分布式日志和链路追踪
分布式日志
实现思路
分布式日志框架服务的实现思路基本是一致的，如下：
- 日志收集器：微服务中引入日志客户端，将记录的日志发送到日志服务端的收集器，然后以某种方式存储
- 数据存储：一般使用ElasticSearch分布式存储，把收集器收集到的日志格式化，然后存储到分布式存储中
- web服务：利用ElasticSearch的统计搜索功能，实现日志查询和报表输出
比较知名的分布式日志服务包括：
- ELK：elasticsearch、Logstash、Kibana
- GrayLog
ELK存在的问题
- 不能处理多行日志，比如Mysql慢查询，Tomcat/Jetty应用的Java异常打印
- 不能保留原始日志，只能把原始日志分字段保存，这样搜索日志结果是一堆Json格式文本，无法阅读。
- 不符合正则表达式匹配的日志行，被全部丢弃。
Graylog的优点
- 一体化方案，安装方便，不像ELK有3个独立系统间的集成问题。
- 采集原始日志，并可以事后再添加字段，比如http_status_code，response_time等等。
- 自己开发采集日志的脚本，并用curl/nc发送到Graylog Server，发送格式是自定义的GELF，Flunted和Logstash都有相应的输出GELF消息的插件。自己开发带来很大的自由度。实际上只需要用inotifywait监控日志的modify事件，并把日志的新增行用curl/netcat发送到Graylog Server就可。
- 搜索结果高亮显示，就像google一样。
- 搜索语法简单，比如：
source:mongo AND reponse_time_ms:>5000，避免直接输入elasticsearch搜索json语法 - 搜索条件可以导出为elasticsearch的搜索json文本，方便直接开发调用elasticsearch rest api的搜索脚本。
GrayLog的使用
GrayLog的流程框架图
流程如下：
- 微服务中的GrayLog客户端发送日志到GrayLog服务端
- GrayLog把日志信息格式化，存储到Elasticsearch
- 客户端通过浏览器访问GrayLog，GrayLog访问Elasticsearch
这里MongoDB是用来存储GrayLog的配置信息的，这样搭建集群时，GrayLog的各节点可以共享配置。
GrayLog的安装
此时我们需要在docker中安装Mongodb, elasticSearch，GrayLog。
#部署Elasticsearch
docker run -d \
--name elasticsearch \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
-e "discovery.type=single-node" \
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
--privileged \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.17.5
#部署MongoDB（
docker run -d \
--name mongodb \
-p 27017:27017 \
--restart=always \
-v mongodb:/data/db \
-e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=sl \
-e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=123321 \
mongo:4.4
#部署 ，分别设置es和mongo的地址
docker run \
--name graylog \
-p 9000:9000 \
-p 12201:12201/udp \
-e GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://192.168.150.101:9000/ \
-e GRAYLOG_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.150.101:9200/ \
-e GRAYLOG_ROOT_TIMEZONE="Asia/Shanghai" \
-e GRAYLOG_WEB_ENDPOINT_URI="http://192.168.150.101:9000/:9000/api" \
-e GRAYLOG_PASSWORD_SECRET="somepasswordpepper" \
-e GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918 \
-e GRAYLOG_MONGODB_URI=mongodb://sl:[email protected]:27017/admin \
-d \
graylog/graylog:4.3命令解读：
- 端口信息：
-
-p 9000:9000：GrayLog的http服务端口，9000-p 12201:12201/udp：GrayLog的GELF UDP协议端口，用于接收从微服务发来的日志信息
- 环境变量
-
-e GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI：对外开放的ip和端口信息，这里用9000端口-e GRAYLOG_ELASTICSEARCH_HOSTS：GrayLog依赖于ES，这里指定ES的地址-e GRAYLOG_WEB_ENDPOINT_URI：对外开放的API地址-e GRAYLOG_PASSWORD_SECRET：密码加密的秘钥-e GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2：密码加密后的密文。明文是admin，账户也是admin-e GRAYLOG_ROOT_TIMEZONE="Asia/Shanghai"：GrayLog容器内时区-e GRAYLOG_MONGODB_URI：指定MongoDB的链接信息
graylog/graylog:4.3：使用的镜像名称，版本为4.3
进行测试
访问对应的9000端口。
集成微服务进行测试
导入依赖
biz.paluch.logging
logstash-gelf
1.15.0
修改Logback.xml
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} - [%thread] - %-5level - %logger{50} - %msg%n
DEBUG
${logback.logdir}/${logback.appname}/${logback.appname}.log
${logback.logdir}/${logback.appname}/${logback.appname}.%d{yyyy-MM-dd}.log.zip
90
UTF-8
%d [%thread] %-5level %logger{36} %line - %msg%n
udp:192.168.150.101
12201
1.1
${appName}
true
true
true
yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS
8192
这样就实现了微服务的分布式日志。
调用work服务的查询方法，日志就会出现在控制面板上。
日志回收策略
点击Default index set的Edit进行设置日志的回收策略。
日志的回策略有三种。
分别是：
Index Message Count：按照日志数量统计，默认超过20000000条日志开始清理Index Size：按照日志大小统计，默认超过1GB开始清理Index Time：按照日志日期清理，默认日志存储1天
搜索语法
搜索语法的格式
#不指定字段，默认从message字段查询
输入：undo
#输入两个关键字，关系为or
undo 统计
#加引号是需要完整匹配
"undo 统计"
#指定字段查询，level表示日志级别，ERROR（3）、WARNING（4）、NOTICE（5）、INFO（6）、DEBUG（7）
level: 6
#或条件
level:(6 OR 7)自定义展示字段
可以在allMessage中显示字段。
这里添加了level字段。
日志统计仪表
创建仪表
点击Create new dashboard，创建一个新的仪表。
在该仪表中我们可以进行DIY。
可以DIY成这种效果。
分布式日志面试题
问: 在服务中你们通常会进入哪些信息呢?
答: 会记录: 服务的名称，日志的级别，日志的详细信息，时间，对应的类，调用的方法。
问: 那会在什么时候进行记录日志?
答: 在有异常信息和调用重要方法时的参数传入时会记录日志。
链路追踪
APM
什么是APM?
随着微服务架构的流行，一次请求往往需要涉及到多个服务，因此服务性能监控和排查就变得更复杂
- 不同的服务可能由不同的团队开发、甚至可能使用不同的编程语言来实现
- 服务有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心
因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题，这就是APM系统，全称是（Application Performance Monitor，当然也有叫 Application Performance Management tools）
APM最早是谷歌公开的论文提到的 Google Dapper。Dapper是Google生产环境下的分布式跟踪系统，自从Dapper发展成为一流的监控系统之后，给google的开发者和运维团队帮了大忙，所以谷歌公开论文分享了Dapper。
原理
- 包括：前端（A），两个中间层（B和C），以及两个后端（D和E）
- 当用户发起一个请求时，首先到达前端A服务，然后分别对B服务和C服务进行RPC调用；
- B服务处理完给A做出响应，但是C服务还需要和后端的D服务和E服务交互之后再返还给A服务，最后由A服务来响应用户的请求；
如何才能实现跟踪呢？需要明白下面几个概念：
- 探针：负责在客户端程序运行时收集服务调用链路信息，发送给收集器
- 收集器：负责将数据格式化，保存到存储器
- 存储器：保存数据
- UI界面：统计并展示
探针会在链路追踪时记录每次调用的信息，Span是基本单元，一次链路调用（可以是RPC，DB等没有特定的限制）创建一个span，通过一个64位ID标识它；同时附加（Annotation）作为payload负载信息，用于记录性能等数据。
span的基本结构
type Span struct {
TraceID int64 // 用于标示一次完整的请求id
Name string //名称
ID int64 // 当前这次调用span_id
ParentID int64 // 上层服务的调用span_id 最上层服务parent_id为null，代表根服务root
Annotation []Annotation // 记录性能等数据
Debug bool
}
Skywalking的使用
主要的特征：
- 多语言探针或类库
-
- Java自动探针，追踪和监控程序时，不需要修改源码。
- 社区提供的其他多语言探针
-
-
- .NET Core
- Node.js
-
- 多种后端存储： ElasticSearch， H2
- 支持OpenTracing
-
- Java自动探针支持和OpenTracing API协同工作
- 轻量级、完善功能的后端聚合和分析
- 现代化Web UI
- 日志集成
- 应用、实例和服务的告警
部署安装
#在此之前需要部署es
#oap服务，需要指定Elasticsearch以及链接信息
docker run -d \
-e TZ=Asia/Shanghai \
--name oap \
-p 12800:12800 \
-p 11800:11800 \
-e SW_STORAGE=elasticsearch \
-e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=192.168.150.101:9200 \
apache/skywalking-oap-server:9.1.0
#部署ui，需要指定oap服务
docker run -d \
--name oap-ui \
-p 48080:8080 \
-e TZ=Asia/Shanghai \
-e SW_OAP_ADDRESS=http://192.168.150.101:12800 \
apache/skywalking-ui:9.1.0访问对应的端口48080。
微服务探针
我们需要在对应的微服务中添加探针。
需要准备Keywalking-gent文件（在资源中获取）
打开Idea在对应的微服务上添加VM的配置
#在探针处添加skywalking-agent.jar在电脑的对应位置
#设置服务的名称
#设置skywalking的面板地址
-javaagent:D:\skywalking-agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=ms::sl-express-ms-work
-Dskywalking.collector.backend_service=192.168.150.101:11800进行配置，效果为下:
访问接口进行测试
