分布式系统中如何优雅地追踪日志

转载：分布式系统中如何优雅地追踪日志（原理篇）

1. 分布式系统中日志追踪需要考虑的几个点？

  1. 需要一个全服务唯一的id，即traceId，如何保证？

  2. traceId如何在服务间传递？

  3. traceId如何在服务内部传递？

  4. traceId如何在多线程中传递？

我们一一来解答：

  1. 全服务唯一的traceId，可以使用uuid生成，正常来说不会出现重复的；

  2. 关于服务间传递，对于调用者，在协议头加上traceId，对于被调用者，通过前置拦截器或者过滤器统一拦截；

  3. 关于服务内部传递，可以使用ThreadLocal传递traceId，一处放置，随处可用；

  4. 关于多线程传递，分为两种情况：

    • 子线程，可以使用InheritableThreadLocal。

    • 线程池，需要改造线程池对提交的任务进行包装，把提交者的traceId包装到任务中。

2020-10-08-kHkZzV

比如，上面这个系统，系统入口在A处，A调用B的服务，B里面又起了一个线程B1去访问D的服务，B本身又去访问C服务。

我们就可以这么来跟踪日志：

  1. 所有服务都需要一个全局的InheritableThreadLocal保存服务内部traceId的传递；

  2. 所有服务都需要一个前置拦截器或者过滤器，检测如果请求头没有traceId就生成一个，如果有就取出来，并把traceId放到全局的InheritableThreadLocal里面；

  3. 一个服务调用另一个服务的时候把traceId塞到请求头里，比如http header；

  4. 改造线程池，在提交的时候包装任务，这个工作量比较大，因为服务内部可能依赖其它框架，这些框架的线程池有可能也需要修改；

2. 实现

我们模拟A到B这两个服务来实现一个日志跟踪系统。

为了简单起见，我们使用SpringBoot，它默认使用的日志框架是logback，而且Slf4j提供了一个包装了InheritableThreadLocal的类叫MDC，我们只要把traceId放在MDC中，打印日志的时候统一打印就可以了，不用显式地打印traceId。

我们分成三个模块：

  1. 公共包：封装拦截器，traceId的生成，服务内传递，请求头的传递等；

  2. A服务：只依赖于公共包，并提供一个接口接收外部请求；

  3. B服务：依赖于公共包，并内部起一个线程池，用于发送B1->D的请求，当然我们这里不发送请求，只在线程池中简单地打印一条日志；

3. 公共包

  1. TraceFilter.java

    前置过滤器，用拦截器实现也是一样的。

    从请求头中获取traceId，如果不存在就生成一个，并放入MDC中。

    @Slf4j
@WebFilter("/**")
@Component
public class TraceFilter implements Filter {

    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {

    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) servletRequest;

        // 从请求头中获取traceId
        String traceId = request.getHeader("traceId");
        // 不存在就生成一个
        if (traceId == null || "".equals(traceId)) {
            traceId = UUID.randomUUID().toString();
        }
        // 放入MDC中，本文来源于工从号彤哥读源码
        MDC.put("traceId", traceId);
        chain.doFilter(servletRequest, servletResponse);
    }

    @Override
    public void destroy() {

    }
}

  2. TraceThreadPoolExecutor.java

    改造线程池，提交任务的时候进行包装。

    public class TraceThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {
    public TraceThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
    }

    public TraceThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory);
    }

    public TraceThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, RejectedExecutionHandler handler) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, handler);
    }

    public TraceThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, handler);
    }

    @Override
    public void execute(Runnable command) {
        // 提交者的本地变量
        Map<String, String> contextMap = MDC.getCopyOfContextMap();
        super.execute(()->{
            if (contextMap != null) {
                // 如果提交者有本地变量，任务执行之前放入当前任务所在的线程的本地变量中
                MDC.setContextMap(contextMap);
            }
            try {
                command.run();
            } finally {
                // 任务执行完，清除本地变量，以防对后续任务有影响
                MDC.clear();
            }
        });
    }
}

  3. TraceAsyncConfigurer.java

    改造Spring的异步线程池，包装提交的任务。

    @Slf4j
@Component
public class TraceAsyncConfigurer implements AsyncConfigurer {

    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(8);
        executor.setMaxPoolSize(16);
        executor.setQueueCapacity(100);
        executor.setThreadNamePrefix("async-pool-");
        executor.setTaskDecorator(new MdcTaskDecorator());
        executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
        executor.initialize();
        return executor;
    }

    @Override
    public AsyncUncaughtExceptionHandler getAsyncUncaughtExceptionHandler() {
        return (throwable, method, params) -> log.error("asyc execute error, method={}, params={}", method.getName(), Arrays.toString(params));
    }

    public static class MdcTaskDecorator implements TaskDecorator {
        @Override
        public Runnable decorate(Runnable runnable) {
            Map<String, String> contextMap = MDC.getCopyOfContextMap();
            return () -> {
                if (contextMap != null) {
                    MDC.setContextMap(contextMap);
                }
                try {
                    runnable.run();
                } finally {
                    MDC.clear();
                }
            };
        }
    }

}

  4. HttpUtils.java

    封装Http工具类，把traceId加入头中，带到下一个服务。

    @Slf4j
public class HttpUtils {

    public static String get(String url) throws URISyntaxException {
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        MultiValueMap<String, String> headers = new HttpHeaders();
        headers.add("traceId", MDC.get("traceId"));
        URI uri = new URI(url);
        RequestEntity<?> requestEntity = new RequestEntity<>(headers, HttpMethod.GET, uri);
        ResponseEntity<String> exchange = restTemplate.exchange(requestEntity, String.class);

        if (exchange.getStatusCode().equals(HttpStatus.OK)) {
            log.info("send http request success");
        }

        return exchange.getBody();
    }

}

3.1 A服务

A服务通过Http调用B服务。

@Slf4j
@RestController
public class AController {
    
    @RequestMapping("a")
    public String a(String name) {
        log.info("Hello, " + name);

        try {
            // A中调用B
            return HttpUtils.get("http://localhost:8002/b");
        } catch (Exception e) {
            log.error("call b error", e);
        }

        return "fail";
    }
}

A服务的日志输出格式：

中间加了[%X{traceId}]一串表示输出traceId。

logging:
  pattern:
    console: '%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(%5p) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr([%X{traceId}]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n%wEx'

3.2 B服务

B服务内部有两种跨线程调用：

  • 利用Spring的异步线程池。

  • 使用自己的线程池。

BController.java

@Slf4j
@RestController
public class BController {

    @Autowired
    private BService bService;

    @RequestMapping("b")
    public String b() {
        log.info("Hello, b receive request from a");

        bService.sendMsgBySpring();

        bService.sendMsgByThreadPool();

        return "ok";
    }
}

BService.java

@Slf4j
@Service
public class BService {

    public static final TraceThreadPoolExecutor threadPool = new TraceThreadPoolExecutor(5, 5, 60, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100));

    @Async
    public void sendMsgBySpring() {
        log.info("send msg by spring success");
    }

    public void sendMsgByThreadPool() {
        threadPool.execute(()->log.info("send msg by thread pool success"));
    }
}

B服务的日志输出格式：

中间加了[%X{traceId}]一串表示输出traceId。

logging:
  pattern:
    console: '%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(%5p) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr([%X{traceId}]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n%wEx'

3.3 测试

打开浏览器，输入http://localhost:8001/a?name=andy。

A服务输出日志：

2019-12-26 21:36:29.132  INFO 5132 --- [nio-8001-exec-2] [8a59cb96-bbc8-42a9-aa62-df7a52875447] com.alan.trace.a.AController             : Hello, andy
2019-12-26 21:36:35.380  INFO 5132 --- [nio-8001-exec-2] [8a59cb96-bbc8-42a9-aa62-df7a52875447] com.alan.trace.common.HttpUtils          : send http request success

B服务输出日志：

2019-12-26 21:36:29.244  INFO 2368 --- [nio-8002-exec-1] [8a59cb96-bbc8-42a9-aa62-df7a52875447] com.alan.trace.b.BController             : Hello, b receive request from a
2019-12-26 21:36:29.247  INFO 2368 --- [nio-8002-exec-1] [8a59cb96-bbc8-42a9-aa62-df7a52875447] o.s.s.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor  : Initializing ExecutorService
2019-12-26 21:36:35.279  INFO 2368 --- [   async-pool-1] [8a59cb96-bbc8-42a9-aa62-df7a52875447] com.alan.trace.b.BService                : send msg by spring success
2019-12-26 21:36:35.283  INFO 2368 --- [pool-1-thread-1] [8a59cb96-bbc8-42a9-aa62-df7a52875447] com.alan.trace.b.BService                : send msg by thread pool success

可以看到，A服务成功生成了traceId，并且传递给了B服务，且B服务线程间可以保证同一个请求的traceId是可以传递的。

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