文章目录
- 日志聚合模式
- 日志集中化的简单解决方案
- 使用日志并输出
- 分布式跟踪
- Spring Cloud Sleuth
- 实现分布式跟踪
- 小结
前面的文章：
1、 1 一个测试驱动的Spring Boot应用程序开发
2、 2 使用React构造前端应用
3、 3 试驱动的Spring Boot应用程序开发数据层示例
4、 4 向微服务架构转变
5、 5 转向事件驱动的架构
6、 6 网关和配置服务器
代码：下载
前面的系统中已经涉及几个组件生成的日志（Multiplication、Gamification、Gateway、Consul、RabbitMQ），其中某些组件可能有多个实例，很多日志输出是独立运行的，很难获得系统活动的整体视图。如果用户报告错误，很难找出哪个组件或实例出现故障。在一个屏幕上安排多个日志窗口会有用，但当微服务实例数量增加时，这就不是那么容易解决的了。
要很好地维护像微服务架构这样的分布式系统，需要一个中心位置，在那里可以访问所有聚合日志并进行搜索。
日志聚合模式
通常是将所有的日志输出从应用程序发送到另一个组件，该组件将它们聚合在一起，另外，希望日志能保留一段时间，因此，需要数据存储功能。理想情况下，应该能够浏览这些日志，搜索并过滤每个微服务、实例、类等信息，为此，许多工具提供了一个用户界面，用于连接到聚合日志存储。如图所示：
实现集中式日志记录时，最好的做法是应用程序逻辑不逻辑此模式，服务应该只使用公共接口来输出消息，将这些日志传送到中央聚合器的日志记录代理独立工作，捕获应用程序产生的输出。
现在有这种模式的多种实现，包括免费和付费的解决方案，其中最受欢迎的是ELK堆栈：Elasticsearch、Logstash和Kibana。
随着时间的推移，建立ELK堆栈已经越来越容易，但仍然不是一项容易的任务，这里不使用ELK实现，就不做介绍了。
日志集中化的简单解决方案
要实现集中式日志处理，需要建立一个新的微服务，来汇总来自Spring Boot应用程序的日志，为了简单起见，不用数据层来保存日志，只接收来自其他服务的日志，并输出到标准输出中。这种方案有助于实现分布式跟踪。
要实现日志输出，需要使用已有的工具RabbitMQ，要捕获应用程序中的每个日志记录行并以RabbitMQ消息的形式发送，因为Spring Boot一直使用Logback，不需要修改应用程序中的代码，就可以由外部配置文件驱动。
在Logback中，将日志行写入特定目标的逻辑部分称为附加程序，此日志记录库包含一些内置的附加程序，用于将消息输出到控制台（ConsoleAppender）或文件（FileAppender和RollingFileAppender）。不需要配置，因为Spring Boot在其依赖项中包含了一些默认的Logback配置，还设置了输出的消息格式。
Spring AMQP提供了一个Logback AMQP日志记录附加程序，可以满足其需要，该附加程序接收每一行日志并为RabbitMQ中的给定交换生成一条消息，其中包含格式和其他一些自定义的选项。
首先准备要添加的Logback配置。Spring Boot可以在应用程序资源文件夹（src/main/resources）中创建一个logback-spring.xml文件来扩展默认值，该文件将在应用程序初始化时自动获取。AMQP附加程序文档列出了所有参数及其含义：
- applicationId：Application ID — 应用ID - 如果 pattern 包括 %X{applicationId}，则添加到 routing key 中。将其设置为应用程序名称，便于在汇总日志时区分源。
- host：连接到的RabbitMQ主机。由于环境的不同，将该值连接到spring.rabbitmq.host，Spring可以使用springProperty标签来设置。应该给Logback的host属性起一个名字RabbitMQHost，并使用语法${rabbitMQHost:-localhost}来使用该属性值（如果以设置）或使用默认的localhost（默认使用:-分隔设置）。
- routingKeyPattern：Logging 子系统的 pattern format，用于生成 routing key。如果要在消费者端进行过滤，需要将其设置为applicationId和level（用%p表示）的串联，以提供更大的灵活性。
- exchangeName：要发布日志事件的 exchange 的名称。默认情况下，会是一个主题交换，可定义为logs.topic。
- declareExchange：是否在这个 appender 启动时声明配置的 exchange。如果尚未创建交换，则设为true。
- durable：当 declareExchange 为 true 时，durable 标志被设置为这个值。以便交换在服务器重新启动后继续存在。
- deliveryMode：设为 PERSISTENT，以便存储日志消息，直到聚合器使用为止。PERSISTENT 或 NON_PERSISTENT，以确定 RabbitMQ 是否应该持久化消息。
- generateId：用于确定 messageId 属性是否被设置为唯一值。设为true，每条消息有唯一标识。
- charset：将 String 转换为 byte[] 时使用的字符集。默认：null（使用系统默认字符集）。如果当前平台不支持该字符集，将退回到使用系统字符集。最好设为UTF-8，以确保使用相同的编码。
Gamification项目的logback-spring.xml内容如下：
<configuration>
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml" />
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/console-appender.xml" />
<springProperty scope="context" name="rabbitMQHost" source="spring.rabbitmq.host"/>
<appender name="AMQP"
class="org.springframework.amqp.rabbit.logback.AmqpAppender">
<layout>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%t] %logger{36} - %msg</pattern>
</layout>
<applicationId>gamification</applicationId>
<host>${rabbitMQHost:-localhost}</host>
<routingKeyPattern>%property{applicationId}.%p</routingKeyPattern>
<exchangeName>logs.topic</exchangeName>
<generateId>true</generateId>
<charset>UTF-8</charset>
<durable>true</durable>
<declareExchange>true</declareExchange>
<deliveryMode>PERSISTENT</deliveryMode>
</appender>
<root level="INFO">
<appender-ref ref="CONSOLE" />
<appender-ref ref="AMQP" />
</root>
</configuration>
从中可以看到如何将自定义模式添加到附加程序中的，这就可以对消息进行编码，不仅包括消息（%msg），还包括一些额外的信息，如时间（%d{hh:mm:ss.SSS}）、线程名（[%t]）和记录器类（%logger{36}）等。文件最后配置根记录器（默认记录器），使用某个包含的文件中定义的CONSOLE附加程序和新定义的AMQP附加程序。
现在需要在其他项目中添加类似的文件，并修改相应的applicationId值。
除了设置日志生成器外，还可以将附加程序用于连接到RabbitMQ的类的日志级别调整为WARN，可避免当RabbitMQ服务器不可用时生成数百条日志，可添加到application配置中：
logging.level.org.springframework.amqp.rabbit.connection.CachingConnectionFactory=WARN
启动应用程序时，日志不仅输出到控制台，还在RabbitMQ服务器的logs.topic交换中生成消息，可在RabbitMQ的Web界面进行验证，如图所示：
使用日志并输出
已经将所有日志发布到交换了，现在就来构建一个新的微服务，来使用这些消息并将之输出。
创建一个新的项目：logs，使用Maven和Jdk21，支持依赖：RabbitMQ、Spring Web、Validation、Spring Boot Actuator、Lombok、Consul Configuration等，不需要服务发现，因此不添加Consul Discovery，如图所示：
打开pom.xml，结果如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>3.2.1</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>cn.zhangjuli</groupId>
<artifactId>logs</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>logs</name>
<description>logs</description>
<properties>
<java.version>21</java.version>
<spring-cloud.version>2023.0.0</spring-cloud.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-consul-config</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.amqp</groupId>
<artifactId>spring-rabbit-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>${spring-cloud.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<configuration>
<excludes>
<exclude>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</exclude>
</excludes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
在src/main/resources/application.properties文件中配置如下：
spring.application.name=logs
server.port=8580
spring.config.import=consul:
spring.cloud.consul.config.prefix=config
spring.cloud.consul.config.format=yaml
spring.cloud.consul.config.default-context=defaults
spring.cloud.consul.config.data-key=application.yml
现在需要一个Spring Boot配置类来声明交换、要使用的消息队列，以及将队列附加到主题交换的绑定对象，并使用绑定键模式来使用所有这些对象（#），AMQPConfiguration类如下：
package cn.zhangjuli.logs.configuration;
import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* @author Juli Zhang, <a href="mailto:zhjl@lut.edu.cn">Contact me</a> <br>
*/
@Configuration
public class AMQPConfiguration {
@Bean
public TopicExchange logsExchange() {
return ExchangeBuilder.topicExchange("logs.topic")
.durable(true)
.build();
}
@Bean
public Queue logsQueue() {
return QueueBuilder.durable("logs.queue").build();
}
@Bean
public Binding logsBinding(final Queue logsQueue,
final TopicExchange logsExchange) {
return BindingBuilder.bind(logsQueue)
.to(logsExchange).with("#");
}
}
下面使用@RabbitListener注解创建一个简单服务，使用相应的log.info()、log.error()或log.warn()将作为RabbitMQ消息头传递的接收消息的日志记录级别映射到Logs微服务中的日志记录级别。注意，这里使用@Header注解将AMQP消息头提取为方法参数，还使用日志记录Marker将应用程序名称（appId）添加到日志行，而不必将其作为消息的一部分进行串联，这是SLF4J标准的灵活用法，可将上下文值添加到日志中。接收RabbitMQ日志消息的消费者类如下：
package cn.zhangjuli.logs.consumer;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.slf4j.Marker;
import org.slf4j.MarkerFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Header;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* @author Juli Zhang, <a href="mailto:zhjl@lut.edu.cn">Contact me</a> <br>
*/
@Slf4j
@Service
public class LogsConsumer {
@RabbitListener(queues = "logs.queue")
public void log(final String msg,
@Header("level") String level,
@Header("amqp_appId") String appId) {
Marker marker = MarkerFactory.getMarker(appId);
switch (level) {
case "INFO" -> log.info(marker, msg);
case "ERROR" -> log.error(marker, msg);
case "WARN" -> log.warn(marker, msg);
}
}
}
最后，定义日志输出，因为要聚合来自不同服务的多个日志，相关属性是应用程序名称，logback-spring.xml如下：
<configuration>
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
<Pattern>
[%-15marker] %highlight(%-5level) %msg%n
</Pattern>
</layout>
</appender>
<root level="INFO">
<appender-ref ref="CONSOLE" />
</root>
</configuration>
重新启动整个系统，就可以在Logs控制台看到所有日志信息，例如：
[multiplication ] INFO 17:30:57.018 [http-nio-10080-exec-8] c.z.m.challenge.ChallengeServiceImpl - attempt: ChallengeAttempt(id=352, user=User(id=202, alias=noise7), factorA=50, factorB=60, resultAttempt=3000, correct=true)
[gamification ] INFO 17:30:57.046 [org.springframework.amqp.rabbit.RabbitListenerEndpointContainer#0-1] c.z.g.game.GameEventHandler - 已接收到成功挑战事件：352
[gamification ] INFO 17:30:57.101 [org.springframework.amqp.rabbit.RabbitListenerEndpointContainer#0-1] c.z.g.game.GameServiceImpl - 用户 noise7 的尝试 352 得分 10
[gamification ] INFO 17:31:01.856 [http-nio-8081-exec-10] c.z.g.game.LeaderBoardController - 查询排行榜
[gamification ] INFO 17:31:01.856 [http-nio-8081-exec-6] c.z.g.game.LeaderBoardController - 查询排行榜
这个简单的日志聚合器没有花费多少时间，现在可以在同一源中搜索日志，并看到所有服务中近乎实时的输出流。其过程如图所示：
分布式跟踪
将所有日志放在一个位置能提高可观察性，但不具备可追溯性，在微服务之间了解并发用户和事件链的情况就是一个难题，尤其是当事件链具有触发了相同操作的多个事件类型分支时，更是困难。
为解决此问题，需要关联同一进程链中的所有操作和事件。一种简单的方法是在用于处理不同操作的所有HTTP调用、RabbitMQ消息和Java线程中注入相同的标识符，然后，可在所有相关日志中输出此标识符。
在系统中使用用户标识符，如果将来所有功能都将围绕用户操作而构建，就可以在每个事件和调用中传播一个userId字段，然后，将其记录在不同的服务中，以便将日志与特定用户相关联，这会改善可追溯性。但是，也可能在短时间内收到来自同一用户的多个操作，例如，两次尝试在一秒内解决乘法问题，这些操作分散在实例中。这种情况下，很难区分微服务的各个流。理想情况下，每种操作都应该有一个唯一的标识符，该标识符是在链的起点生成的。此外，最好是透明地传播，而不必在所有服务中显式地对其可追溯性问题进行建模。
在Spring中，实现分布式跟踪的工具是Sleuth。
Spring Cloud Sleuth
Sleuth是Spring Cloud系列的一部分，使用Brave库来实现分布式跟踪，通过关联span的工作单元在不同组件之间构建跟踪。例如，一个span正在检查Multiplication微服务中的尝试，而另一个span正在基于RabbitMQ事件添加分数和徽章。每个span都有一个不同的唯一标识符，但都属于同一个跟踪，因此具有相同的跟踪标识符。此外，每个span都链接到父级，而根级除外，根级是原始操作。如图所示：
在更高级的系统中，可能会有复杂的跟踪结构，其中多个span具有相同的父级，如图所示：
为了透明地注入这些值，Sleuth使用SLF4J的映射诊断上下文（MDC）对象，该对象是一个日志记录上下文，其生命周期仅限于当前线程，还可以在上下文中注入自定义字段，可传播并在日志中使用这些值。
Spring Boot在Sleuth中自动配置了一些内置的拦截器，用于自动检查和修改HTTP调用和RabbitMQ消息，还集成了Kafka、gRPC和其他通信接口。拦截器的工作方式类似：对于传入的通信，检查是否在调用或消息中添加了跟踪标头，并将其放入MDC中；当作为客户端进行调用或发布数据时，拦截器会从MDC中获取这些字段并将标头添加到请求或消息中。
Sleuth有时与Zipkin结合使用，可以跟踪采样来测量每个span中以及整个链中所花费的时间。这些数据可以发送到Zipkin服务器，该服务器提供一个UI，可查看跟踪层次结构以及每个服务完成其工作所需的时间。这里不会使用Zipkin，因为其不适用具有trace和span标识符的集中式日志记录系统。
实现分布式跟踪
Spring Cloud Sleuth为REST API和RabbitMQ消息提供了拦截器，Spring Boot进行自动配置，因此，实现分布式跟踪并不困难。这里使用Zipkin来进行跟踪。
首先，在Multiplication、Gamification、Gateway、Logs中添加Spring Cloud Sleuth启动器，如下所示：
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-tracing-bridge-brave</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
<artifactId>zipkin-reporter-brave</artifactId>
</dependency>
只有添加了对应的依赖项，才会将trace和span标识符注入每个受支持的通信通道和MDC对象中，默认的Spring Boot日志记录模式也会自动调整，用于在日志中输出trace和span值。
为了使日志更详细并查看trace标识符，在ChallengeAttemptController中添加一条日志信息，以便每次用户发送尝试时输出一条消息，如下所示：
package cn.zhangjuli.multiplication.challenge;
import jakarta.validation.Valid;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
/**
* @author Juli Zhang, <a href="mailto:zhjl@lut.edu.cn">Contact me</a> <br>
*/
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
@RestController
@RequestMapping("/attempts")
public class ChallengeAttemptController {
private final ChallengeService challengeService;
@PostMapping
ResponseEntity<ChallengeAttempt> postResult(@RequestBody @Valid ChallengeAttemptDTO challengeAttemptDTO) {
log.info("从{}收到新的尝试。", challengeAttemptDTO.getUserAlias());
return ResponseEntity.ok(challengeService.verifyAttempt(challengeAttemptDTO));
}
@GetMapping
ResponseEntity<List<ChallengeAttempt>> getStatistics(@RequestParam String alias) {
return ResponseEntity.ok(challengeService.getStatisticsForUser(alias));
}
}
另外，还想在集中式日志中包含trace和parent标识符，要将来自MDC上下文（由Sleuth使用Brave注入）中的属性X-B3-TraceId和X-B3-SpanId手动添加到Logs项目的logback-spring.xml中。这些标头是OpenZipkin的B3 Propagation规范的一部分，由Sleuth的拦截器包含在MDC中，代码如下：
<configuration>
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
<Pattern>
[%70marker] %highlight(%-5level) %msg%n
</Pattern>
</layout>
</appender>
<root level="INFO">
<appender-ref ref="CONSOLE" />
</root>
</configuration>
另外，修改LogsConsumer 类，让日志信息能够显示traceId和spanId，以便追踪，如下所示：
package cn.zhangjuli.logs.consumer;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.slf4j.Marker;
import org.slf4j.MarkerFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Header;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* @author Juli Zhang, <a href="mailto:zhjl@lut.edu.cn">Contact me</a> <br>
*/
@Slf4j
@Service
public class LogsConsumer {
@RabbitListener(queues = "logs.queue")
public void log(final String msg,
@Header("level") String level,
@Header("amqp_appId") String appId) {
Marker marker = MarkerFactory.getMarker(appId);
switch (level) {
case "INFO" -> log.info(marker, msg);
case "ERROR" -> log.error(marker, msg);
case "WARN" -> log.warn(marker, msg);
}
}
}
重启服务后，就会发挥作用，当然，还需要安装Zipkin服务器，可使用docker容器，命令很简单：docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin，可以看到Multiplication和Gamification的日志，带有trace标识符，如下所示：
2023-12-26T11:37:37.693+08:00 INFO 44448 --- [multiplication] [io-10080-exec-9] [658a4a8152b5ca6ff46e57bc2c704440-deb6e42026ec20e9] c.z.m.c.ChallengeAttemptController : 从noise7收到新的尝试。
2023-12-26T11:37:37.700+08:00 INFO 44448 --- [multiplication] [io-10080-exec-9] [658a4a8152b5ca6ff46e57bc2c704440-deb6e42026ec20e9] c.z.m.challenge.ChallengeServiceImpl : attempt: ChallengeAttempt(id=457, user=User(id=202, alias=noise7), factorA=50, factorB=60, resultAttempt=3000, correct=true)
2023-12-26T11:37:38.390+08:00 INFO 44448 --- [multiplication] [io-10080-exec-8] [658a4a823f424e031efe5eb3dec5988c-81180d75a911d673] c.z.multiplication.user.UserController : 解析用户别名：[154, 202, 3, 1, 102, 153, 152]
2023-12-26T11:37:43.448+08:00 INFO 44448 --- [multiplication] [io-10080-exec-4] [658a4a87a383b6ed58ed38f84f4d56f3-d05b566e3550cfdb] c.z.multiplication.user.UserController : 解析用户别名：[154, 202, 3, 1, 102, 153, 152]
将所有日志连同traceId和spanId输出到更复杂的集中式日志工具（如ELK）时，效果更好，可以使用这些标识符来执行过滤后的文本搜索。
小结
文章介绍了日志聚合模式，以解决微服务实施过程中面临的问题，每个微服务都有日志输出，不便于了解整个系统的状态，通过日志集中化解决方案，将所有日志引导到一个中央位置，还可以在其中看到单个进程运行的完整轨迹，可使用Sleuth、Zipkin实现分布式跟踪，以便发现存在的问题。
后续文章：
容器化微服务
