一、背景 最近在持续改造项目，想通过日志查看用户所有的接口链路日志。在原来基于SpirngMVC的时候，那是比较好处理的，通过ThreadLocal，放入TraceId，就可以把一个TraceId传到各个地方，然后再需要的地方取出来，相当简单。但是在换了WebFlux，老实说，真还是有些麻烦。但这并不能难倒我们，发车！ 现
在使用xxl-job框架作为项目中的定时任务管理时，JobHandler线程记录日志时没有traceId，导致查询日志时不方便。其他框架如SpringMVC、Dubbo等都提供了拦截器，可以通过拦截器手动添加traceId，或者直接使用brave.zipkin自动添加traceId，网上有很多资料可以参考，这里仅介绍一下xxl-job集成
大家好，我叫刘玄，负责云效流水线的开发。程序员在日常工作中经常会遇到一些线上问题需要排查，本文的主人公程序员小张也不例外。但排查的过程却时常令他困扰不已。让我们一起看看他遇到了哪些问题，又是怎么解决的。 焦头烂额的一天 那是一个阳光明媚的上午，小张来到工位，打开电脑，备上咖
目录背景一、trace-dubbo组件介绍二、设计原理2.1 原理图2.2 实现方案2.2.1 consumer端实现2.2.2 provider端实现2.2.3 traceId和spanId生成算法2.2.4 ThreadLocal局限性三、使用步骤3.1.clone项目3.2.打包3.3.maven工程引入依赖3.4.日志输出配置3.5.服务入口调用初始化方法总结
作者：何甜甜在吗来源: juejin.cn/post/6844904101483020295 之前有一篇文章简单的介绍过MDC，这次结合具体的案例、生产中的具体问题深入了解一下MDC。 MDC 介绍 1、简介： MDC（Mapped Diagnostic Context，映射调试上下文）是 log4j 、logback及log4j2 提供的一种方便在多线程条件下记录
摘要 你的垂直电商系统在引入 RPC 框架，和注册中心之后已经完成基本的服务化拆分了，系统架构也有了改变： 现在，你的系统运行平稳，老板很高兴，你也安心了很多。而且你认为，在经过了服务化拆分之后，服务的可扩展性增强了很多，可以通过横向扩展服务节点的方式，进行平滑地扩容了，对于应对峰值
首先本次请求有一个traceId，也就是请求的唯一标识（原则上永远不会重复） 以此traceId或与此traceId相关的字符串作为key，value可任意 使用redis塞缓存（redis不是分布式的，所以以非分布式的缓存来解决分布式服务的一致性问题） 设置缓存注意两个点： setnx 这是redis设置缓存的指令，当设置
1、鹰眼平台的架构 首先在每个应用集群的运行环境中，每当应用中进行了远程服务调用、缓存、数据库访问等操作时，都会生成相关的访问日志并保存到应用所在的服务器上。 因为这些本地日志信息仅仅是一次业务请求处理中的部分日志信息，必须要将这些日志信息汇聚到一个地方才能进行全局的
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 《Jaeger实战(Java版)》系列全文 《分布式调用链跟踪工具Jaeger？两分钟极速体验》 《Jaeger开发入门(java版)》 《Java应用日志如何与Jaeger
本系列代码地址：https://github.com/HashZhang/spring-cloud-scaffold/tree/master/spring-cloud-iiford 我们使用 Log4j2 异步日志配置，防止日志过多的时候，成为性能瓶颈。这里简单说一下 Log4j2 异步日志的原理：Log4j2 异步日志基于高性能数据结构 Disruptor，Disruptor 是一个环
Zipkin 是一款开源的分布式实时数据追踪系统，基于 Google Dapper 的论文设计而来，由 Twitter 公司开发贡献；其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据。本文主要介绍下 Zipkin 的基本概念。 1、Zipkin 结构 1.1、Zipkin 服务端 Zipkin 服务端由四部分组成： Collector：收集器
0.修改requestBody旧方法 0.1 使用 ModifyRequestBodyGatewayFilterFactory @Slf4j @Component public class GlobalFilterImpl implements GlobalFilter, Ordered { @Autowired GatewayComponent gatewayComponent; @Override public int getOrder() {
原文： https://www.sohu.com/a/388387969_120342270 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，我们来看下面的图： 上图一个用户请求一个url，整个链路如图，每个处理层都会产生日
嘴巴会说（情商）比技术有时候更重要！ 水平有限，希望你看完有所收获！ 背景 1，filebeat直连Elasticsearch，需要对massage提取一些特定的字段。 2，如果你对数据需要处理的比较多还是建议用logstash，logstash更强大一些。 pipeline 简单介绍 pipeline 我最开始了解的时候是使用jenkins
问题：有一件事让我感到特别沮丧，那就是我经常写一些复杂的查询，但是我经常忘记保存它们或者不记得在我运行五个迭代之前的查询是什么样的。一个明智的做法是一直保存着你的脚本，但是当你处在尝试做一堆不同的事情时，你总有可能忘记了某些事情。在本技巧中，我们看看怎样创建一个会话的服
概述 日常工作中，程序员需要经常处理线上的各种大小故障，如果业务代码没打印日志或者日志打印的不好，会极大的加大了定位问题的难度，使得解决bug的时间变长了。 对于那种影响比较大的bug，处理时间是分秒必争的，慢几秒处理完，可能GMV就哗啦啦的掉了很多。 一个程序员是否优秀，其中一个
使用方式 连续使用两次反射 （1）在已经得到具体实例的情况下，使用反射获取其类型，然后获取其指定字段（该字段为引用类型，指向另一个类） （2）根据上一步得到的字段，继续通过反射调用其指定方法 代码 package com.example.gatewaydemo.filter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; im
本文只讲原理，不讲框架。分布式系统中日志追踪需要考虑的几个点？需要一个全服务唯一的id，即traceId，如何保证？traceId如何在服务间传递？traceId如何在服务内部传递？traceId如何在多线程中传递？我们一一来解答：全服务唯一的traceId，可以使用uuid生成，正常来说不会出现重复的；关于服务间传递，对于
全链路Trace 背景说明实现过程中遇到的问题最终实现现有版本的缺陷和优势相关git库地址，如无权限可留言，同时欢迎开源爱好者们加入一起维护 背景说明 在平常系统开发过程中,很多次会出现系统日志无法串联,导致出现故障问题时无法快速准确的定位,但是实际开发过程中又很容
使用Sleuth生成的traceid可以跟踪某个请求，但是很多时候我们需要知道traceid 与某个用户的映射关系，方便定位某个用户的日志 方案： @Component @Order(TraceWebServletAutoConfiguration.TRACING_FILTER_ORDER + 1) public class CustomHttpSpanExtractor extends GenericFilterBea
日志追踪 1.如何实现 问题 以及解决方案 初级 每层传参下去 从controller -> service -> dao 中级 通过threalocal 什么是threadlocal 为线程创建一个副本 是以线程号为id 的map 可以塞值 塞我们想要的 traceId 框架MDC MDC（Mapped Diagnostic Context，映射调试上下文）是 log4j
查看日志场景 接口通过网关，访问服务1 接口通过网关，访问服务1，服务1访问服务2 定时任务，访问服务1 实现逻辑过程 HTTP接口请求经过网关时，利用过滤器，将生成的traceId加到到RequestHeader中 通过网关请求到服务中，利用MVC拦截器取出Header中的traceId,并且将traceId值使用Log中MDC类
背景 Java打印日志时，输出自定义变量值（以logback为例） 步骤 1. 删除引入的基础配置类（如无则忽略） <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base.xml"/> 2. 添加配置信息 traceId为自定义变量名，%X{traceId}必须都包含 <appender name="Console" cl
方法一：利用SQL Server代理(Alert+Job) 具体步骤如下： 1.首先使用下面的命令，将有关的跟踪标志启用。 SQL code DBCC TRACEON (3605,1204,1222,-1) 说明： 3605 将DBCC的结果输出到错误日志。 1204 返回参与死锁的锁的资源和类型，以及受影响的当前命令。 1222 返回参
在工作中，相信大家最怕的一件事就是听到有人在工作群艾特你：某某功能报错啦。。。 然后你就得屁颠屁颠的去服务器看日志，日志量少还好点，多的话找起来太麻烦了。不太容易直接定位到关键地方。 东找找西找找，好不容易找到了报错的信息，却不知道当时的参数信息是什么，也不太好复现，太难了。
