基于Spring Boot + Dubbo的全链路日志追踪(一)

一、 概要

当前公司后端整体架构为:Spring Boot + Dubbo。由于早期项目进度等原因,对日志这块没有统一的规范,基本上是每个项目自己管自己的日志。这也对后面的问题排查带来了很大的困难,特别是那些需要同时或者多级调用Dubbo的服务场景,排查起来更加的困难。

现在需要实现从请求开始,到请求结束的全程日志跟踪。需求很简单,实现思路也不难,只需要全局添加一个traceId即可。

当然只有日志的记录是不够的,还要有日志的统一存储和查询。

二、 思路

2.1 日志采集与存储

初步选择的方案是:阿里云*日志服务。可免落地,直接存储。日志服务支持Appender直接发送。

替代方案:基于Logback appender + 消息队列 + ELK来实现。不过,这样的话,成本并不一定会比阿里云服务低。

2.2 当前项目改造

2.2.1 API接口

当前项目返回数据格式:

{
    "code": 200,
    "data": "Hello world",
    "msg": "ok"
}

改造后,所有HTTP API响应体中增加traceId字段:

{
    "code": 200,
    "data": "Hello world",
    "msg": "ok",
    "traceId": "bd41aed8b2da4895a9d2b43d1ef12595"
}

2.2.2 Dubbo

对于服务调用方:每次调用服务时,都需要向服务提供方传递traceId

对于服务提供方:每次服务响应时,都需要从服务调用方获取traceId,并将该traceId传递下去,直至该响应结束。

2.2.3 日志配置

需对当前日志格式及配置进行统一。

2.3 落地思路

2.3.1 API接口

项目内部使用org.slf4j.MDC传递traceId

使用拦截器完成traceId的设置与清除。请求到来时,生成并设置traceId;请求结束时,清除traceId

拦截器中无法修改HTTP响应体。可通过ControllerAdvice统一向Response Body中写入traceId

2.3.2 Dubbo

使用Dubbo提供的org.apache.dubbo.rpc.Filter来完成traceId的设置与获取。

三、 备注

Dubbo日志问题

Dubbo服务的调用,并不一定是HTTP Request引起的,所以会存在一些没有traceId的调用情况。这块需要单独的处理。

可对traceId的命名进行规范。

如:

  • req:xxa:xxx 表示 前端请求,xxa模块,序号标识xxx
  • tim:xxc:xxx 表示 定时器触发,xxc模块,序号标识xxx

命名规范需要根据具体业务来编写。示例仅供参考~

并且可对返回的数据进行适当的处理,使其避免暴露关键信息,同时还能方便问题的定位与处理。当然这个度还是需要根据具体业务和需求来把握。

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