21、微服务日志记录与监控

微服务日志记录与监控

传统日志记录的问题

在微服务架构中，每个微服务通常将日志写入本地文件系统。例如，微服务 M1 调用 M3 时，它们会把各自的日志写入本地文件。这就导致难以关联和理解端到端的事务流程。而且，当多个微服务实例分布在不同机器上时，如两个 M1 实例和两个 M2 实例，在服务级别进行日志聚合也变得困难。

集中式日志记录解决方案

为了解决上述问题，需要重新思考传统的日志记录方案。新的日志记录解决方案应具备以下能力：
- 收集所有日志消息并进行分析。
- 端到端地关联和跟踪事务。
- 长时间保存日志信息以进行趋势分析和预测。
- 消除对本地磁盘系统的依赖。
- 聚合来自多个源（如网络设备、操作系统、微服务等）的日志信息。

解决方案是集中存储和分析所有日志消息，将日志存储和处理与服务执行环境分离。大数据解决方案更适合处理大量日志消息，而不是在微服务执行环境中进行存储和处理。

集中式日志记录解决方案包含以下组件：
- 日志流（Log streams） ：来自源系统（如微服务、其他应用程序或网络设备）的日志消息流。在基于 Java 的系统中，类似于流式的 Log4j 日志消息。
- 日志发送器（Log shippers） ：负责收集来自不同源或端点的日志消息，并将其发送到其他端点，如写入数据库、推送到仪表盘或发送到流处理端点进行实时处理。
- 日志存储（Log store） ：用于存储所有日志消息，以便进行实时分析和趋势分析。通常是一个 No