前言: 随着dubbo的开源, 以及成为apache顶级项目. dubbo越来越受到国内java developer欢迎, 甚至成为服务化自治的首选方案. 随着微服务的流行, 如何跟踪整个调用链, 成了一个课题. 大家能够达成一致的思路, 在调用中添加traceId/logid信息, 至于如何实现, 各家都有自己的思路. 本文将对比几种方案, 重点讲解利用dubbo的自定义filter的机制, 来实现traceId/logid的透传. 方案一: 这个方案也是最直接的方法, 正如所谓所见即所得,

一.使用背景 开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志,在分布式环境中一般使用 ELK 来统一收集日志,但是在并发大时使用日志定位问题还是比较麻烦,由于大量的其他用户/其他线程的日志也一起输出穿行其中导致很难筛选出指定请求的全部相关日志,以及下游线程/服务对应的日志. 二.解决思路 每个请求都使用一个唯一标识来追踪全部的链路显示在日志中,并且不修改原有的 使用Logback的MDC机制日志模板中加入traceId标识,取值方式为%X{traceId} MDC(Mapped Diagnost

1.服务提供方的bubbo配置: <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc" xmlns:context="http://www.springf

数据库主键:标示唯一一条数据,譬如唯一商品,唯一订单 全局事务ID:实现分布式事务一致性的必备良药 请求ID:requestId,seesionId,标示一个请求或者一次会话的生命周期 身份证ID:代表你在中国的唯一标示 学号监狱号:你在某个机构的特殊代号 分布式全链路ID:一次在代码里留下到此一游的留念 等等....   TraceId 作用 标示一次调用的上下文ID,通过此ID可以获悉你所做事情的足迹链. 譬如可以: 统计走过的每个方法的耗时 获取你自己对自己说的话(自己打得日志) 排查错误

1.父子线程间的传递问题 ThreadLocal的子类InheritableThreadLocal其实已经帮我们处理好了,通过这个组件可以实现父子线程之间的数据传递,在子线程中能够父线程中的ThreadLocal本地变量. 我们发现InheritableThreadLocal中createMap,以及getMap方法处理的对象不一样了,其中在ThreadLocal中处理的是threadLocals,而InheritableThreadLocal中的是inheritableThreadLocals

ThreadLocal变量的说法来自于Java,这是在多线程模型下出现并发问题的一种解决方案. ThreadLocal变量作为线程内的局部变量,在多线程下可以保持独立,它存在于 线程的生命周期内,可以在线程运行阶段多个模块间共享数据.那么,ThreadLocal变量 又如何与node.js扯上关系呢? node模型 node的运行模型无需再赘言: "事件循环 + 异步执行",可是node开发工程师比较感兴趣的点 大多集中在 "编码模式"上,即异步代码同步编写,由此提

1.业务架构:从单体式到微服务 K歌亭是唱吧的一条新业务线,旨在提供线下便捷的快餐式K歌方式,用户可以在一个电话亭大小的空间里完成K歌体验.K歌亭在客户端有VOD.微信和Web共三个交互入口,业务复杂度较高,如长连接池服务.用户系统服务.商户系统.增量更新服务.ERP等.对于服务端的稳定性要求也很高,因为K歌亭摆放地点不固定,很多场所的运营活动会造成突发流量. 为了快速开发上线,K歌亭项目最初采用的是传统的单体式架构,但是随着时间的推移,需求的迭代速度变得很快,代码冗余变多,经常会出现牵一发动全

1.业务架构:从单体式到微服务 K歌亭是唱吧的一条新业务线,旨在提供线下便捷的快餐式K歌方式,用户可以在一个电话亭大小的空间里完成K歌体验.K歌亭在客户端有VOD.微信和Web共三个交互入口,业务复杂度较高,如长连接池服务.用户系统服务.商户系统.增量更新服务.ERP等.对于服务端的稳定性要求也很高,因为K歌亭摆放地点不固定,很多场所的运营活动会造成突发流量. 为了快速开发上线,K歌亭项目最初采用的是传统的单体式架构,但是随着时间的推移,需求的迭代速度变得很快,代码冗余变多,经常会出现牵一发动全

1.分布式链路监控与追踪产生背景2.SpringCloud Sleuth + Zipkin3.分布式服务追踪实现原理4.搭建Zipkin服务追踪系统5.搭建Zipkin集成RabbitMQ异步传输6.SpringCloud2.x新知识介绍 分布式链路监控与追踪产生背景 在微服务系统中,随着业务的发展,系统会变得越来越大,那么各个服务之间的调用关系也就变得越来越复杂.一个 HTTP 请求会调用多个不同的微服务来处理返回最后的结果,在这个调用过程中,可能会因为某个服务出现网络延迟过高或发送错误导致请

Golang项目的测试实践 最近有一个项目,链路涉及了4个服务.最核心的是一个配时服务.要如何对这个项目进行测试,保证输出质量,是最近思考和实践的重点.这篇就说下最近这个实践的过程总结. 测试金字塔 按照Mike Cohn提出的"测试金字塔"概念,测试分为4个层次 最下面是单元测试,单元测试对代码进行测试.再而上是集成测试,它对一个服务的接口进行测试.继而是端到端的测试,我也称他为链路测试,它负责从一个链路的入口输入测试用例,验证输出的系统的结果.再上一层是我们最常用的UI测试,就是测

本文让我们一起来学习 golang Context 的使用和标准库中的Context的实现. golang context 包 一开始只是 Google 内部使用的一个 Golang 包,在 Golang 1.7的版本中正式被引入标准库.下面开始学习. 简单介绍 在学习 context 包之前,先看几种日常开发中经常会碰到的业务场景: 业务需要对访问的数据库,RPC ,或API接口,为了防止这些依赖导致我们的服务超时,需要针对性的做超时控制. 为了详细了解服务性能,记录详细的调用链Log. 上面

前言 Ym8V9H.png (高清无损原图.pdf关注公众号后回复 ThreadLocal 获取,文末有公众号链接) 前几天写了一篇AQS相关的文章:我画了35张图就是为了让你深入 AQS,反响不错,还上了博客园首页编辑推荐,有生之年系列呀,哈哈. image.png 这次趁热打铁再写一篇ThreadLocal的文章,同样是深入原理,图文并茂. 全文共10000+字,31张图,这篇文章同样耗费了不少的时间和精力才创作完成,原创不易,请大家点点关注+在看,感谢. 对于ThreadLocal,大家的

前言 在项目生产中日志的记录是必不可少的,在.net项目中,要说日志组件,log4net绝对可有一席之地,随着公司业务的发展,微服务则必定无可避免.在跨服务中通过日志进行分析性能或者排查故障点,如何快速定位日志尤为关键.链路追踪技术的出现正是解决这些痛点的. 分布式链路追踪需要收集单次请求所经过的所有服务,而且为了知道请求细节,还需要将具体的业务日志进行串联,而这一切的基础就是要通过一个traceid从头传到尾,相当于将该次请求过程产生的所有日志都关联其traceid,事后排查问题只需要知道tr

日志追踪 日志追踪对于功能问题的排查和数据流转的路径分析时非常重要的,有了全链路日志追踪体系机制可以非常有效且快速的定位问题,但在多线程环境中,若没有相关成熟的框架的支持,想要实现日志追踪,就需要手动将主线程中的日志参数传递给子线程,接下来就在线程池场景下借助MDC实现了traceId参数的透传. 候选方案 方案1:解决办法是采用自定义的日志格式,把用户的信息采用某种方式编码在日志记录中.这种方式的问题在于要求在每个使用日志记录器的类中,都可以访问到用户相关的信息.这样才可能在记录日志时使用.这

一.要解决什么问题: 使用elk的过程中发现如下问题: 1.无法准确定位一个请求经过了哪些服务 2.多个请求线程的日志交替打印,不利于查看按时间顺序查看一个请求的日志. 二.期望效果 能够查看一个请求完整的链路日志,不受其它请求日志的干扰. 三.动手实现 消费端需要做什么: 1.新建一个拦截器,拦截所有请求,在调用接口前生成一个链路id(traceId)并放入log4j的MDC和dubbo的RpcContext的attachment,此处拦截器是基于jfinal实现,spring mvc可用其它

分布式环境下,对于线上出现问题往往比单体应用要复杂的多,原因是前端的一个请求可能对应后端多个系统的多个请求,错综复杂. 对于快速问题定位,我们一般希望是这样的: 从下到下关键节点的日志,入参,出差,异常等. 关键节点的响应时间 关键节点依赖关系 而这些需求原来在单体应用中可以比较容易实现,但到了分布式环境,可能会出现: 每个系统的技术栈不同 有的系统有日志有的连日志都没有 日志实现手段不相同 以上系统都是自治的,要想看整体的调用链非常困难. 分布式系统日志统一的手段有很多,比如常见的ELK,但这

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body > *:last-child { margin-bottom: 0 !important; } a { color: #4183C4; } a.absent { color: #cc0000; } a.anchor { display: block; padding-left: 30px; margin-left: -30px; cursor: pointer; position: absolute

使用dubbo分布式框架进行微服务的开发,一个大系统往往会被拆分成很多不同的子系统,并且子系统还会部署多台机器,当其中一个系统出问题了,查看日志十分麻烦. 所以需要一个固定的流程ID和机器ip地址等来把所有的日志进行染色处理,当然可以通过调用其他接口时参数进行传递,但是这样子对代码的耦合性太强,对代码有侵入性. 我们可以通过dubbo的filter 结合slf4j的MDC或者log4j2的ThreadContext的进行参数的注入,可以直接在日志文件中配置被注入的参数,这样就对系统和日志id打印

一.实现思路 1.过滤器实现思路 所有调用链数据都通过过滤器实现埋点并收集.同一条链共享一个traceId.每个节点有唯一的spanId. 2.共享传递方式 1.rpc调用:通过隐式传参.dubbo有提供spi在rpc调用之前塞到请求中.参考:dubbo系列六.SPI扩展Filter隐式传参 2.http调用:通过servlet过滤器.在请求前放入requestHead中传递.resTemplate也是如此. 参考:调用链二.Zipkin 和 Brave 实现(springmvc.RestTem

使用dubbo分布式框架进行微服务的开发,一个大系统往往会被拆分成很多不同的子系统,并且子系统还会部署多台机器,当其中一个系统出问题了,查看日志十分麻烦. 所以需要一个固定的流程ID和机器ip地址等来把所有的日志进行染色处理,当然可以通过调用其他接口时参数进行传递,但是这样子对代码的耦合性太强,对代码有侵入性. 我们可以通过dubbo的filter 结合slf4j的MDC或者log4j2的ThreadContext的进行参数的注入,可以直接在日志文件中配置被注入的参数,这样就对系统和日志id打印