记使用广度优先算法分析日志调用链路

最新推荐文章于 2025-03-10 09:00:00 发布

不落叶的榕树

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010756303/article/details/89927862

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本文介绍了如何利用广度优先搜索算法来解决日志调用链路分析的问题。在面对日志数据通过MQ发送并由Flink处理的情况，每个日志拥有traceId以标识调用链。通过Flink按traceId分组获取所有日志节点，然后对比深度优先和广度优先两种策略。考虑到深度优先可能导致大量回溯和栈溢出，选择了广度优先算法，其能有效减少回溯次数，降低时间复杂度。最后，文章展示了实现该算法的数据结构和代码。

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由于应用系统的日志都是发到mq,以便使用flink进行分析，为了分析应用系统每次请求的调用链路，需求设计算法去梳理这些散落的日志节点，每条日志都带traceId 作为标识一次调用的日志。

如下为一次请求调用的服务和依赖的资源
ServiceA-ServiceB-ServiceC-ServiceD-ServiceE
ServiceA-ServiceB-F(hbase)
ServiceA-H(redis)

•

•flink分析按照traceID 分组每次请求，得到该次请求的全部散列的点集合。
A(parentId:null,NodeId:1),B(parentId: 1,NodeId:2),
C(parentId: 2,NodeId:3), D(parentId: 3,NodeId:4),
E(parentId: 4,NodeId:5),
F(parentId