log之给分布式服务添加traceId

#1.背景:
以之前的公司为例,由于公司系统的架构为拆分为几个模块,有基础、网关、订单、库存等,除了模块与模块之间的调用关系比较复杂,模块内部的处理也比较多,不能很清晰的描述一条信息的生命周期,报错时也无法快速的定位问题。
#2.思路:
为每次请求分配一个流水号traceId,在日志打印处加上这个traceId,模块调用时亦将traceId往下传,直至整条消息处理完成,返回时清除traceId
#3.做法:
- 模块内部日志串联:在网关接到订单时生成唯一流水号traceId,并将其放入threadLocal线程上下文里面,修改日志包在输出时取出threadLocal的traceId,一同输出,这样模块内部的同个请求的日志便可以串联起来;(也可以直接使用org.slf4j.MDC进行设置)
- 模块之间调用传递traceId:由于项目使用的是阿里的dubbo框架,利用dubbo的RpcContext分別实现DubboConsumerFilter和DubboProviderFilter,前者负责将traceId放入RPC上下文,后者则取出traceId放入threadLocal;

### 分布式微服务环境下的日志追踪解决方案 在分布式微服务环境中,由于多个服务相互协作完成业务逻辑,传统的集中式日志管理方式已无法满足需求。因此,需要一种高效的日志追踪解决方案来帮助开发人员快速定位问题。 #### 日志追踪的核心概念 为了实现有效的日志追踪,通常会为每个请求分配一个全局唯一的标识符(Trace ID)。该标识符会在整个调用链路中传播,无论是上游还是下游的服务都会记录此 Trace ID 到其日志中[^4]。通过这种方式,可以将一次请求经过的所有服务的日志串联起来,形成完整的调用链条。 #### 工具框架介绍 以下是几种常用的日志追踪工具及其特点: 1. **Zipkin** Zipkin 是 Twitter 开源的一个分布式跟踪系统,主要用于收集系统的时序数据并提供可视化的界面展示。它可以帮助开发者轻松识别出哪些服务导致了性能瓶颈或错误发生的位置。Zipkin 的 Web UI 能够直观地显示出延迟较高的服务节点[^2]。 2. **SkyWalking** SkyWalking 是由中国人吴晟发起并贡献给 Apache 基金会的开源项目,专注于微服务、云原生架构以及容器化平台上的应用性能管理和监控。相比其他同类产品,SkyWalking 提供更全面的功能集,不仅支持分布式追踪还具备强大的分析能力和报警机制[^2]。 3. **ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 配合 Filebeat** ELK 是一套非常流行的开源组合用于处理大规模日志数据。具体流程如下:Filebeat 收集本地 .log 文件的内容;Logstash 对这些原始日志进行解析、过滤和转换后再发送至 Elasticsearch 存储;最后借助 Kibana 可视化插件查看最终结果。虽然 ELK 主要关注于日志聚合而非端到端追踪,但如果配合自定义字段如 TraceID,则同样能达成类似效果[^3]。 #### 技术实现细节 - **唯一标识生成**: 使用 UUID 或雪花算法等方法创建每条请求对应的唯一标志。 - **跨进程传递**: 当前层接收到 HTTP 请求后需附加上述标记并通过 Header 参数等方式转发给下一层依赖的服务实例。 - **标准化输出格式**: 所有的应用程序都应该遵循统一的标准,在写入任何类型的事件之前先嵌入必要的上下文信息比如 traceId 和 spanId 等属性值[^4]。 ```python import uuid def generate_trace_id(): """Generate a unique identifier for tracing.""" return str(uuid.uuid4()) trace_id = generate_trace_id() print(f"Generated TRACE_ID={trace_id}") ``` 以上代码片段展示了如何简单地生成一个新的追踪编号以便后续操作使用。 --- ###
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