分布式链路跟踪

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- 方案一：自己写代码完成链路跟踪

方案一：自己写代码完成链路跟踪

在这里插入图片描述
在zuul中添加过滤器：

package com.cloud.mszuul.filter;

import com.cloud.mszuul.Constants;
import com.netflix.zuul.ZuulFilter;
import com.netflix.zuul.context.RequestContext;
import com.netflix.zuul.exception.ZuulException;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.Objects;
import java.util.UUID;

@Slf4j
@Component
public class RequestStatFilter extends ZuulFilter {

    @Override
    public String filterType() {
        return "pre";
    }

    @Override
    public int filterOrder() {
        return 1;
    }

    @Override
    public boolean shouldFilter() {
        return true;
    }

    @Override
    public Object run() throws ZuulException {
        log.info("执行requestStatFilter");

        String traceId = UUID.randomUUID().toString();
        MDC.put("traceId",traceId);

        RequestContext requestContext = RequestContext.getCurrentContext();
        requestContext.addZuulRequestHeader("app\_trace\_id",traceId);

        return null;
    }
}

在serviceA中添加拦截器：

package com.cloud.servicea.interceptor;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.util.UUID;

@Slf4j
@Component
public class LogInterceptor implements HandlerInterceptor {

    private static final String TRACE_ID = "traceId";
    
    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView arg3) throws Exception {
        log.info("postHandle");
    }

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        String traceId = request.getHeader("app\_trace\_id");
        if (StringUtils.isEmpty(traceId)) {
            MDC.put(TRACE_ID, UUID.randomUUID().toString());
        } else {
            MDC.put(TRACE_ID, traceId);
        }
        log.info("preHandle");

        return true;
    }

}

给feign添加拦截器：

package com.cloud.servicea.feign;

import feign.RequestInterceptor;
import feign.RequestTemplate;
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class FeignInterceptorConfig implements RequestInterceptor{
    private static final String TRACE_ID = "traceId";

    @Override
    public void apply(RequestTemplate requestTemplate) {
        requestTemplate.header(TRACE_ID,MDC.get(TRACE_ID));
    }
}

使用这个拦截器：

package com.cloud.servicea.config;

import com.cloud.servicea.interceptor.LogInterceptor;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;

import javax.annotation.Resource;

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Resource
    private LogInterceptor logInterceptor;

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(logInterceptor)
                .addPathPatterns("/\*\*");
    }
}

添加logback的配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--scan: 当此属性设置为true时，配置文件如果发生改变，将会被重新加载，默认值为true。
　　　　scanPeriod: 设置监测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位是毫秒。当scan为true时，此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。
　　　　debug: 当此属性设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。默认值为false。-->
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">

    <contextName>JPANAME</contextName>
    <property name="log.path" value="C:\\Users\\CNALWEI\\source\\springcloud\\logs\\servicea"/>
    <property name="server.name" value="auth-api-ext-impl"/>
    <!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%msg：日志消息，%n是换行符-->
    <property name="log.pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} ::[trace=%X{X-B3-TraceId}, span=%X{X-B3-SpanId}] %msg%n"/>
    <property name="log.file" value="${log.path}/${server.name}.%d{yyyyMMdd}.%i.log.gz"/>

    <!-- 控制台输出 -->
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>${log.pattern}</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="fileAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>${log.pattern}</pattern>
        </encoder>

        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!--日志文件输出的文件名-->
            <FileNamePattern>${log.file}</FileNamePattern>
            <!--日志文件保留天数-->
            <MaxHistory>30</MaxHistory>

            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
        </rollingPolicy>

        <ImmediateFlush>true</ImmediateFlush>
    </appender>

    <appender name="asyncFileAppender" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
        <queueSize>5000</queueSize>
        <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
        <includeCallerData>false</includeCallerData>
        <appender-ref ref="fileAppender"/>
    </appender>

    <!--这里可以不写-->
    <logger name="com.feng" level="INFO"></logger>

    <!-- 日志输出级别 -->
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="asyncFileAppender"/>
        <appender-ref ref="console"/>
    </root>
</configuration>

方案二：Spring Cloud Sleuth + ZipKin

借用Google的Dapper，Twitter的Zipkin。

Sleuth原理

可以看到，在请求头信息中多了 4 个属性：

x-b3-spanid：一个工作单元(rpc 调用)的唯一标识。
- span是sleuth中最基本的工作单元，一个微服务收到请求后会创建一个span同时产生一个span id，span id是一个64位的随机数，sleuth将其转化为16进制的字符串，打印在日志里面。其对应的实现类是RealSpan。
x-b3-parentspanid：当前工作单元的上一个工作单元，Root Span(请求链路的第一个工作单元)的值为空。
x-b3-traceid：一条请求链条(trace) 的唯一标识。
- 在一个调用链条中，trace id是始终不变的，每经过一个微服务span id生成一个新的，所以通过trace id可以找出调用链上所有经过的微服务。trace id默认是64位，可以通过spring.sleuth.traceId128=true设置trace id为128位。调用链的第一个服务，其span id和trace id是同一个值。
x-b3-sampled：是否被抽样为输出的标志，1 为需要被输出，0 为不需要被输出。

note: 以上通过x-b3-spanid、x-b3-traceid、x-b3-parentspanid这三个值即可复现整个链路。如下图所示

在这里插入图片描述

Sleuth实现

在工程中添加Sleuth包，则能够自动实现方案一的过程，并不需要手工设置。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    <version>2.1.7.RELEASE</version>
</dependency>

这里可阅读Sleuth的源码
在这里插入图片描述
在服务间的传递过程中，HTTP的Header会出现如下几个参数：

在这里插入图片描述
为了能够打印，则需要在日志配置文件中添加%X{X-B3-TraceId}

<!-- 控制台输出 -->
<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
	<encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
        <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
            <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level logName:%logger{36} - [trace=%X{X-B3-TraceId}, span=%X{X-B3-SpanId}] - Msg:%msg%n%n</pattern>
        </layout>
    </encoder>
</appender>

Sleuth源码分析(todo)

方案三：Skywalking

无代码侵入。国产开源框架，2015年开源。

Skywalking 是使用 Java Agent 服务器探针来收集和发送数据到归集器。

首先从官方网站上下载对应的包。本地地址：C:\Users\CNALWEI\Downloads\apache-skywalking-apm-es7-7.0.0.tar\apache-skywalking-apm-bin-es7

在IDEA中部署探针：

-javaagent:C:\Users\CNALWEI\Downloads\apache-skywalking-apm-es7-7.0.0.tar\apache-skywalking-apm-bin-es7\agent\skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=zuul

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-73xo6yLH-1648037347005)(img/image-20220111172755879.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2WAOmk2Q-1648037347006)(img/image-20220111172736354.png)]

在pom中添加三方包：

<!--skywalking traceId 记录到logback日志-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
    <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
    <version>8.3.0</version>
</dependency>

在添加配置文件logback-spring.xml

<!-- 控制台输出 -->
<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<!-- <encoder>-->
<!-- <pattern>${log.pattern}</pattern>-->
<!-- </encoder>-->
    <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
        <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
        	<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level logName:%logger{36} - [%tid] - Msg:%msg%n%n</pattern>
        </layout>
    </encoder>
</appender>

当你使用-javaagent参数激活sky-walking的探针, 如果当前上下文中存在traceid，logback将在输出traceId。如果探针没有被激活，将输出TID: N/A.而且SkyWalking是基于字节码增强的，traceId的传递依赖于SkyWalking的服务端，如果服务端异常等客户端连接不上服务端的情况，就会出现TID: [Ignored Trace]的情况。

由于之前选择了SkyWalking作为服务链路监控工具，所以自然而然想到SkyWalking中的traceId是否能复用到日志中。日志的traceId是否有，依赖SkyWalking的服务端与客户端的连接。某些场景下，可能会丢失traceId。所以考虑到第二种方案就是通过Spring Cloud Sleuth生成和传递traceId，但是对源码有一定的侵入性。所以在方案选择的时候，可以根据实际情况选择。

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分布式链路跟踪

https://www.fengyege.top/archives/fen-bu-shi-lian-lu-gen-zong

作者

枫夜求索阁

发布于

2024-04-16

更新于

2024-04-16

许可协议

CC BY 4.0

分布式链路跟踪

文章目录

方案一：自己写代码完成链路跟踪

方案二：Spring Cloud Sleuth + ZipKin

Sleuth原理

Sleuth实现

Sleuth源码分析(todo)

方案三：Skywalking

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