欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos本篇概览经过《Jaeger开发入门(java版)》的实战,相信您已经能将自己的应用接入Jaeger,并用来跟踪定位问题了,本文将介绍Jaeger一个小巧而强大的辅助功能,用少量改动大幅度提升定位问题的便利性:将业务日志与Jaeger的trace关联在正式开始前,咱们先来看一个具体的问题:一次web请求可能有多条业务日志(log4j或者logback配置的那种),这和您写代码执行log.info的次数有关,假设有10条,那么十次请求就有一百条业务日志;通过jaeger发现这十次请求中有一次耗时特别长,想定位一下具体原因,现在问题来了:一共有100条业务日志,到底哪些是和Jaeger中耗时长的哪一次请求有关?您可能会说:有些业务特征如user-id,咱们可以写入span的tag或者log中,这样通过span查到user-id,再去日志中查找含有此user-id的日志即可,这样确实可以,但未必每条日志都有user-id,所以并非最佳方式好在Jaeger官方给出了一种简单有效的方案:基于MDC,Jaeger的SDK在日志中注入trace相关的变量关于MDC关于sl4j的MDC不是本篇的重点,因此只把本篇用到的特性简单说说即可,经验丰富的您如果对MDC已经了解,请跳过此节 在sl4j的配置文件中可以配置日志的格式,例如logback的配置文件如下,可见模板中新增了一段内容 [user-id=%X{user-id}] :INFO 再来看一段日志的代码,先调用 MDC.put 方法将一个键值对写入当前线程的诊断上下文map(diagnostic context map),键名和上面的模板中配置的%X{user-id} 一模一样:@GetMapping("/test") public void test() { MDC.put("user-id", "user-" + System.currentTimeMillis()); log.info("this is test request"); }现在把代码运行起来,打印日志看看,如下所示,之前模板中配置的 %X{user-id} 已被替换成了user-1632122267618 ,就是代码中MDC.put 设置的值:15:17:47 [http-nio-18081-exec-6] INFO c.b.j.c.c.HelloConsumerController [user-id=user-1632122267618] this is test request以上就是MDC的基本功能:对日志模板中的变量进行填充,填充的内容可以用 MDC.put 方法随意设置;此刻聪明的您应该能猜到jaeger官方的方案是如何实现的了,没错,就是借助MDC将trace信息填充到日志模板中,这样每行日志都有了trace信息,咱们在jaeger web页面中感兴趣的任何一次trace,都能找到对应的日志了 关于Jaeger的官方方案Jaeger的官方方案如下图所示,SDK已经把 traceId 、spanId 、sampled 写入当前线程的诊断上下文map(diagnostic context map),只要日志模板中配置上述三个变量,就会在所有业务日志中输出它们具体的值: 看起来似乎非常简单,那就动手编码试试吧 编码实战jaeger与MDC的关联只是个小功能,没必要大张旗鼓的新建项目,基于《Jaeger开发入门(java版)》的代码继续开发即可,也就是说修改两个子工程jaeger-service-consumer和jaeger-service-provider的源码,让它们的业务日志打印出Jaeger的trace信息首先从 jaeger-service-provider 工程开始,增加一个标准的logback日志配置文件logback.xml ,如下所示,日志模板中已添加了traceId 、spanId 、sampled 变量:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> %d{HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{10} [user-id=%X{user-id}] %msg%n utf-8 再去检查配置类,确认JaegerTracer实例化时用了MDCScopeManager参数,如下所示,咱们在上一章已经这么做了,可以维持不变: package com.bolingcavalry.jaeger.provider.config; import io.jaegertracing.internal.MDCScopeManager; import io.opentracing.contrib.java.spring.jaeger.starter.TracerBuilderCustomizer; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class JaegerConfig { @Bean public TracerBuilderCustomizer mdcBuilderCustomizer() { // 1.8新特性,函数式接口 return builder -> builder.withScopeManager(new MDCScopeManager.Builder().build()); } }接下来是在业务代码中随意加几行打印日志的代码,如下图红框所示: 接下来继续修改 jaeger-service-consumer 子工程,具体步骤与刚才改造 jaeger-service-provider 时一模一样,就不多占用篇幅赘述了,记得在业务代码中随意加几行日志,如下图红框: 开发完成,开始验证吧 验证像《Jaeger开发入门(java版)》那样操作,将 jaeger-service-consumer 和jaeger-service-provider 编译构建制作成docker镜像用docker-compose将所有服务启动,然后通过浏览器访问 jaeger-service-consumer 的服务,多访问几次打开jaeger的web页面,可以看到多次请求的trace,咱们随机选择一个,鼠标点击下图红框中的圆点: 此时会跳转到该trace的详情页,注意页面的url,如下图红框,里面的 2037fe105d73f4a5 就是traceid: 用 2037fe105d73f4a5 搜索 jaeger-service-provider 的日志,由于应用部署在docker中,咱们要用docker log和grep命令组合来过滤,如下所示,咱们代码写的日志都打印出来了,并且红框中就是traceid等关键信息 再去查看 jaeger-service-consumer 的日志,如下图红框,本次请求相关的日志也可以通过traceid搜索到 至此,本篇实战就完成了,Jaeger的web页面上的任何一个trace,现在都能轻易找到与之对应的所有业务日志,这在定位问题时简直是如虎添翼的效果,如果您的系统用了ELK或者EFK来汇总所有分布式服务的日志,那就更高效了 欢迎关注头条号:程序员欣宸学习路上,你不孤单,欣宸原创一路相伴... logback INFO %d{HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{10} [traceId=%X{traceId} spanId=%X{spanId} sampled=%X{sampled}] %msg%n utf-8