搭建监控日志系统

在微服务或者集群架构中，一次请求的调用会跨多个服务（web，mysql，feign等）、多个模块（用户模块，商品模块等）、多个容器（用户模块可能有多个实例），这个时候去定位问题，通过传统的登陆服务节点逐一查看日志的方式，就会效率很低。分布式调用链就是为了解决以上几个问题而生，和jdbc接口规范一样，OpenTracing 是分布式调用链的一个轻量级的标准化层，提供统一规范。

1. prometheus

1.1什么是prometheus

Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，基于谷歌的borgemon使用go语言开发，使用TSDB数据库，所以支持云原生，现在已经加入到CNCF基金会，成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目，在kubernetes容器管理系统中，通常会搭配prometheus进行监控，同时也支持多种exporter采集数据，还支持pushgateway进行数据上报，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。

1.2prometheus特点

灵活的查询语言（PromQL）：可以对采集的metrics指标进行加法，乘法，连接等操作；
内置时间序列（pime series）数据库：Prometheus；外置的远端存储通常会用：InfluxDB、openTsDB等
基于HTTP的pull（拉取）方式采集时间序列数据
支持作为数据源接入Grafana
做高可用，可以对数据做异地备份，联邦集群，部署多套prometheus，pushgateway上报数据

1.3prometheus适用场景

1.Prometheus是一款指际监控系统，不适合存储事件及日志等；它更多地展示的是趋势性的监控，而非精准数据；
2. Prometheus认为只有最近的监控数据才有查询的需要，其本地存储的设计初衷只是保存短期（例如一个月）数据，因而不支持针对大量的历史数据进行存储；若需要存储长期的历史数据，建议基于远端存储机制将数据保存于InfluxDB或openTsDB等系统中；
3. Prometheus的集群机制成熟度不高，可基于Thanos（和灭霸是一个单词）实现Prometheus集群的高可用及联邦集群

2. ELK

2.1什么是elk

ELK是Elasticsearch（ES） , Logstash, Kibana的结合，是一个主流的开源日志收集的解决方案，其中：
Elasticsearch（ES）：开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据功能。用户将数据提交到 Elasticsearch 数据库中。通过分词控制器对对应的语句进行分词。将分词结果和权重（原始数据和分词内容的匹配度）一起存储，当用户搜索数据时，根据权重对搜索结果进行排名和打分（分数越高，匹配度就越高），最终将结果呈现给用户
Logstash：日志搜集、分析、过滤，支持大量数据获取。其自带输入（input）、过滤语法（grok）、输出（output）三部分。其输入有两种方式：①由各beat采集器输入，经过滤后输出到ES ②本机数据输入，经过滤后输出到ES。
Kibana：提供日志分析友好的 Web 界面。数据存储到ES中后，可以在Kibana页面上增删改查，交互数据，并生成各种维度表格、图形。
ES详细介绍
Kibana详细介绍
Logstash介绍

2.2elk适用场景

适合按照索引数据进行数据分析和聚合，查看明细数据，定位具体的错误日志和信息

3. skywalking

3.1如何自动采集日志

SkyWalking 采用了插件化（skywalking-plugin.def 文件，针对不同调用开发不同的plugin去做增强）+javaagent（Skywalking Agent）的形式来实现了 Span 数据的自动采集。
这样可以做到对代码的无侵入性，插件化意味着可插拔，扩展性好(后文会介绍如何定义自己的插件)。

3.2分布式唯一id如何传递的

如果只是在网关中传递，我们知道使用ThreadLocale就可以实现，但是存在tomcat基于netty导致nio线程复用的问题，所以skywalking在跨进程调用之前，当前进程会通过 inject()方法将当前 Context 的全部内容注入到指定的 ContextCarrier，然后才能将当前 Context 的信息发送出去。当跨进程调用的接收方接收请求后，会通过 extract()方法将收到的 Context 从 ContextCarrier 中提取出来
参考DUBBO的plugin实现：
在这里插入图片描述
指定切面，切点，要对哪个类的哪个方法进行增强

intercepter具体处理逻辑