Dubbo分布式日志追踪
使用dubbo分布式框架进行微服务的开发,一个大系统往往会被拆分成很多不同的子系统,并且子系统还会部署多台机器,当其中一个系统出问题了,查看日志十分麻烦。
所以需要一个固定的流程ID和机器ip地址等来把所有的日志进行染色处理,当然可以通过调用其他接口时参数进行传递,但是这样子对代码的耦合性太强,对代码有侵入性。
我们可以通过dubbo的filter 结合slf4j的MDC或者log4j2的ThreadContext的进行参数的注入,可以直接在日志文件中配置被注入的参数,这样就对系统和日志id打印进行了解耦。
其中当用logback日志的时候是需要调用MDC的方法,而log4j2则需要调用ThreadContext的方法。
下面的例子是使用slf4j的日志模式:
1.上游系统调用下游系统和下游系统接收上游系统定义两个filter
ProviderRpcTraceFilter(生产者)
import com.alibaba.dubbo.common.Constants;
import com.alibaba.dubbo.common.extension.Activate;
import com.alibaba.dubbo.rpc.*;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.MDC; /**
* 日志染色
* @author phpdragon
*/
@Activate(group = {Constants.PROVIDER},order = 1)
public class ProviderRpcTraceFilter implements Filter { /**
*
* @param invoker
* @param invocation
* @return
* @throws RpcException
*/
@Override
public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
String traceId = RpcContext.getContext().getAttachment("trace_id");
if (StringUtils.isBlank(traceId)) {
traceId = this.getUUID() ;
} //设置日志traceId变量
MDC.put("traceId", traceId); RpcContext.getContext().setAttachment("trace_id", traceId); try{
return invoker.invoke(invocation);
}finally {
MDC.remove("traceId");
}
} /**
* 获取UUID
* @return String UUID
*/
public String getUUID(){
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
//替换-字符
return uuid.replaceAll("-", "");
} }
ConsumerRpcTraceFilter(消费者)
import com.alibaba.dubbo.common.Constants;
import com.alibaba.dubbo.common.extension.Activate;
import com.alibaba.dubbo.rpc.*;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.MDC; /**
* 日志染色ProviderRpcTraceFilter
* @author phpdragon
*/
@Activate(group = {Constants.CONSUMER})
public class ConsumerRpcTraceFilter implements Filter { /**
*
* @param invoker
* @param invocation
* @return
* @throws RpcException
*/
@Override
public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
String traceId = MDC.get("traceId");
if (StringUtils.isBlank(traceId)) {
traceId = this.getUUID() ;
} RpcContext.getContext().setAttachment("trace_id", traceId);
return invoker.invoke(invocation);
} /**
* 获取UUID
* @return String UUID
*/
public String getUUID(){
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
//替换-字符
return uuid.replaceAll("-", "");
} }
2.下游系统被调用的时候可以通过dubbo中RpcContext.getAttachment()方法来获取上游系统传递下来的值
String traceId = RpcContext.getContext().getAttachment("trace_id");
3.使用MDC来设置日志变量 %X{traceId}
MDC.put("traceId", traceId);
4.在方法调用完成后移除该ID
try{
return invoker.invoke(invocation);
}finally {
MDC.remove("traceId");
}
5.当上游系统调用下游系统的时候,可以通过dubbo中RpcContext.setAttachment()方法进行参数传递
RpcContext.getContext().setAttachment("trace_id", traceId);
6.然后在/src/main/resources/META-INF/dubbo/com.alibaba.dubbo.rpc.Filter (或者 com.apache.dubbo.rpc.Filter ) 文件中配置filter
providerRpcTraceFilter=com.xxx.xxx.filter.ProviderRpcTraceFilter
consumerRpcTraceFilter=com.xxx.xxx.filter.ConsumerRpcTraceFilter

7.如果要打印服务器ip,使用com.alibaba.dubbo.common.utils.NetUtils工具获取ip,然后put到MDC里面
String serverIp = NetUtils.getLocalHost()
MDC.put("serverId", serverIp);
8.设置logback.xml 的日志输出格式
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{traceId}] [%X{serverId}] [%X{sessionId}] -%5p ${PID:-} [%15.15t] %-40.40logger{39} : %m%n
注意:
1. dubbo应用同时担任provider、consumer时,RpcTraceFilter 不能合并成一个类,必须分开。
2.多线程的情况下,会取不到这个ID,需要做处理,比如将创建线程的时候将id通过参数传入(见:https://blog.csdn.net/qq_20641565/article/details/78628115)
Dubbo分布式日志追踪的更多相关文章
- Dubbo 分布式 日志 追踪
使用dubbo分布式框架进行微服务的开发,一个大系统往往会被拆分成很多不同的子系统,并且子系统还会部署多台机器,当其中一个系统出问题了,查看日志十分麻烦. 所以需要一个固定的流程ID和机器ip地址等来 ...
- (Dubbo架构)基于MDC+Filter的跨应用分布式日志追踪解决方案
在单体应用中,日志追踪通常的解决方案是给日志添加 tranID(追踪ID),生成规则因系统而异,大致效果如下: 查询时只要使用 grep 命令进行追踪id筛选即可查到此次调用链中所有日志,但是在 du ...
- 【日志追踪】(微服务应用和单体应用)-logback中的MDC机制
一.MDC介绍 MDC(Mapped Diagnostic Contexts)映射诊断上下文,该特征是logback提供的一种方便在多线程条件下的记录日志的功能, 某些应用程序采用多线程的方式来处理多 ...
- .NET Core 中的日志与分布式链路追踪
目录 .NET Core 中的日志与分布式链路追踪 .NET Core 中的日志 控制台输出 非侵入式日志 Microsoft.Extensions.Logging ILoggerFactory IL ...
- 分布式链路追踪自从用了SkyWalking,睡得真香!
本篇文章介绍链路追踪的另外一种解决方案Skywalking,文章目录如下: 什么是Skywalking? 上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式:Spring Cloud Sleuth+ZipKin ...
- 基于zipkin分布式链路追踪系统预研第一篇
本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 分布式服务追踪系统起源于Google的论文“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infras ...
- zipkin分布式链路追踪系统
基于zipkin分布式链路追踪系统预研第一篇 分布式服务追踪系统起源于Google的论文“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Inf ...
- 循序渐进看Java web日志跟踪(1)-Tomcat 日志追踪与配置
日志,是软件运行过程中,对各类操作中重要信息的记录. 日志跟踪,不管对于怎么样的项目来说,都是非常重要的一部分,它关系到项目后期的维护和排错,起着举足轻重的作用.项目开发过程中,对日志的记录规则,也将 ...
- .NET Core微服务之基于Exceptionless实现分布式日志记录
Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.Exceptionless极简介绍 Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架,它可以应用在基于 ASP.NET,AS ...
随机推荐
- E - 稳定排序(结构体)
大家都知道,快速排序是不稳定的排序方法. 如果对于数组中出现的任意a[i],a[j](i<j),其中a[i]==a[j],在进行排序以后a[i]一定出现在a[j]之前,则认为该排序是稳定的. 某 ...
- 【转】.net算术运算导致溢出
源地址:http://blog.csdn.net/hawksoft/article/details/70470136
- [BZOJ1799][Ahoi2009]self 同类分布(数位dp)
题目描述 给出两个数 a,ba,b ,求出 [a,b][a,b] 中各位数字之和能整除原数的数的个数. 输入输出格式 输入格式: 一行,两个整数 aa 和 bb 输出格式: 一个整数,表示答案 输入输 ...
- Java之批处理的实现
批处理(batch) 一.批处理介绍 1. 批处理指的是一次操作中执行多条SQL语句 2. 批处理相比于一次一次执行效率会提高很多 3. 批处理主要是分两步: 1.将要执行的SQL语句保存 2.执行S ...
- 云搜索服务在APP搜索场景的应用
搜索无处不在,尤其是在移动互联的今天.无论是社交,电商,还是视频等APP中,搜索都已经在其中扮演了重要的角色.作为信息的入口,搜索能帮用户从海量信息中找到想要的信息.在APP搜索的典型场景如下: ● ...
- kuangbin专题十六 KMP&&扩展KMP HDU2328 Corporate Identity
Beside other services, ACM helps companies to clearly state their “corporate identity”, which includ ...
- Python之将字符串转换为字节的两种方法
s = '你是谁' a = bytes(s,'utf-8') # ==> 得出的 a 的结果就是对应的字节 s.encode('utf-8') # ==> 该命令将字符串转换为字节形式
- Qt 学习之路 2(19):事件的接受与忽略
Home / Qt 学习之路 2 / Qt 学习之路 2(19):事件的接受与忽略 Qt 学习之路 2(19):事件的接受与忽略 豆子 2012年9月29日 Qt 学习之路 2 140条评论 ...
- VS2010 简单ATL COM开发
http://blog.csdn.net/wangwenjing90/article/details/8771934#reply http://blog.csdn.net/wangwenjing90/ ...
- C语言利用指针排序与选择排序算法
//读入字符串,并排序字符串 #include <stdio.h> #include <string.h> #define SIZE 81 #define LIM 20 #de ...