Spring Boot日志收集以及链路追踪

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：

xml复制代码<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：

yml复制代码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复制代码<?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复制代码<?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：

java复制代码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：

java复制代码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：

java复制代码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Elasticsearch、Filebeat、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

Spring Boot应用的日志会保存在指定的路径
filbeat会检测到日志文件的变化，并将内容发送到elasticsearch
1. 如果使用logstash，则会将内容发送到logstash
2. logstash将内容进行过滤分析以及格式转换等操作，再发送给elasticsearch，这种处理会使日志数据在kibana上显示的更加详细。
访问kibana可视化界面，在kibana中操作或查看elasticseach的保存的日志数据

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：

将项目部署成jar包在虚拟机的Linux上运行，并将日志保存路径设置到指定位置
本机和虚拟机建立共享文件夹

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。

bash复制代码# 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：

yml复制代码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：

yml复制代码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：

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

修改成：

yml复制代码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

在指定的目录可以看到输出的日志文件，则说明日志文件保存成功。
打开kibana可视化面板：IP:5061，点击左上角的三横线图标，显示菜单，找到Analytics-Discover，第一次进需要创建Index Patterns，因为我们在filebeat.yml中设置的索引是filebeat，所以这里也要用上，填写了filebeat之后可以看到有匹配项，下一步，步骤2选择时间过滤器，然后确定即可。此时已经可以看到logback->filebeat->elasticsearch的日志内容，然后借助kibana面板就能方便的进行数据检索了。

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：

go复制代码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：

1
2
3

sh复制代码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。

本文转载自: 掘金

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