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Java应用日志与Jaeger的trace关联

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本篇概览

一次web请求可能有多条业务日志(log4j或者logback配置的那种),这和您写代码执行log.info的次数有关,假设有10条,那么十次请求就有一百条业务日志;

通过jaeger发现这十次请求中有一次耗时特别长,想定位一下具体原因,现在问题来了:一共有100条业务日志,到底哪些是和Jaeger中耗时长的那一次请求有关?

关于MDC

<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>INFO</level>
        </filter>
        <encoder>
            <!--%logger{10}表示类名过长时会自动缩写-->
            <pattern>%d{HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{10} [user-id=%X{user-id}] %msg%n</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
    </appender>

再来看一段日志的代码,先调用MDC.put方法将一个键值对写入当前线程的诊断上下文map(diagnostic context map),键名和上面的模板中配置的%X{user-id}一模一样:

@GetMapping("/test")
    public void test() {
        MDC.put("user-id", "user-" + System.currentTimeMillis());
        log.info("this is test request");
    }

现在把代码运行起来,打印日志看看,如下所示,之前模板中配置的%X{user-id}已被替换成了user-1632122267618,就是代码中MDC.put设置的值:

15:17:47 [http-nio-18081-exec-6] INFO  c.b.j.c.c.HelloConsumerController [user-id=user-1632122267618] this is test request

以上就是MDC的基本功能:对日志模板中的变量进行填充,填充的内容可以用MDC.put方法随意设置;

此刻聪明的您应该能猜到jaeger官方的方案是如何实现的了,没错,就是借助MDC将trace信息填充到日志模板中,这样每行日志都有了trace信息,咱们在jaeger web页面中感兴趣的任何一次trace,都能找到对应的日志了

关于Jaeger的官方方案

Jaeger的官方方案如下图所示,SDK已经把traceId、spanId、sampled写入当前线程的诊断上下文map(diagnostic context map),只要日志模板中配置上述三个变量,就会在所有业务日志中输出它们具体的值:

看起来似乎非常简单,那就动手编码试试吧

编码实战

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">

    <contextName>logback</contextName>

    <!--输出到控制台-->
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>INFO</level>
        </filter>
        <encoder>
            <!--%logger{10}表示类名过长时会自动缩写-->
            <pattern>%d{HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{10} [traceId=%X{traceId} spanId=%X{spanId} sampled=%X{sampled}] %msg%n</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <root level="info">
        <appender-ref ref="console" />
    </root>
</configuration>

再去检查配置类,确认JaegerTracer实例化时用了MDCScopeManager参数,如下所示,咱们在上一章已经这么做了,可以维持不变:

package com.bolingcavalry.jaeger.provider.config;

import io.jaegertracing.internal.MDCScopeManager;
import io.opentracing.contrib.java.spring.jaeger.starter.TracerBuilderCustomizer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class JaegerConfig {
    @Bean
    public TracerBuilderCustomizer mdcBuilderCustomizer() {
        // 1.8新特性,函数式接口
        return builder -> builder.withScopeManager(new MDCScopeManager.Builder().build());
    }
}

接下来是在业务代码中随意加几行打印日志的代码,如下图红框所示:

接下来继续修改jaeger-service-consumer子工程,具体步骤与刚才改造jaeger-service-provider时一模一样,就不多占用篇幅赘述了,记得在业务代码中随意加几行日志,如下图红框:

开发完成,开始验证吧

验证

此时会跳转到该trace的详情页,注意页面的url,如下图红框,里面的2037fe105d73f4a5就是traceid:

用2037fe105d73f4a5搜索jaeger-service-provider的日志,由于应用部署在docker中,咱们要用docker log和grep命令组合来过滤,如下所示,咱们代码写的日志都打印出来了,并且红框中就是traceid等关键信息

再去查看jaeger-service-consumer的日志,如下图红框,本次请求相关的日志也可以通过traceid搜索到:

至此,本篇实战就完成了,Jaeger的web页面上的任何一个trace,现在都能轻易找到与之对应的所有业务日志,这在定位问题时简直是如虎添翼的效果,如果您的系统用了ELK或者EFK来汇总所有分布式服务的日志,那就更高效了

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