dubbo 接口调用部分字段丢失问题

探讨Dubbo使用Hessian序列化时遇到字段被错误置空的问题,分析原因及提供解决方案,包括避免字段重复定义、修改Hessian源码或更换序列化方式。

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      今天偶然发现,通过dubbo接口调用发现某个字段是空的。第一反应是不是没有设置值,查看服务端代码,是设置值了的。这就奇了怪了。怀疑人生啊,我反复去看返回实体类,发现那个类继承了另外一个类。而且那个为空的字段,在父类也定义了。猜想是不是这个原因导致的,移除子类的该字段,正常了。我擦 ,这是什么鬼,只能去查资料了。

   dubbo默认使用的序列化方式是hession

-- 序列化
public static byte[] serialize(Object obj) throws IOException {
    ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
    HessianOutput ho = new HessianOutput(os);
    ho.writeObject(obj);
    return os.toByteArray();
}

-- 反序列化
public static Object deserialize(byte[] by) throws IOException {
    ByteArrayInputStream is = new ByteArrayInputStream(by);
    HessianInput hi = new HessianInput(is);
    return hi.readObject();
}

查看源码即可得知,hession 序列化会把子类父类所有属性序列化,如果存某个字段子类父类都存在,那么会序列化后将有2个值

一个有值,一个为空。那么在反序列化时会对该字段做两次赋值,操作过后字段的值就被设置成空了。

言归正传怎么解决呢?

1 最好不重复定义字段咯,删除即可

2 有时候就是有人不按常理出牌,那么就修改hession的源码

3 更换其他序列化方式

<think>嗯,用户想了解日志易产品的调用链功能,包括使用方法、适用场景和示例。从用户的问题看,ta应该是个技术人员,可能正在评估日志易的调用链功能是否适合自己团队的运维或开发需求。用户提到的几个引用内容很有参考价值。引用[1]提到调用链和日志的双向关联,这正是调用链的核心价值;引用[2]说明调用链需要解决traceId传递等关键技术问题;引用[3]特别指出单纯用AOP做日志的局限性,这暗示用户可能关心调用链如何超越基础日志功能;引用[4][5]则提供了日志易的基础架构和日志格式信息。需要重点回答几个层面:首先是基础使用方法,要说明从界面操作到API调用的完整流程;然后是典型场景,特别是故障排查这种刚需场景;最后必须给具体示例,最好包含traceId的传递逻辑。用户似乎很务实,讨厌空泛理论,所以示例要足够真实。技术细节上要强调:1traceId的自动注入机制(引用[2]提到的全局traceId生成);2跨服务追踪能力(引用[1]的双向关联);3与普通日志的区别(呼应引用[3]的痛点)。最后补充性能优化建议会显得更专业,毕竟企业用户肯定关心这个。突然想到用户可能混淆了调用链和日志分析,需要明确说明:日志易的调用链是基于日志但高于日志的,它通过结构化处理把离散日志变成拓扑关系。这个区别要在回答开头就点明。</think>以下是关于日志易调用链功能的详细说明,涵盖使用方法、适用场景及操作示例: --- ### **一、调用链核心原理** 日志易通过**全局TraceID**实现全链路追踪,关键技术包括: 1. **TraceID生成**:为每个请求生成唯一ID(如 `93ef3E0120160803114444-1.2`[^5]) 2. **跨服务传递**:通过HTTP头/消息队列将TraceID透传到下游服务 3. **Span管理**:记录服务节点(Span)的开始/结束时间、状态码、异常堆栈[^5] 4. **日志关联**:所有日志自动携带TraceID,实现「日志→调用链→关联日志」双向跳转[^1] --- ### **二、调用链使用方法** #### **步骤1:接入数据源** ```python # 示例:Java应用通过Logback集成 <appender name="LOGYI" class="com.logyi.LogbackAppender"> <traceIdField>trace_id</traceIdField> <!-- 注入TraceID字段 --> </appender> ``` **关键配置**: - 日志格式需包含:`[TraceID][SpanID][服务名]` - 支持主流框架:Spring Cloud/Dubbo/Kafka #### **步骤2:控制台操作** 1. **入口1:从日志检索** - 在搜索框输入:`error AND trace_id=*` - 点击日志中的TraceID → 自动跳转调用链拓扑图 2. **入口2:从调用链入口** - 导航至 **「调用链追踪」** 模块 - 输入服务名/接口路径 → 查看实时链路 #### **步骤3:链路分析** - **拓扑图**:可视化服务依赖关系 - **耗时统计**:定位瓶颈节点(如数据库查询>500ms) - **异常穿透**:直接查看错误堆栈[^3] --- ### **三、典型适用场景** #### **场景1:故障根因分析** > **问题**:订单支付超时 > **操作**: > 1. 检索错误日志 → 获取TraceID `T12345` > 2. 通过TraceID查看调用链 → 发现**风控服务**调用第三方API超时 > 3. 关联该服务的所有日志 → 确认第三方返回504错误 #### **场景2:性能优化** > **问题**:API平均响应>2s > **操作**: > 1. 筛选`status:success AND duration>2000ms` > 2. 对比多个TraceID的Span耗时 → 锁定**库存服务**缓存未命中 #### **场景3:依赖治理** > **需求**:梳理微服务依赖 > **操作**: > 1. 查看全局调用链拓扑图 > 2. 识别循环依赖:`A → B → C → A` > 3. 统计弱依赖服务(调用成功率<95%) --- ### **四、操作示例** #### **案例:电商订单异常排查** ```log # 错误日志(含TraceID) 2023-08-20 14:05:23 [ERROR] [T1-2A3B4C] [OrderService] 库存扣减失败 - 连接Redis超时 [^5] ``` **控制台操作**: 1. 复制TraceID `T1-2A3B4C` → 进入调用链查询 2. 发现链路轨迹: `Gateway → OrderService → Redis` ↓ **Redis Span耗时1200ms**(阈值500ms) 3. 关联Redis日志:发现`CPU使用率100%` > **结论**:Redis节点过载导致订单失败,需扩容 --- ### **五、最佳实践** 1. **日志规范**:强制所有服务输出TraceID[^4] 2. **采样率控制**:生产环境建议1%~10%采样 3. **与APM集成**:结合链路指标(QPS/错误率)设置告警 > ⚠️ **注意**:避免仅用AOP记录基础日志(如方法入口/出口),需在关键逻辑点(如远程调用、事务操作)埋点[^3] --- ### **相关问题** 1. 如何在日志易中配置调用链的采样率? 2. 调用链数据在日志易中的存储机制是什么? 3. 当调用链出现断链(TraceID丢失)时如何排查? 4. 日志易调用链功能与Zipkin/SkyWalking有何差异? > 引用文献: > [^1]: 调用链与日志的双向关联机制 > [^2]: TraceID传递的编码实现要点 > [^3]: 有效日志记录与AOP的局限性 > [^5]: 日志字段与TraceID的集成格式
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