前言
最近在搭一个基础版的项目框架，基于 SpringCloud 微服务框架。
如果把 SpringCloud 这个框架当做 1，那么现在已经有的基础组件比如 swagger/logback 等等就是 0.5 ，然后我在这 1.5 基础上进行组装，完成一个微服务项目框架。
为什么要造二代轮子呢？市面上现成的项目框架不香吗？
因为项目组不允许用外部的现成框架，比如 Ruoyi。另外因为我们的项目需求具有自身的特色，技术选型也会选择我们自己熟悉的框架，所以自己来造二代轮子也是一个不错的选择。
核心功能
需要包含以下核心功能：
- 多个微服务模块拆分，抽取出一个 demo 微服务模块供扩展，已完成
- 提取核心框架模块，已完成
- 注册中心 Eureka，已完成
- 远程调用 OpenFeign，已完成
- 日志 logback，包含 traceId 跟踪，已完成
- Swagger API 文档，已完成
- 配置文件共享，已完成
- 日志检索，ELK Stack，已完成
- 自定义 Starter，待定
- 整合缓存 Redis，Redis 哨兵高可用，已完成
- 整合数据库 MySQL，MySQL 高可用，已完成
- 整合 MyBatis-Plus，已完成
- 链路追踪组件，待定
- 监控，待定
- 工具类，待开发
- 网关，技术选型待定
- 审计日志进入 ES，待定
- 分布式文件系统，待定
- 定时任务，待定
- 等等
本篇要介绍的内容是关于日志链路追踪的。
一、痛点
痛点一：进程内的多条日志无法追踪
一个请求调用，假设会调用后端十几个方法，打印十几次日志，无法将这些日志串联起来。
如下图所示：客户端调用订单服务，订单服务中方法 A 调用方法 B，方法 B 调用方法 C。
方法 A 打印第一条日志和第五条日志，方法 B 打印第二条日志，方法 C 打印第三条日志和第四条日志，但是这 5 条日志并没有任何联系，唯一的联系就是时间是按照时间循序打印的，但是如果有其他并发的请求调用，则会干扰日志的连续性。
痛点二：跨服务的日志如何进行关联
每个微服务都会记录自己这个进程的日志，跨进程的日志如何进行关联？
如下图所示：订单服务和优惠券服务属于两个微服务，部署在两台机器上，订单服务的 A 方法远程调用优惠券服务的 D 方法。
方法 A 将日志打印到日志文件 1 中，记录了 5 条日志，方法 D 将日志打印到日志文件 2 中，记录了 5 条日志。但是这 10 条日志是无法关联起来的。
痛点三：跨线程的日志如何关联
主线程和子线程的日志如何关联？
如下图所示：主线程的方法 A 启动了一个子线程，子线程执行方法 E。
方法 A 打印了第一条日志，子线程 E 打印了第二条日志和第三条日志。
痛点四：第三方调用我们的服务，如何追踪？
本篇要解决的核心问题是第一个和第二个问题，多线程目前还未引入，目前也没有第三方来调用，后期再来优化第三个和第四个问题。
二、方案
1.1 解决方案
① 使用 Skywalking traceId 进行链路追踪
② 使用 Elastic APM 的 traceId 进行链路追踪
③ MDC 方案：自己生成 traceId 并 put 到 MDC 里面。
项目初期，先不引入过多的中间件，用简单可行的方案先尝试，所以这里用第三种方案 MDC。
1.2 MDC 方案
MDC（Mapped Diagnostic Context）用于存储运行上下文的特定线程的上下文数据。因此，如果使用 log4j 进行日志记录，则每个线程都可以拥有自己的MDC，该 MDC 对整个线程是全局的。属于该线程的任何代码都可以轻松访问线程的 MDC 中存在的值。
三、原理和实战
2.1 追踪一个请求的多条日志
我们先来看第一个痛点，如何在一个请求中，将多条日志串联起来。
该方案的原理如下图所示：
（1）在 logback 日志配置文件中的日志格式中添加 %X{traceId} 配置。
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %X{traceId} %-5level %logger - %msg%npattern>（2）自定一个拦截器，从请求的 header 中获取 traceId ，如果存在则放到 MDC 中，否则直接用 UUID 当做 traceId，然后放到 MDC 中。
（3）配置拦截器。
当我们打印日志的时候，会自动打印 traceId，如下所示，多条日志的 traceId 相同。
示例代码
拦截器代码：
@Service
public class LogInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {
private static final String TRACE_ID = "traceId";
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
String traceId = request.getHeader(TRACE_ID);
if (StringUtils.isEmpty(traceId)) {
MDC.put("traceId", UUID.randomUUID().toString());
} else {
MDC.put(TRACE_ID, traceId);
}
return true;
}
@Override
public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception {
//防止内存泄露
MDC.remove("traceId");
}
}配置拦截器：
@Configuration
public class InterceptorConfig implements WebMvcConfigurer {
@Resource
private LogInterceptor logInterceptor;
@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
registry.addInterceptor(logInterceptor).addPathPatterns("
@Configuration
public class FeignInterceptor implements RequestInterceptor {
private static final String TRACE_ID = "traceId";
@Override
public void apply(RequestTemplate requestTemplate) {
requestTemplate.header(TRACE_ID, (String) MDC.get(TRACE_ID));
}
}两个微服务打印的日志中，两条日志的 traceId 一致。
当然这些日志都会导入到 Elasticsearch 中的，然后通过 kibana 可视化界面搜索 traceId，就可以将整个调用链路串起来了！
四、总结
本篇通过拦截器、MDC 功能，全链路加入了 traceId，然后将 traceId 输出到日志中，就可以通过日志来追踪调用链路。不论是进程内的方法级调用，还是跨进程间的服务调用，都可以进行追踪。
另外日志还需要通过 ELK Stack 技术将日志导入到 Elasticsearch 中，然后就可以通过检索 traceId，将整个调用链路检索出来了。
