da observabilidade. A propagação assegura a continuidade do contexto, enquanto a instrumentação coleta e registra os dados relevantes. A correta aplicação desses dois conceitos garante a visibilidade de sistemas distribuídos, mesmo quando tecnologias como WebSockets e STOMP desafiam as abordagens convencionais de rastreamento.

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