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Spring Boot日志收集及链路追踪实现示例

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Spring Boot版本:2.3.4.RELEASE

最基本的日志功能及自定义日志

添加logback依赖:

<dependency>
    <groupId>net.logstash.logback</groupId>
    <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
    <version>5.3</version>
</dependency>

在application配置文件中设置日志保存路径:

server:
  port: 8888
# 日志保存路径
logging:
  file:
    path: _logs/mylog-${server.port}.logs

关于logback的配置文件

logback-spring.xml:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <!--解决在项目目录中生成LOG_PATH_IS_UNDEFINED文件-->
    <property name="LOG_PATH" value="${LOG_PATH:-${java.io.tmpdir:-/logs}}"/>
    <!-- 引入SpringBoot的默认配置文件defaults.xml -->
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>
    <!-- 引入SpringBoot中内置的控制台输出配置文件console-appender.xml -->
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/console-appender.xml"/>
    <!-- 引入自定义的文件输出配置文件logback-spring-file-level.xml -->
    <include resource="logback-spring-file-level.xml"/>
    <!-- 设置root logger的级别为INFO,并将控制台输出和文件输出中的appender都添加到root logger下 -->
    <root level="INFO">
        <!--没有这行,控制台将不会有输出,完全由日志进行输出-->
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
        <appender-ref ref="INFO_FILE"/>
        <appender-ref ref="WARN_FILE"/>
        <appender-ref ref="ERROR_FILE"/>
    </root>
    <!-- jmx可以动态管理logback配置-->
    <jmxConfigurator/>
</configuration>

logback-spring-file.level.xml:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<included>
    <!--INFO Level的日志-->
    <appender name="INFO_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}.INFOLevel.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
            <!-- 经过试验,maxHistory是指指定天数内,而不是多少天-->
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>50MB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <!-- 配置日志的级别过滤器,只保留INFO Level的日志-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <!-- 格式化输出-->
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"} %-5level -[%X{traceId}] - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--WARN Level的日志-->
    <appender name="WARN_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}.WARNLevel.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>50MB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <!--过滤级别-->
            <level>WARN</level>
            <!--onMatch:符合过滤级别的日志。ACCEPT:立即处理-->
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <!--onMismatch:不符合过滤级别的日志。DENY:立即抛弃-->
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"} %-5level -[%X{traceId}] - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--ERROR Level的日志-->
    <appender name="ERROR_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}.ERRORLevel.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>50MB</totalSizeCap>
            <!--<cleanHistoryOnStart>true</cleanHistoryOnStart>-->
        </rollingPolicy>
        <!--对指定级别的日志进行过滤-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <!--过滤级别-->
            <level>ERROR</level>
            <!--onMatch:符合过滤级别的日志。ACCEPT:立即处理-->
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <!--onMismatch:不符合过滤级别的日志。DENY:立即抛弃-->
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <!--日志输出格式-->
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"} %-5level - [%X{traceId}] - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--自定义日志-->
    <appender name="CUSTOM_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- %i用来标记分割日志的序号 -->
            <fileNamePattern>${LOG_PATH}.MYLOGGERLevel.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 单个日志文件最大maxFileSizeMB, 保存maxHistory天的历史日志, 所有日志文件最大totalSizeCapMB -->
            <!-- 经过试验,maxHistory是指指定天数内,而不是多少天-->
            <maxFileSize>300MB</maxFileSize>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>300MB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <!-- 配置日志的级别过滤器,只保留INFO Level的日志-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <!-- 格式化输出-->
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"}\t%X{traceId}\t%msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--自定义日志日志不用绑定在root下,只记录指定输出-->
    <logger name="my_logger" additivity="false">
        <appender-ref ref= "CUSTOM_FILE"/>
    </logger>
</included>

配置文件里的注释比较详细,可以根据需要自行修改,配置里有一个“traceId”,这不是logback自带的,是我为了实现日志追踪而添加的,后面会说到。

写接口来测试一下:

package com.cc.controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.UUID;
import java.util.logging.Logger;
@RestController
public class TestController {
    Logger LOGGER = Logger.getLogger(this.getClass().toString());
    Logger MyLogger = Logger.getLogger("my_logger");
    @GetMapping("/w")
    public String logWarning() {
        LOGGER.warning("这是一段 warning 日志:" + UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""));
        return "输出 warning 日志";
    }
    @GetMapping("/e")
    public String logError() {
        LOGGER.severe("这是一段 error 日志:" + UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""));
        return "输出 error 日志";
    }
    @GetMapping("/m")
    public String logMyLogger() {
        MyLogger.info("这是一段 自定义 日志:" + UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""));
        return "输出 自定义 日志";
    }
}

启动项目,分别执行测试接口,然后我们就可以在_logs文件夹内看到4个日志文件,分别是记录启动信息的INFO日志、记录警告的WARN日志、记录错误的ERROR日志以及自定义的MYLOGGER日志。

日志链路追踪

我们给HTTP请求赋予一个traceId,这个traceId将贯穿整个请求,请求过程中所有的日志都会记录traceId,由此达到快速定位问题和过滤无关日志的效果。

为了好看些,我们定义一个常量类:

package com.cc.config.logback;
/**
 * Logback常量定义
 * @author cc
 * @date 2021-07-12 10:41
 */
public interface LogbackConstant {
    String TRACT_ID = "traceId";
}

然后是logback过滤器:

package com.cc.config.logback;
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.servlet.*;
import java.io.IOException;
import java.util.UUID;
/**
 * 日志追踪id
 * @author cc
 * @date 2021-07-12 10:41
 */
@Component
public class LogbackFilter implements Filter {
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) {}
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        try {
            MDC.put(LogbackConstant.TRACT_ID, UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""));
            chain.doFilter(request, response);
        } finally {
            MDC.remove(LogbackConstant.TRACT_ID);
        }
    }
    @Override
    public void destroy() {}
}

我们用处理后的UUID作为traceId,现在再调用测试接口,可以看到日志中附带的traceId。

EFK日志收集系统

EFK是指ElasticsearchFilebeat、和Kibana,原本还有个logstash,但是logstash的使用没有filebeat简单,并且它的内容过滤功能并不是刚需,所以就不加上了,但是后面仍然会附带logstash的简要介绍。

先说明一下EKF的工作流程

环境准备

因为我的EFK环境是搭建在虚拟机的docker上,本机是Windows,所以为了让docker上的filebeat容器能检测到我的日志文件变化,我有两种方案:

因为VMWare建立共享文件夹十分简单,并且我也能在本地开发环境实时更新代码,所以选择了方案1。

容器创建

这里假设读者对docker有一定的了解,毕竟关于docker的介绍篇幅不小,而且也与主题无关,就不在这里细说了。

# 创建一个网络,用于容器间的通讯
docker network create mynetwork
docker run --name myes -p 9200:9200 -p 9300:9300 -itd --restart=always -v /etc/localtime:/etc/localtime -v /home/mycontainers/myes/data:/data --net mynetwork -e "discovery.type=single-node" -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m" elasticsearch:7.12.0
docker run --name myfilebeat -itd --restart=always -v /etc/localtime:/etc/localtime -v /mnt/hgfs/myshare/_logs:/data --net mynetwork -v /home/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml elastic/filebeat:7.12.0
docker run --name mykibana -p 5601:5601 -itd --restart=always -v /etc/localtime:/etc/localtime --net mynetwork -m 512m  --privileged=true kibana:7.12.0

上面filebeat的容器文件映射路径要注意,映射到了我的共享文件夹,所以不一定和大家一样,按需修改即可。

并且为了方便,我们直接映射了一个filebeat.yml配置文件到filebeat容器内,省的后面再进去修改了。

filebeat.yml:

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
  - /data/*.log
output.elasticsearch:
  hosts: ['myes']
  index: "filebeat-%{+yyyy-MM-dd}"
setup.template.name: "filebeat"
setup.template.pattern: "filebeat-*"
processors:
  - drop_fields:
      fields: ["log","input","host","agent","ecs"]

配置文件说明:

filebeat.inputs:	// 输入源
- type: log	// 标注这是日志类型
  enabled: true	// 启用功能
  paths:	// 路径
  - /data/*.log	// filebeat容器内的/data文件夹下,所有后缀为.log的文件
output.elasticsearch:	// 输出位置:elasticsearch,后面简称es
  hosts: ['myes']	// es的链接,因为我们做了网段所以可以通过容器名进行通讯
  index: "filebeat-%{+yyyy-MM-dd}"	// 自定义es索引
setup.template.name: "filebeat"	// 配置了索引,就需要设置这两项
setup.template.pattern: "filebeat-*" // 配置了索引,就需要设置这两项
processors: // 处理器
  - drop_fields:	// 过滤或者叫移除指定字段,因为进入es的数据默认会带上这些
      fields: ["log","input","host","agent","ecs"] 

让kibana连接到elasticsearch

进入kibana容器中,修改配置文件并重启:

docker exec -it mykibana bash

cd config/

vi kibana.yml

原内容:

server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

修改成:

server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://myes:9200" ]
monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

可以看出,如果es的容器名就是elasticsearch的话,就可以不用改。

测试容器有效性

elasticsearch:访问 http://ip:9200 ,有json内容出现则成功

kibana:访问 http://ip:5601 ,没有报错,出现可视化UI界面则成功,如果失败,基本是连接问题,请确认配置文件内连接elasticsearch的内容是否正确,确认容器间是否在同一个网段可以进行通讯,调试时可以在容器内互相ping进行确认。

filebeat:等会进kibana可视化界面就能知道

测试效果

调用接口 localhost:8888/w,或者是e/m接口,以输出日志内容到指定位置。此时filebeat已经能检测到文件内容变更并推送到elasticsearch

至此,EFK入门级部署完成。

用Golang手撸一个轻量级日志收集工具

EFK使用方便,界面美观,并且还支持分布式,可以说十分好用了,但是因为我的服务器内存没有那么充裕,用EFK的话要消耗接近1G,所以我选择了另一种方案:用Golang写一个服务,结合Linux的grep指令,从日志文件中提取匹配的内容。这种方案好处是用Golang写,内存占用很低,缺点是搜索效率低,但是对于我的小项目来说正合适。

附上Golang的代码,其实原理很简单,就是使用Gin框架启动一个Web服务,然后调用shell脚本提取内容:

package main
import (
    "fmt"
    "os/exec"
    "github.com/gin-gonic/gin"
)
func main() {
    runServer()
}
func runServer() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/log", func(c *gin.Context) {
        id := c.Query("id")
        result := runScript("./findLog.sh " + id)
        c.Header("Content-Type", "text/html; charset=utf-8")
        c.String(200, result)
    })
    r.Run(":18085")
}
func runScript(path string) string {
    cmd := exec.Command("/bin/bash", "-c", path)
    output, err := cmd.Output()
    if err != nil {
        fmt.Printf("Execute Shell:%s failed with error:%s", path, err.Error())
        return err.Error()
    }
    fmt.Printf("Execute Shell:%s finished with output:\n%s", path, string(output))
        return string(output)
}

findLog.sh:

cd /Users/chen/Desktop/mycontainers/mall-business/data/logs
id=$1
grep $id *.log% 

将这个Golang应用打包到指定平台运行即可。

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