Tomcat 下部署若依单体应用可观测最佳实践

实现目标

  • 采集指标信息
  • 采集链路信息
  • 采集日志信息
  • 采集 RUM 信息
  • 会话重放 即用户访问前端的一系列过程的会话录制信息,包括点击某个按钮、操作界面、停留时间等,有助于客户真是意图、操作复现

版本信息

  • Tomcat (9.0.81)
  • Springboot(2.6.2)
  • JDK (>=8)
  • DDTrace (>=1.0)

特别说明:如果是 Springboot 项目,Tomcat 大版本需与 Springboot 内置的 Tomcat 大版本一致,否则可能会存在启动异常。

若依的单体应用

  • 下载源码

若依的单体应用:RuoYi: 🎉 基于SpringBoot的权限管理系统 易读易懂、界面简洁美观。 核心技术采用Spring、MyBatis、Shiro没有任何其它重度依赖。直接运行即可用 - Gitee.com

git clone https://gitee.com/y_project/RuoYi.git
  • 移除内部 tomcat

调整项目根目录的 pom.xml

......
    <dependencyManagement>
        <dependencies>

            <!-- SpringBoot的依赖配置-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
                <version>2.5.15</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
                <!-- 移除内部 tomcat -->
                <exclusions>
                    <exclusion>
                        <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
                        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    </exclusion>
                </exclusions>
            </dependency>
......
  • war 输出

调整 ruoyi-admin 模块下的 pom.xml 文件

<packaging>war</packaging>
  • 调整日志

在 ruoyi-admin/src/main/resources 新增 logback-spring.xml,原文如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <!-- 日志存放路径 -->
    <property name="log.path" value="/home/root/ruoyi/logs" />
    <!-- 日志输出格式 -->
    <property name="log.pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger - [%method,%line] %X{dd.service} %X{dd.trace_id} %X{dd.span_id} - %msg%n" />

    <!-- 控制台输出 -->
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>${log.pattern}</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 系统日志输出 -->
    <appender name="file_info" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${log.path}/sys-info.log</file>
        <!-- 循环政策:基于时间创建日志文件 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 日志文件名格式 -->
            <fileNamePattern>${log.path}/sys-info.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
            <!-- 日志最大的历史 60天 -->
            <maxHistory>60</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>${log.pattern}</pattern>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <!-- 过滤的级别 -->
            <level>INFO</level>
            <!-- 匹配时的操作:接收(记录) -->
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <!-- 不匹配时的操作:拒绝(不记录) -->
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <appender name="file_error" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${log.path}/sys-error.log</file>
        <!-- 循环政策:基于时间创建日志文件 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 日志文件名格式 -->
            <fileNamePattern>${log.path}/sys-error.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
            <!-- 日志最大的历史 60天 -->
            <maxHistory>60</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>${log.pattern}</pattern>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <!-- 过滤的级别 -->
            <level>ERROR</level>
            <!-- 匹配时的操作:接收(记录) -->
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <!-- 不匹配时的操作:拒绝(不记录) -->
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <!-- 用户访问日志输出  -->
    <appender name="sys-user" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${log.path}/sys-user.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 按天回滚 daily -->
            <fileNamePattern>${log.path}/sys-user.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
            <!-- 日志最大的历史 60天 -->
            <maxHistory>60</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>${log.pattern}</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 系统模块日志级别控制  -->
    <logger name="com.ruoyi" level="info" />
    <!-- Spring日志级别控制  -->
    <logger name="org.springframework" level="warn" />

    <root level="info">
        <appender-ref ref="console" />
    </root>

    <!--系统操作日志-->
    <root level="debug">
        <appender-ref ref="file_info" />
        <appender-ref ref="file_error" />
    </root>

    <!--系统用户操作日志-->
    <logger name="sys-user" level="info">
        <appender-ref ref="sys-user"/>
    </logger>
</configuration> 
  • 编译

进入项目根目录执行以下命令进行编译:

mvn clean package

如果没有安装 Maven,则需要先安装 Maven 再进行编译。

[INFO] --- spring-boot:2.5.15:repackage (default) @ ruoyi-admin ---
[INFO] Replacing main artifact with repackaged archive
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Reactor Summary for ruoyi 4.7.7:
[INFO] 
[INFO] ruoyi .............................................. SUCCESS [  0.179 s]
[INFO] ruoyi-common ....................................... SUCCESS [  4.622 s]
[INFO] ruoyi-system ....................................... SUCCESS [  0.770 s]
[INFO] ruoyi-framework .................................... SUCCESS [  0.950 s]
[INFO] ruoyi-quartz ....................................... SUCCESS [  0.388 s]
[INFO] ruoyi-generator .................................... SUCCESS [  0.378 s]
[INFO] ruoyi-admin ........................................ SUCCESS [  4.554 s]
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time:  12.287 s
[INFO] Finished at: 2023-10-13T16:30:12+08:00
[INFO] ------------------------------------------------------------------------

DataKit

  • 安装 DataKit
  • 开启采集器

安装 DataKit

参考 DataKit 安装文档:主机安装 - 观测云文档

DataKit 开启 DDTrace 采集器

DDTrace 采集器用于采集应用链路信息,参考 DDTrace 采集器接入文档:DDTrace - 观测云文档

DataKit 开启 Log 采集器

Log 采集器用于采集日志信息,参考 Log 采集器接入文档:日志采集 - 观测云文档

需要调整以下信息:

 logfiles = [
    "/home/liurui/ruoyi/logs/*.log",
  ]
  ## Add service tag, if it's empty, use $source.
  service = "ruoyi"

  ## Grok pipeline script name.
  pipeline = "ruoyi.p"
  • logfiles:需要采集的日志文件路径
  • service: 服务名称
  • pipeline: 日志解析

Pipeline 配置

Pipeline 用于数据治理,这里主要是将日志信息进行提取,以便与链路信息关联。

在 datakit/pipeline/ 目录下创建 ruoyi.p 文件,内容如下:

grok(_, "%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{NOTSPACE:thread_name} %{LOGLEVEL:status}%{SPACE}%{NOTSPACE:class_name} - \\[%{NOTSPACE:method_name},%{NUMBER:line}\\] %{DATA:service_name2} %{DATA:trace_id} %{DATA:span_id} - %{GREEDYDATA:msg}")

default_time(time,"Asia/Shanghai")

DataKit 开启 StatsD 采集器

StatsD 采集器用于采集指标信息,参考StatsD 采集器接入文档:StatsD - 观测云文档

DataKit 开启 RUM 采集器

RUM 采集器: RUM(Real User Monitor)采集器用于收集网页端或移动端上报的用户访问监测数据。参考RUM 采集器接入文档:RUM - 观测云文档

重启 DataKit

重启 DataKit:服务管理 - 观测云文档

DDTrace

下载 dd-trace-java,尽量下载最新版本:Releases · GuanceCloud/dd-trace-java · GitHub

创建 RUM

  • 登陆观测云
  • 选择 用户访问检测,选择 应用列表,点击 新建应用
  • 应用名称 填写 ruoyi-admin应用 ID 可以自定义,也可以点击 随机生成 按钮
  • 应用类型 选择 web,右边 SDK 配置 有几个类型,这里我们选择 CDN 同步载入复制对应的脚本内容,后续会用到
  • 点击 创建 按钮,完成创建。

Tomcat

下载 Tomcat

下载对应版本的 Tomcat:Apache Tomcat® - Apache Tomcat 9 Software Downloads

配置 DDTrace

在 Tomcat bin 目录下新增脚本 setenv.sh 文件。

export CATALINA_OPTS="-javaagent:/home/root/agent/dd-java-agent-1.14.0-guance.jar \
                      -Ddd.tags=env:test \
                      -Ddd.jmxfetch.enabled=true \
                      -Ddd.jmxfetch.statsd.host=localhost \
                      -Ddd.jmxfetch.statsd.port=8125 \
                      -Ddd.jmxfetch.tomcat.enabled=true\
                      -Dlogging.config=classpath:logback-spring.xml"
  • javaagent: 指定 ddtace 目录
  • Dlogging.config: 指定应用的日志以 logback 日志输出。如果应用内部使用的是 log4j,指定对应的文件即可。

部署应用

将已经打包好的应用 RuoYi/ruoyi-admin/target/ruoyi-admin.war 复制到 Tomcat 的 webapps 下。

启动 Tomcat

执行 bin/startup.sh

apache-tomcat-9.0.81/bin$ ./startup.sh 
Using CATALINA_BASE:   /home/root/middleware/apache-tomcat-9.0.81
Using CATALINA_HOME:   /home/root/middleware/apache-tomcat-9.0.81
Using CATALINA_TMPDIR: /home/root/middleware/apache-tomcat-9.0.81/temp
Using JRE_HOME:        /home/root/middleware/jdk/jdk-11.0.18
Using CLASSPATH:       /home/root/middleware/apache-tomcat-9.0.81/bin/bootstrap.jar:/home/root/middleware/apache-tomcat-9.0.81/bin/tomcat-juli.jar
Using CATALINA_OPTS:   -javaagent:/home/root/agent/dd-java-agent-1.14.0-guance.jar                       -Ddd.tags=env:test                       -Ddd.jmxfetch.enabled=true                       -Ddd.jmxfetch.statsd.host=localhost                       -Ddd.jmxfetch.statsd.port=8125                       -Ddd.jmxfetch.tomcat.enabled=true                      -Dlogging.config=classpath:logback-spring.xml
Tomcat started.

加入 RUM

Tomcat 启动完成后,自动解压 war 应用,进入到 /webapps/ruoyi-admin/WEB-INF/classes/templates 目录下,调整 include.html,将上一步复制的脚本代码粘贴到 head

<head th:fragment=header(title)>
...
<script src="https://static.guance.com/browser-sdk/v3/dataflux-rum.js" type="text/javascript"></script>
<script>
  window.DATAFLUX_RUM &&
    window.DATAFLUX_RUM.init({
      applicationId: 'APP_ID',
      datakitOrigin: 'http://localhost:9529', // 协议(包括://),域名(或IP地址)[和端口号]
      env: 'production',
      version: '1.0.0',
      service: 'browser',
      sessionSampleRate: 100,
      sessionReplaySampleRate: 70,
      trackInteractions: true,
      traceType: 'ddtrace', // 非必填,默认为ddtrace,目前支持 ddtrace、zipkin、skywalking_v3、jaeger、zipkin_single_header、w3c_traceparent 6种类型
      allowedTracingOrigins: ['http://localhost:8080','http://localhost:8080/ruoyi-admin'],  // 非必填,允许注入trace采集器所需header头部的所有请求列表。可以是请求的origin,也可以是是正则
    });
    window.DATAFLUX_RUM && window.DATAFLUX_RUM.startSessionReplayRecording()
</script>
...
</head>
  • applicationId:复制过来的就不需要调整。
  • datakitOrigin: 用于接收 RUM 数据上报的 DataKit 地址
  • allowedTracingOrigins: 与后端 APM 串联,前端调用 API 接口,会在对应的接口新增 Trace 所需的 Header 信息

效果

访问 http://localhost:8080/ruoyi-admin,默认用户名:admin,密码:admin123

日志

进入日志详情,可以查看到当前日志对应的链路信息

链路信息

也可以通过链路查看日志和指标信息

指标信息

RUM 看板

会话重放

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/412096.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

2024年软件测试路线,不同等级应具备的基本能力(总结)

目录&#xff1a;导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结&#xff08;尾部小惊喜&#xff09; 前言 1、软件测试的正确…

大数据可视化的设计规范,全面剖析,很实用。

大数据可视化的设计规范需要考虑到数据量大、复杂度高、数据类型多样等特点。以下是一份常见的大数据可视化设计规范&#xff0c;供您参考&#xff1a; 设计原则 简单易用&#xff1a;保证用户操作简单、直观&#xff0c;降低用户认知负担。数据准确&#xff1a;保证数据准确…

数据可视化引领智慧工业新时代

在智慧工业的大潮中&#xff0c;数据可视化崭露头角&#xff0c;以其直观、清晰的方式赋能工业生产&#xff0c;为智慧工业的高效运转提供了强有力的支持。下面我就以可视化从业者的角度&#xff0c;简单聊聊这个话题。 数据可视化首先在智慧工业的生产监控中大显身手。通过将…

4-Bean的循环依赖

Bean的循环依赖 循环依赖指的是依赖闭环的问题 解决 首先我们来实例化A&#xff0c;实例化A时并没有处理依赖注入&#xff0c;因此会得到半成品A。有了半成品A&#xff0c;它会被封装成一个ObjectFactory&#xff0c;并且把它放入第三个缓存区singletonFactories中。 接下来要…

tmux的使用方法

1. tmux的定义 我&#xff1a;什么是tmux&#xff1f; GPT&#xff1a;tmux&#xff08;terminal multiplexer&#xff09;是一个强大的终端复用器&#xff0c;它允许用户在一个终端窗口中创建、访问和控制多个会话。使用tmux&#xff0c;你可以在一个窗口中打开多个终端会话&…

苍穹外卖 -- day11 - Apache ECharts- 营业额统计- 用户统计- 订单统计- 销量排名Top10

苍穹外卖-day11 课程内容 Apache ECharts 营业额统计 用户统计 订单统计 销量排名Top10 功能实现&#xff1a;数据统计 数据统计效果图&#xff1a; 1. Apache ECharts 1.1 介绍 Apache ECharts 是一款基于 Javascript 的数据可视化图表库&#xff0c;提供直观&#x…

docker 常用指令(启动,关闭,查看运行状态)

文章目录 docker 常用指令启动 docker关闭 docker查看 docker的运行状态 docker 常用指令 启动 docker systemctl start docker关闭 docker systemctl stop docker查看 docker的运行状态 systemctl status docker如下图所示&#xff1a; 表示docker正在运行中

【Vue】

什么是Vue Vue是一款用于构建用户界面的JavaScript框架&#xff0c;它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建&#xff0c;并提供了一套声明式的、组件化的编程模型&#xff0c;帮助开发者高效地开发用户界面。Vue是一个JS库&#xff0c;无依赖其他JS库&#xff0c;直接引入一个JS文…

数据可视化--了解数据可视化和Excel数据可视化

目录 1.1科学可视化&#xff1a; 可视化是模式、关系、异常 1.2三基色原理&#xff1a; 三基色:红色、绿色和蓝色 1.3Excel数据可视化 1.3.1 excel数据分析-13个图表可视化技巧 1.3.2 excel数据分析-28个常用可视化图表&#xff08;video&#xff09; 1.3.3Excel可视化…

适配器模式(Adapter Pattern) C++

上一节&#xff1a;原型模式&#xff08;Prototype Pattern&#xff09; C 文章目录 0.理论1.组件2.类型3.什么时候使用 1.实践1.基础接口和类2.类适配器实现3.对象适配器实现 0.理论 适配器模式&#xff08;Adapter Pattern&#xff09;是一种结构型设计模式&#xff0c;它允…

基于JAVA的就医保险管理系统 开源项目

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 科室档案模块2.2 医生档案模块2.3 预约挂号模块2.4 我的挂号模块 三、系统展示四、核心代码4.1 用户查询全部医生4.2 新增医生4.3 查询科室4.4 新增号源4.5 预约号源 五、免责说明 一、摘要 1.1 项目介绍 基于JAVAVue…

B站项目-基于Pytorch的ResNet垃圾图片分类

基于Pytorch的ResNet垃圾图片分类 数据集预处理 画图片的宽高分布散点图 import osimport matplotlib.pyplot as plt import PIL.Image as Imagedef plot_resolution(dataset_root_path):image_size_list []#存放图片尺寸for root, dirs, files in os.walk(dataset_root_pa…

提升Vue3应用效率的秘诀:深入比较ref与reactive!

ref 和 reactive 是 Vue3 中实现响应式数据的核心 API。ref 用于包装基本数据类型&#xff0c;而 reactive 用于处理对象和数组。尽管 reactive 似乎更适合处理对象&#xff0c;但 Vue3 官方文档更推荐使用 ref。 我的想法&#xff0c;ref就是比reactive好用&#xff0c;官方也…

【深度学习】Pytorch教程(十三):PyTorch数据结构:5、张量的梯度计算:变量(Variable)、自动微分、计算图及其可视化

文章目录 一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构1、Tensor&#xff08;张量&#xff09;1. 维度&#xff08;Dimensions&#xff09;2. 数据类型&#xff08;Data Types&#xff09;3. GPU加速&#xff08;GPU Acceleration&#xff09; 2、张量的数学运算1. 向量运算2. 矩阵…

Netty NIO 非阻塞模式

1.概要 1.1 说明 使用非阻塞的模式&#xff0c;就可以用一个现场&#xff0c;处理多个客户端的请求了 1.2 要点 ssc.configureBlocking(false);if(sc!null){ sc.configureBlocking(false); channels.add(sc); }if(len>0){ byteBuffer.flip(); 2.代码 2.1 服务端代码 …

mini-spring|定义标记类型Aware接口,实现感知容器对象

**前言&#xff1a;**如果我们想获得 Spring 框架提供的 BeanFactory、ApplicationContext、BeanClassLoader等这些能力做一些扩展框架的使用时该怎么操作呢。所以我们本章节希望在 Spring 框架中提供一种能感知容器操作的接口&#xff0c;如果谁实现了这样的一个接口&#xff…

智慧城市与数字孪生:共创未来城市新篇章

一、引言 随着科技的飞速发展&#xff0c;智慧城市与数字孪生已成为现代城市建设的核心议题。智慧城市注重利用先进的信息通信技术&#xff0c;提升城市治理水平&#xff0c;改善市民生活品质。而数字孪生则通过建立物理城市与数字模型之间的连接&#xff0c;为城市管理、规划…

docker容器技术(2)

docker容器数据卷 什么是数据卷&#xff1f; 在Docker中&#xff0c;数据卷&#xff08;Data Volumes&#xff09;是一种特殊的目录&#xff0c;可以在容器和主机之间共享数据。它允许容器内的文件持久存在&#xff0c;并且可以被多个容器共享和访问。 数据卷的主要作用如下&am…

jdk21本地执行flink出现不兼容问题

环境说明&#xff1a;换电脑尝尝鲜&#xff0c;jdk&#xff0c;flink都是最新的&#xff0c;千辛万苦把之前的项目编译通过&#xff0c;跑一下之前的flink项目发现启动失败&#xff0c;啥都不说了上异常 Exception in thread "main" java.lang.IllegalAccessError: …

贝叶斯核机器回归拓展R包:bkmrhat

1.摘要 bkmrhat包是用于扩展bkmr包的贝叶斯核机器回归&#xff08;Bayesian Kernel Machine Regression, BKMR&#xff09;分析工具&#xff0c;支持多链推断和诊断。该包利用future, rstan, 和coda包的功能&#xff0c;提供了在贝叶斯半参数广义线性模型下进行identity链接和 …