详解spring cloud分布式日志链路跟踪

首先要明白一点，为什么要使用链路跟踪？

当我们微服务之间调用的时候可能会出错，但是我们不知道是哪个服务的问题，这时候就可以通过日志链路跟踪发现哪个服务出错。

它还有一个好处：当我们在企业中，可能每个人都负责一个服务，我们可以通过日志来检查自己所负责的服务不会出错，当调用其它服务时，这时候出现错误，那么就可以判定出不是自己的服务出错，从而也可以发现责任不是自己的。

基于微服务之间的调用开始，如果看不懂的小伙伴，请先参考我上篇博客：spring cloud中微服务之间的调用以及eureka的自我保护机制

首先，我们先在project-solr和project-shopping-mall里加配置：

project-solr中的application.yml：

logging:
 path: D:\work\logs\project-solr #打印存放日志的路径
 level:
  com.gaofei: info #包名下日志的级别

project-shopping-mall中的application.yml：

logging:
 path: D:\work\logs\project-shopping-mall #打印存放日志的路径
 level:
  com.gaofei: info #包下面日志级别

大家可以看出我两个服务里的日志存放的路径不一样，这样也便于区分

在project-solr里的constroller里：

@RestController//这里使此Constroller中所有的方法返回的不是页面
public class SolrSearchConstroller {

  public static Logger logger=LoggerFactory.getLogger(SolrSearchConstroller.class);

  @RequestMapping("/SolrSearch")
  public String SolrSearch(){
    logger.info("Solr被调用");
    return "这里是Solr";
  }

}

在project-shopping-mall里的constroller：

@Controller
public class PageController {

  public static Logger logger=LoggerFactory.getLogger(PageController.class);

  @Autowired
  private RestTemplate restTemplate;

  @RequestMapping("/toIndex")
  public String toIndex(Model model){

    logger.info("执行调用");
    String msg=restTemplate.getForEntity("http://project-solr/SolrSearch",String.class).getBody();//project-solr是调用注册中心里的名字
    logger.info("调用结束");
    model.addAttribute("msg",msg);
    return "/index";
  }
}

接下来执行：

在这里如果没有logs后面的目录它会自动创建

点开两个日志文件：

这里因为我运行刷新了3次，所以执行了3次，而两个日志里也对应了三次

如果其中一条报错那么也很快可以找到答案，并且知道哪个日志里报错，也就对应了哪个服务报错

那么问题来了，如果我们在开发中，一天可能会运行n次，那么其中某次运行报错，我们就要在n次调用时来找对应的服务，那么怎么办，我们不可能一一对应查找

这时候我们可以进行链路追踪，只需要在对应的服务器build.gradle加上Spring Cloud Sleuth依赖

//分布式链路依赖
  compile group: 'org.springframework.cloud', name: 'spring-cloud-starter-sleuth'

这里我只用到了两个服务project-solr和project-shopping-mall，所以这里就在这两个服务build.gradle中添加

之后执行，打开存放的日志：

这里我运行刷新了n次，那么怎么在另一个服务找到对应的调用呢？大家仔细看一下红块中的链路是不是对应相应的服务

我随便拿一个进行查找

通过查找可以发现，可以找到对应的链路，那么也就是每次运行都会出现一个链路，可以来查找相应服务的操作是否执行成功，那么这也就是链路追踪

下一篇我会写分布式服务整合zipkin的链路跟踪

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

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