注解打印日志和数据链路追踪

我是3y，一年CRUD经验用十年的markdown程序员‍常年被誉为优质八股文选手

今天来聊些大家都用得上的东西：数据链路追踪。之前引入了系统的监控来快速定位应用操作系统上的问题，而业务问题呢？在这篇文章中你可以看到用注解的方式打印日志，也能看到简易版的全链路追踪是怎么实现的。

不多BB，开始吧

01、注解日志打印

日志的搭建我在austin最开始的前几篇已经有提及了，之前一直在等我的基友@蛮三刀酱他的日志组件库上传到Maven库，好让我使用使用下。在最近，他已经更新了两个版本，然后传到了Maven库了，所以我就来接入了

这个组件库做的事情就是使用注解的方式来打印日志信息，并支持SpEL解析、自定义上下文以及自定义函数。它支持的东西听起来很牛逼，但说白了就是让记录日志的方式做得更装逼。我们写个破代码还能装逼，这谁受得了！这谁顶得住！

现在我已经把注解在方法上定义了，当该方法被调用时，它打印了以下的日志：

看起来很好用，对不对？通过一个注解，我就能把方法的入参信息打印出来，有bizType和bizId给我们自定义，那就可以很方便地定位出打印日志的地方了，并且他还贴心把response返回值也输出到日志上。

至少在这个接口上，这非常符合我这个场景的需求，我们再通过一张图稍微重温下这个send接口到底做了什么事：

在接口层面打印入参信息以及返回值就能定位到很多问题（懂的都懂），使用注解还不用干扰到我们正常的业务代码就能打印出这么好的日志信息了（这个逼是装上了）

它的实现原理并不复杂，感兴趣的小伙伴可以拉代码自己看看，先看readmd再看代码！！

GitHub：https://github.com/qqxx6661/logRecord

总的来说，他通过SpEL表达式来读取到#sendRequest入参对象的信息，而注解解析则用的是Spring AOP。至于自定义上下文以及自定义函数我在这是没用到的，至少在austin项目场景下，我感觉都没什么用。哦，对了，它还能将日志输出到别的管道（MQ）。可惜的是，我这场景也用不到。

在目前的实现下，我就只有这个接口能用到该组件，我承认他在某些场景是很好用。

但它是有局限性的：打印的日志信息跟方法参数强相关：如果要打印方法参数以外的变量那需要用到上下文Context 或者自定义函数 。自定义函数的使用姿势是有局限性的，我们并不能把日志所涉及的变量都抽取到某函数上。如果用上下文Context的话，还是得嵌入业务代码里，那为啥不直接拼装好日志打呢？

我一度怀疑是不是我的使用姿势不对，跟基友探讨了下，我的应用场景下还得自己抽取LogUtils进行日志打印。

02、数据链路追踪

从上面的接口打印的日志以及能很快地排查出接入层的问题了，其实重头戏其实是在处理层上，回顾下处理层目前做的事情：

在处理层上会有不少的平台过滤规则，这些过滤规则大多都不是针对于消息模板的，而是针对于userId(接收者)的。在这个处理过程中，记录下每个消息模板中的每个用户的执行情况就尤其重要了。

1、定位和排查问题。如果客户反馈用户收不到短信，一般情况下都在这个处理的过程中导致的（可能是被去重，可能是调用接口出问题）

2、对模板执行的整体链路数据分析。一个消息模板一天发送的量级，中途被每个规则过滤的量级，成功下发的量级以及消息最后被点击的量级。除了点击数据，其他的数据都来源处理层

基于上面的背景，我设计了一套埋点的规则，在处理关键链路上打上对应的点位

目前点位的信息是不全的，随着系统的完善和接入各个渠道，这里的点位信息还会继续增加，只要我们认为有哪些地方是需要记录下来的，就可以增加。

可能看到这里你会觉得有些抽象，我请求一次接口打印下日志就容易懂啦：

// 1、接入层打印日志（returnStr打印处理结果，而msg打印出入参信息）
2022-01-08 15:44:53.512 [http-nio-8080-exec-7] INFO  com.java3y.austin.utils.LogUtils - 
{"bizId":"1","bizType":"SendService#send","logId":"34df87fc-0489-46c1-b39f-cafd7652f55b",
"msg":"{\"code\":\"send\",\"messageParam\":{\"extra\":null,\"receiver\":\"13288888888\",\"variables\":{\"title\":\"yyyyyy\",\"contentValue\":\"66661641627893157\"}},\"messageTemplateId\":1}","operateDate":1641627893512,"returnStr":"{\"code\":\"00000\",\"msg\":\"操作成功\"}","success":true,"tag":"operation"}

// 2、处理层打印入口日志（表示成功消费到Kafka的消息 state=10）
2022-01-08 15:44:53.622 [org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#6-0-C-1] INFO  com.java3y.austin.utils.LogUtils - 
{"businessId":1000000120220108,"ids":["13288888888"],"state":10,"timestamp":1641627893622}

// 3、处理层打印入口日志（表示成功消费到Kafka的原始日志）
2022-01-08 15:44:53.622 [org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#6-0-C-1] INFO  com.java3y.austin.utils.LogUtils - 
{"bizType":"Receiver#consumer","object":{"businessId":1000000120220108,"contentModel":{"content":"66661641627893157"},"deduplicationTime":1,"idType":30,"isNightShield":0,"messageTemplateId":1,"msgType":10,"receiver":["13288888888"],"sendAccount":66,"sendChannel":30,"templateType":10},"timestamp":1641627893622}

// 4、处理层打印逻辑过滤日志（state=20，表示这条消息由于配置了丢弃，已经丢弃掉）
2022-01-08 15:44:53.623 [pool-8-thread-3] INFO  com.java3y.austin.utils.LogUtils - 
{"businessId":1000000120220108,"ids":["13288888888"],"state":20,"timestamp":1641627893622}

我打印日志的核心逻辑是：

在入口侧（这里包括接口的入口以及刚消费Kafka的入口）需要打印出原始的信息。原始信息有了，才好对问题进行定位和排查，至少帮助我们复现
在处理过程中使用某个标识来标明处理的过程（10代表成功消费Kafka，20代表该消息已经被丢弃...)，并且日志的格式是统一的这样后续我们可以统一清洗该日志信息