企业原生微服务平台技术方案建议书 - 图文(4)

? 高效的存储策略 ? 易于运维

? 提供各种客户端开发库 ? 警告和报警 ? 数据导出

Spring cloud的sleuth特点：

Span：基本工作单元，例如，在一个新建的span中发送一个RPC等同于发送一个回应请求给RPC，span通过一个64位ID唯一标识，trace以另一个64位ID表示，span还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、关键值注释(tags)、span的ID、以及进度ID(通常是IP地址)

span在不断的启动和停止，同时记录了时间信息，当你创建了一个span，你必须在未来的某个时刻停止它。

Trace：一系列spans组成的一个树状结构，例如，如果你正在跑一个分布式大数据工程，你可能需要创建一个trace。

Annotation：用来及时记录一个事件的存在，一些核心annotations用来定义一个

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请求的开始和结束

产品需要产生log，记录产品的运行情况，使用elasticsearch+logstash+kibba来完成监控。

Logstash的Grok模式： filter { # pattern matching logback pattern grok { match => { \=> \+%{LOGLEVEL:severity}\\s+\\[%{DATA:service},%{DATA:trace},%{DATA:span},%{DATA:exportable}\\]\\s+%{DATA:pid}---\\s+\\[%{DATA:thread}\\]\\s+%{DATA:class}\\s+:\\s+%{GREEDYDATA:rest}\} } } JSON Logback with Logstash 为了方便获取Logstash，通常保存log在JSON文件中而不是text文件中，配置方法如下： 依赖建立 ? ? 确保Logback在classpath中(ch.qos.logback:logback-core) 增加LogstashLogback编码 - version 4.6的例子：net.logstash.logback:logstash-logback-encoder:4.6 17

Logback建立

以下是一个Logback配置的例子：

? ? ?

使用JSON格式记录应用信息到build/${spring.application.name}.json文件 有两个添加注释源- console和标准log文件 与之前章节使用相同的log模式

value=\HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr([${springAppName:-},%X{X-B3-TraceId:-},%X{X-B3-SpanId:-},%X{X-Span-Export:-}]){yellow} %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}\

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${LOG_FILE}

${LOG_FILE}.%d{yyyy-MM-dd}.gz

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n>

7

${CONSOLE_LOG_PATTERN} utf8

${LOG_FILE}.json

${LOG_FILE}.json.%d{yyyy-MM-dd}.gz

7

20