原文链接：基于SLF4J的MDC机制和Dubbo的Filter机制，实现分布式系统的日志全链路追踪
一、日志系统
1、日志框架
在每个系统应用中，我们都会使用日志系统，主要是为了记录必要的信息和方便排查问题。
而现在主流的就是 SLF4J + Logback。
当我们的系统是单体应用，日志做起来时非常简单的，直接使用 log.info,log.error,log.warn 等等方法。
而当我们的系统是分布式系统，服务之间通信通常都是使用 Dubbo 这个 RPC 框架。
此时做日志就不是这么简单了，因为不同服务都是不同的实例，日志就无法做到一起了，怎么将服务间的调用串联起来，也是一个问题。
但是呢，SLF4J 提供了一个 MDC 机制，它的设计目标就是为了应对分布式应用系统的审计和调试。
所以，我们可以利用 MDC ，然后配合 Dubbo 的 RpcContext 来做分布式系统的全链路日志功能。
2、搭建日志系统
前提：我们使用的是 Spring Boot 项目。
Spring Boot 引入日志依赖：
<!-- log begin -->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-core</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.68</version>
</dependency>
<!-- log end -->
加入 Logback 的 xml 配置文件：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration debug="false">
<!-- 程序服务名 -->
<springProperty scope="context" name="SERVICE_NAME" source="spring.application.name" defaultValue="unknown"/>
<!-- 定义日志的根目录 -->
<springProperty scope="context" name="LOG_PATH" source="logging.file.path" defaultValue="/Users/howinfun/weblog/java/${SERVICE_NAME}"/>
<!-- 日志输出格式 -->
<springProperty scope="context" name="LOG_PATTERN" source="logging.pattern" defaultValue="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%-5level] [%logger{5}] [%X{uri}] [%X{trace_id}] - %msg%n"/>
<!-- 控制台输出 -->
<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
<!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%msg：日志消息，%n是换行符-->
<pattern>${LOG_PATTERN}</pattern>
</layout>
<!--此日志appender是为开发使用，只配置最底级别，控制台输出的日志级别是大于或等于此级别的日志信息-->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>debug</level>
</filter>
<encoder>
<Pattern>${LOG_PATTERN}</Pattern>
<!-- 设置字符集 -->
<charset>UTF-8</charset>
</encoder>
</appender>
// .... 还有各种 Info、Warn、Error 等日志配置
<!-- 日志输出级别 -->
<root level="INFO">
<appender-ref ref="STDOUT" />
</root>
</configuration>
上面的注释已经写得非常的清晰了，而我们最主要关注的就是LOG_PATTERN 这个属性。它主要是规定了日志打印的规范，如何打印日志，日志该带上哪些关键信息。
[%X{uri}]：这里主要是记录接口的请求 uri。[%X{trace_id}]：这里主要是记录此次请求的 TraceId，这个 TraceId 也会带到 Dubbo 的服务提供端，让整个链路都带上这个 TraceId。这样在日志记录的时候，全都可以利用 TraceId 了。
这样等到日志排查的时候，只需要前端或者测试给后端的同学提供一个 TraceId，我们就能非常快速的定位到问题所在了。
下面的项目都是引入上面的依赖和加入 xml 文件即可。
二、项目搭建
接下来我们会创建四个项目，分别是 dubbo-api（提供API和工具类）、dubbo-provider-one（Dubbo 服务提供者1）、dubbo-provider-two（Dubbo 服务提供者2）、dubbo-consumer（Dubbo 服务消费者，对外提供 HTTP 接口）。
1、dubbo-api：
这里面最重要的是 TraceUtil 工具类。
这个工具类提供了几个很重要的方法：
- TraceId 的初始化：生成 TraceId，并利用 MDC 将 Trace 相关信息存放在当前线程（请求）的 ThreaLocal 中。
- TraceId 的存放：将当前线程（请求）的 Trace 相关信息存放在 Dubbo 的 RPC 上下文 RpcContext 中，这样可以将当前请求的 Trace 信息传递到 Dubbo 的服务提供者。
- TraceId 的获取：当然了，Dubbo 的服务提供者也可以利用这工具类，从 RpcContext 中获取 Trace 信息。
下面直接上代码：
/**
* Trace 工具
* @author winfun
* @date 2020/10/30 9:02 上午
**/
public class TraceUtil {
public final static String TRACE_ID = "trace_id";
public final static String TRACE_URI = "uri";
/**
* 初始化 TraceId
* @param uri 请求uri
*/
public static void initTrace(String uri) {
if(StringUtils.isBlank(MDC.get(TRACE_ID))) {
String traceId = generateTraceId();
setTraceId(traceId);
MDC.put(TRACE_URI, uri);
}
}
/**
* 从 RpcContext 中获取 Trace 相关信息，包括 TraceId 和 TraceUri
* 给 Dubbo 服务端调用
* @param context Dubbo 的 RPC 上下文
*/
public static void getTraceFrom(RpcContext context) {
String traceId = context.getAttachment(TRACE_ID);
if (StringUtils.isNotBlank(traceId)){
setTraceId(traceId);
}
String uri = context.getAttachment(TRACE_URI);
if (StringUtils.isNotEmpty(uri)) {
MDC.put(TRACE_URI, uri);
}
}
/**
* 将 Trace 相关信息，包括 TraceId 和 TraceUri 放入 RPC上下文中
* 给 Dubbo 消费端调用
* @param context Dubbo 的 RPC 上下文
*/
public static void putTraceInto(RpcContext context) {
String traceId = MDC.get(TRACE_ID);
if (StringUtils.isNotBlank(traceId)) {
context.setAttachment(TRACE_ID, traceId);
}
String uri = MDC.get(TRACE_URI);
if (StringUtils.isNotBlank(uri)) {
context.setAttachment(TRACE_URI, uri);
}
}
/**
* 从 MDC 中清除当前线程的 Trace信息
*/
public static void clearTrace() {
MDC.clear();
}
/**
* 将traceId放入MDC
* @param traceId 链路ID
*/
private static void setTraceId(String traceId) {
traceId = StringUtils.left(traceId, 36);
MDC.put(TRACE_ID, traceId);
}
/**
* 生成traceId
* @return 链路ID
*/
private static String generateTraceId() {
return TraceIdUtil.nextNumber();
}
}
2、dubbo-consumer
项目结构如下：
项目是基于 Spring Boot 框架搭建的，使用 dubbo-spring-boot-starter 整合 Dubbo 框架。
WebRequestFilter：
首先，利用 @WebFilter，拦截所有 Http 请求，然后利用 TraceUtil 给这个请求初始化对应的 Trace 信息，然后将 Trace 信息利用 SLF4J 提供的 MDC 机制存放起来。之后利用 Logger 打日志的时候，会带上 Trace 信息。
下面上代码：
/**
* Web Request Filter
* @author winfun
* @date 2020/10/30 3:02 下午
**/
@Slf4j
@Order(1)
@WebFilter(urlPatterns = "/*")
public class WebRequestFilter implements Filter {
@Override
public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) servletRequest;
HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) servletResponse;
String uri = request.getRequestURI();
// 初始化 TraceId
TraceUtil.initTrace(uri);
filterChain.doFilter(request,response);
// 清除 TraceId 和 TraceUri
TraceUtil.clearTrace();
}
}
DubboTraceFilter：
接着，我们利用 Dubbo 提供的 Filter 机制，在每次进行 Dubbo 调用的前后，进行日志打印。
在过滤器的最开始，首先会处理 Trace 相关信息：
- 如果是当前调用时消费者的话，主动从 MDC 中获取 Trace 信息并放入 RpcContext 中，这样可以将 Trace 信息传递到服务提供者那边。
- 如果当前是服务提供者，则可以从 RpcContext 中获取 Trace 信息，接着利用 MDC 将 Trace 信息保存起来。
下面上代码：
/**
* Dubbo Trace Filter
* @author winfun
* @date 2020/10/30 9:46 上午
**/
@Slf4j
@Activate(order = 100,group = {Constants.PROVIDER_PROTOCOL,Constants.CONSUMER_PROTOCOL})
public class DubboTraceFilter implements Filter {
@Override
public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
// 处理 Trace 信息
printRequest(invocation);
// 执行前
handleTraceId();
long start = System.currentTimeMillis();
Result result = invoker.invoke(invocation);
long end = System.currentTimeMillis();
// 执行后
printResponse(invocation,result,end-start);
return result;
}
/***
* 打印请求
* @author winfun
* @param invocation invocation
* @return {@link }
**/
private void printRequest(Invocation invocation){
DubboRequestDTO requestDTO = new DubboRequestDTO();
requestDTO.setInterfaceClass(invocation.getInvoker().getInterface().getName());
requestDTO.setMethodName(invocation.getMethodName());
requestDTO.setArgs(getArgs(invocation));
log.info("call Dubbo Api start , request is {}",requestDTO);
}
/***
* 打印结果
* @author winfun
* @param invocation invocation
* @param result result
* @return {@link }
**/
private void printResponse(Invocation invocation,Result result,long spendTime){
DubboResponseDTO responseDTO = new DubboResponseDTO();
responseDTO.setInterfaceClassName(invocation.getInvoker().getInterface().getName());
responseDTO.setMethodName(invocation.getMethodName());
responseDTO.setResult(JSON.toJSONString(result.getValue()));
responseDTO.setSpendTime(spendTime);
log.info("call Dubbo Api end , response is {}",responseDTO);
}
/***
* 获取 Invocation 参数，过滤掉大参数
* @author winfun
* @param invocation invocation
* @return {@link Object[] }
**/
private Object[] getArgs(Invocation invocation){
Object[] args = invocation.getArguments();
args = Arrays.stream(args).filter(arg->{
if (arg instanceof byte[] || arg instanceof Byte[] || arg instanceof InputStream || arg instanceof File){
return false;
}
return true;
}).toArray();
return args;
}
/***
* 处理 TraceId，如果当前对象是服务消费者，则将 Trace 信息放入 RpcContext中
* 如果当前对象是服务提供者，则从 RpcContext 中获取 Trace 信息。
* @author winfun
* @return {@link }
**/
private void handleTraceId() {
RpcContext context = RpcContext.getContext();
if (context.isConsumerSide()) {
TraceUtil.putTraceInto(context);
} else if (context.isProviderSide()) {
TraceUtil.getTraceFrom(context);
}
}
}
ResponseBodyAdvice：
还有一个比较重要的点是，我们需要在接口返回时将 TraceId 返回给前端，我们当然不可能在每个接口那里植入返回 TraceId 的代码，而是利用 ResponseBodyAdvice，可以在接口结果返回前，对返回结果进行进一步的处理。
下面上代码：
/**
* Response Advice
* @author winfun
* @date 2020/10/30 3:47 下午
**/
@RestControllerAdvice(basePackages = "com.winfun")
public class WebResponseModifyAdvice implements ResponseBodyAdvice {
@Override
public boolean supports(final MethodParameter methodParameter, final Class converterType) {
// 返回 class 为 ApiResult（带 TraceId 属性） & converterType 为 Json 转换
return methodParameter.getMethod().getReturnType().isAssignableFrom(ApiResult.class)
&& converterType.isAssignableFrom(MappingJackson2HttpMessageConverter.class);
}
@Override
public Object beforeBodyWrite(final Object body, final MethodParameter methodParameter, final MediaType mediaType, final Class aClass,
final ServerHttpRequest serverHttpRequest, final ServerHttpResponse serverHttpResponse) {
// 设置 TraceId
((ApiResult<?>) body).setTraceId(MDC.get(TraceUtil.TRACE_ID));
return body;
}
}
3、dubbo-provider-one & dubbo-provider-two
服务提供者也是非常的简单，同样只需要使用上面消费者的 DubboTraceFiler 即可，里面会先从 RpcContext 中获取 Trace 信息，然后将 Dubbo 调用前的 Request 和调用后的 Response 都打印出来。就没有其他多余的动作了。
三、测试
1、接口如下：
接口非常简单，直接引入两个服务提供者的依赖，然后进行 Dubbo 接口的调用，最后将俩接口的返回值拼接起来返回给前端即可。
下面上代码：
/**
* Say Hello & Hi
* @author winfun
* @date 2020/10/29 5:12 下午
**/
@RequestMapping("/hello")
@RestController
public class HelloController {
@DubboReference(check = false,lazy = true)
private DubboServiceOne dubboServiceOne;
@DubboReference(check = false,lazy = true)
private DubboServiceTwo dubboServiceTwo;
@GetMapping("/{name}")
public ApiResult sayHello(@PathVariable("name") String name){
String hello = dubboServiceOne.sayHello(name);
String hi = dubboServiceTwo.sayHi(name);
return ApiResult.success(hello+" "+hi);
}
}
2、接口返回：
我们可以看到接口已经成功返回，并且可以看到 TraceId 为16042841032799628772：
接下来，我们看看消费者的后台打印是否是同一个 TraceId，无疑是一样的：
最后，我们要确定两个服务提供者是否能拿到对应的 Trace 信息：
服务提供者One：
服务提供者Two：
到此，我们可以发现：不管是前端，Dubbo 消费者，和 Dubbo 提供者，都是同一个 TraceId。这样的话，我们整个日志链路就跑通了。
四、最后
当然了，上面的日志全链路追踪只适合用于 Dubbo 作为 PRC 框架。假设我们使用 OpenFeign 的话，只能自己再做扩展了。
虽然项目代码不多，但是就不全部放上来了，如果大家感兴趣，可以去看看：全链路日志记录