副本 微服务分布式架构中,如何实现日志链路跟踪?,讲的真透彻

什么是MDC

MDC(Mapped Diagnostic Context,映射调试上下文)是 log4j 和 logback 提供的一种方便在多线程条件下记录日志的功能MDC 可以看成是一个与当前线程绑定的Map,可以往其中添加键值对

MDC 中包含的内容可以被同一线程中执行的代码所访问。当前线程的子线程会继承其父线程中的 MDC 的内容。当需要记录日志时,只需要从 MDC 中获取所需的信息即可。MDC 的内容则由程序在适当的时候保存进去。对于一个 Web 应用来说,通常是在请求被处理的最开始保存这些数据。

方案实现

由于MDC内部使用的是ThreadLocal所以只有本线程才有效,子线程和下游的服务MDC里的值会丢失;所以方案主要的难点是解决值的传递问题,主要包括以几下部分:

  • API网关中的MDC数据如何传递给下游服务
  • 服务如何接收数据,并且调用其他远程服务时如何继续传递
  • 异步的情况下(线程池)如何传给子线程

修改日志模板

logback配置文件日志格式添加该标识图片

网关添加过滤器

此过滤器就是来解决网关如何把MDC的数据传递给下游服务

生成traceId并通过header传递给下游服务![图片](https://uplo

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【docs.qq.com/doc/DSkNLaERkbnFoS0ZF】 完整内容开源分享

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上面代码有个MDC是属于org.slf4j.MDC中的,下面就是常量的值

/**

  • 日志链路追踪id信息头
    /
    String TRACE_ID_HEADER = “x-traceId-header”;
    /
    *
  • 日志链路追踪id日志标志
    */
    String LOG_TRACE_ID = “traceId”;

下游服务增加spring拦截器

接收并保存traceId的值图片

下游服务增加feign拦截器

继续把当前服务的traceId值传递给下游服务图片

解决父子线程传递问题

主要针对业务会使用线程池(异步、并行处理),并且spring自己也有@Async注解来使用线程池,要解决这个问题需要以下两个步骤:

重写logback的LogbackMDCAdapter

由于logback的MDC实现内部使用的是ThreadLocal不能传递子线程,所以需要重写替换为阿里的TransmittableThreadLocal

TransmittableThreadLocal 是Alibaba开源的、用于解决 “在使用线程池等会缓存线程的组件情况下传递ThreadLocal” 问题的 InheritableThreadLocal 扩展。若希望 TransmittableThreadLocal 在线程池与主线程间传递,需配合TtlRunnable和TtlCallable使用。图片

其他代码与ch.qos.logback.classic.util.LogbackMDCAdapter一样,只需改为调用copyOnInheritThreadLocal变量

TtlMDCAdapterInitializer类用于程序启动时加载自己的mdcAdapter实现图片

扩展线程池实现

增加TtlRunnable和TtlCallable扩展图片图片

场景测试

测试代码如下

log.info(“测试”)
@Async
public void test(){
log.info(“测试1”)
}

log.info(“测试”)
@Async
public void test(){
log.info(“测试1”)
}

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试
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