由于微服務架構(gòu)中每個服務可能分散在不同的服務器上，因此需要一套分布式日志的解決方案。spring-cloud提供了一個用來trace服務的組件sleuth。它可以通過日志獲得服務的依賴關(guān)系?；趕leuth，可以通過現(xiàn)有的日志工具實現(xiàn)分布式日志的采集。
這里使用的是ELK，也就是elasticsearch、logstash、kibana。
一、sleuth
第一步：sleuth管理端
sleuth一般單獨放在一個工程中。需要添加如下依賴
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-server</artifactId>
</dependency>
配置服務注冊中心的地址
eureka:
client:
serviceUrl:
defaultZone: http://localhost:1111/eureka/
啟動類加入服務發(fā)現(xiàn)的注解和zipkin的注解，如下
package com.wlf.demo;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import zipkin.server.EnableZipkinServer;
@EnableDiscoveryClient
@EnableZipkinServer
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
這個時候啟動并訪問該微服務的地址，可以看到zipkin的管理頁面了
第二步：被管理的微服務端
在我們的其他微服務端需要簡單的配置，納入到zipkin的管理之中
引入依賴
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>
加入如下配置
spring:
sleuth:
sampler:
percentage: 1
zipkin:
base-url: http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.percentage：這個參數(shù)的意思是抓取100%的日志，只有通過抓取日志，才能獲知依賴關(guān)系。但是如果始終抓取日志的話對性能會有影響，因此可以自己配置。一般在開發(fā)環(huán)境，該值設置為1，生產(chǎn)環(huán)境視情況而定。
spring.zipkin.base-url：為第一步配置的zipkin管理端微服務的地址
現(xiàn)在分別啟動服務注冊中心，網(wǎng)關(guān)，需要的微服務，以及sleuth。
隨便調(diào)用一個微服務
然后我們可以看到相關(guān)的跟蹤日志
同樣我們也可以看到微服務之間的依賴關(guān)系，這里是通過網(wǎng)關(guān)調(diào)用了myservice-consumer-feign微服務，然后通過myservice-consumer-feign微服務調(diào)用了myservice-provider微服務
二、搭建ELK
1、elasticsearch的安裝與配置，由于之前的文章已經(jīng)介紹了elasticsearch的單點，集群的安裝，head插件的安裝。這里不再總結(jié)。
2、kibana的安裝，沒什么好說的，解壓，運行就可以了
3、logstash的安裝，解壓即可
在config下新建配置文件
output {
input {
tcp {
port => 4560
codec => json_lines
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.160.66:9200","192.168.160.88:9200","192.168.160.166:9200"]
index => "applog"
}
}
其中port為端口號，codec表示通過json格式，elasticsearch.hosts表示elasticsearch的地址，這里是集群。index
為日志存儲的elasticsearch索引。
啟動需要調(diào)用bin下的logstash命令，通過-f指定配置文件
4、使用kibana
啟動elasticsearch、head、kibana、logstash
創(chuàng)建索引applog
將applog配置到kibana中，在index pattern中輸入我們的applog索引
最后點擊create即可
點擊菜單中的discover即可查看日志
三、logback配置
spring-cloud、logstash都是支持logback的，因此需要為微服務配置好相應的logback-spring.xml
這里值得注意的是，在spring-boot中，logback-spring.xml的加載在application.yml之前。而我們需要在logback-spring.xml中使用spring.application.name。因此，我們需要把spring.application.name配置提到bootstrap.yml中。
加載順序為bootstrap.yml，logback-spring.xml，application.yml
相比普通的logback-spring.xml，我們主要配置這幾樣東西spring.application.name，logstash的appender
這里提供一個logback-spring.xml的例子
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">
<springProperty scope="context" name="springAppName"
source="spring.application.name" />
<property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
value="%date [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
<appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<withJansi>true</withJansi>
<encoder>
<pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
<charset>utf8</charset>
</encoder>
</appender>
<appender name="logstash"
class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>192.168.160.66:4560</destination>
<encoder class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
<providers>
<timestamp>
<timeZone>UTC</timeZone>
</timestamp>
<pattern>
<pattern>
{
"severity":"%level",
"service": "${springAppName:-}",
"trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",
"span": "%X{X-B3-SpanId:-}",
"exportable": "%X{X-Span-Export:-}",
"pid": "${PID:-}",
"thread": "%thread",
"class": "%logger{40}",
"rest": "%message"
}
</pattern>
</pattern>
</providers>
</encoder>
</appender>
<appender name="dailyRollingFileAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<File>main.log</File>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<FileNamePattern>main.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder>
<Pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{35} - %msg %n</Pattern>
</encoder>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>DEBUG</level>
</filter>
</appender>
<springProfile name="!production">
<logger name="com.myfee" level="DEBUG" />
<logger name="org.springframework.web" level="INFO"/>
<root level="info">
<appender-ref ref="stdout" />
<appender-ref ref="dailyRollingFileAppender" />
<appender-ref ref="logstash" />
</root>
</springProfile>
<springProfile name="production">
<logger name="com.myfee" level="DEBUG" />
<logger name="org.springframework.web" level="INFO"/>
<root level="info">
<appender-ref ref="stdout" />
<appender-ref ref="dailyRollingFileAppender" />
<appender-ref ref="logstash" />
</root>
</springProfile>
</configuration>
我們把message信息配置到了rest字段中。
三、查詢?nèi)罩?/h3>
啟動服務注冊中心，網(wǎng)關(guān)，需要的微服務，以及sleuth。
啟動elasticsearch，head，kibana，logstash，隨便運行一個服務，比如
這里會輸出一行日志，內(nèi)容為myService-provider userController，通過網(wǎng)關(guān)調(diào)用
eclipse控制臺輸出日志
在kibana中搜索日志
我們看到日志信息在rest字段中。另外，通過trace和span還可以跟蹤到整個微服務的調(diào)用過程。到此為止，整個日志采集就搭建完成了。系統(tǒng)上線后只需要在elasticsearch中就能搜索到各個服務器上，各個微服務的日志內(nèi)容了。
