Dubbo日志链路追踪TraceId选型
一、目的
开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志,但是在分布式环境下使用日志定位问题还是比较麻烦,需要借助 全链路追踪ID
把上下文串联起来,本文主要分享基于 Spring Boot
+ Dubbo
框架下 日志链路追踪ID
的实现方案选型思路。
目前大多数分布式追踪系统的思想模型都来自 Google’s Dapper 论文
全链路追踪的核心思想:
- 为每条请求都单独分配一个唯一的
traceId
用来标识一条请求链路,该traceId
会贯穿整个请求处理过程的所有服务 - 每个服务/线程都拥有自己的
spanId
标识,代表请求的其中一段处理步骤 - 一个请求包含一个
traceId
和一个或多个spanId
日志全链路追踪 就是在每条系统日志里都添加显示
traceId
和spanId
信息
二、方案选型
2.1. 方案一(apm-toolkit)
这是 SkyWalking
的一个日志插件,通过这个插件可以在日志中输出traceId
2.1.1. 使用方式
配置依赖,在 pom 文件中添加以下内容
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
<version>8.1.0</version>
</dependency>
配置日志模板,修改 logback-spring.xml
文件中 Appender
元素的 encoder
为以下内容
<encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
<layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%tid] [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n</pattern>
</layout>
</encoder>
ps: pattern 中的内容按需修改,其中的 %tid 就是相当于 traceId,默认 TID:N/A,当有请求调用时会生成并显示 traceId
2.1.2. 总结
-
优点:无需编码,业务无入侵,可与
SkyWalking
的图形化界面中使用该ID快速定位各种接口的调用关系。 -
缺点:强耦合
SkyWalking
才能生效- 必须添加sk的
javaagent
- 必须部署
SkyWalking
服务端
- 必须添加sk的
2.2. 方案二(sleuth)
Sleuth
是 Spring Cloud
的组件之一,它为 Spring Cloud
实现了一种分布式追踪解决方案,兼容Zipkin,HTrace与其他日志追踪系统
2.2.1. 使用方式
配置父依赖,在 pom 文件中添加以下内容管理版本号
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-sleuth</artifactId>
<version>2.2.4.RELEASE</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencyManagement>
配置依赖,在 pom 文件中添加以下内容
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
适配dubbo,要让 sleuth
支持 dubbo
框架,需要增加以下两个步骤:
首先添加 dubbo 的插件依赖
<dependency>
<groupId>io.zipkin.brave</groupId>
<artifactId>brave-instrumentation-dubbo-rpc</artifactId>
<version>5.12.6</version>
</dependency>
配置 dubbo 过滤器
dubbo:
provider:
filter: tracing
consumer:
filter: tracing
配置日志模板,修改 logback-spring.xml
文件中 Appender
元素的 encoder
为以下内容
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{X-B3-TraceId},%X{X-B3-SpanId}] [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n</pattern>
<charset>utf-8</charset>
</encoder>
ps: pattern 中的内容按需修改,其中的 %X{X-B3-TraceId} 为 traceId,%X{X-B3-SpanId} 为 spanId
2.2.2. 总结
-
优点:业务无入侵,有丰富的插件进行扩展包括定时任务、MQ等。
-
缺点:
brave-instrumentation-dubbo-rpc
不支持dubbo 2.7.x
需要自行开发插件。
2.3. 方案三(自研)
2.3.1. 无入侵增加 traceId
使用 Logback
的 MDC
机制,在日志模板中加入 traceId
标识,取值方式为 %X{traceId}
- 系统入口(api网关)创建
traceId
的值 - 使用
MDC
保存traceId
- 修改
logback
配置文件模板格式添加标识%X{traceId}
MDC(Mapped Diagnostic Context,映射调试上下文)是 log4j 和 logback 提供的一种方便在多线程条件下记录日志的功能。
2.3.2. 跨线程传递
解决 traceId
跨线程丢失问题
由于 MDC
内部使用的是 ThreadLocal
所以只有本线程才有效,子线程和下游的服务 MDC
里的值会丢失;
需要解决 Spring
的各种线程池与异步方法的父子线程间传递。
解决思路:重写一个 MDCAdapter
使用阿里的 TransmittableThreadLocal
替换原来的 ThreadLocal
对象,解决各种线程池(ExecutorService
/ ForkJoinPool
/ TimerTask
)父子进程传值问题。
需要使用
TtlRunnable
和TtlCallable
来修饰传入线程池的Runnable
和Callable
2.3.3. 跨进程传递
解决 traceId
跨进程丢失问题
dubbo服务 使用 org.apache.dubbo.rpc.Filter
创建一个过滤器进行 traceId
传递
- 服务消费者:负责传递链路追踪 ID
- 服务提供者:负责接收 ID 并保存到
MDC
中
2.3.4. 总结
-
优点:业务无入侵,最小依赖,扩展灵活,适配性强。
-
缺点:需要自行实现,有大量的开发工作量。
三、方案总结
方案 | 开发工作量 | 可维护性 | 入侵性 | 性能 |
---|---|---|---|---|
apm-toolkit | 无 | 低 | 业务无入侵 | 中 |
sleuth | 中 | 中 | 业务无入侵 | 中 |
自研 | 高 | 高 | 业务无入侵 | 高 |
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