JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

问题产生的根由?不同服务的日志存在哪里?我们怎么去排查线上问题?

问题场景:我们部署的java服务可能有几十个,不同的项目里面他是看不到别的服务的日志,只有服务的返回msg消息,相比传统的单体服务来说,排查问题和解决问题的原因相对比较复杂和麻烦,我们传统的单体项目的日志存txt文本,log文件,但是项目日志的文件太大了,几个G,十几个G的时候去打开日志特别慢,很不方便。

那么处理这种日志应该怎么做和设计一个日志搜索呢?

传统的解决办法,数据库记录错误日志,es索引写入,页面搜索,写硬盘定时清理,但是日志不仅仅分系统日志,服务日志,还有业务逻辑操作日志,系统日志等,从而加大了我们存储日志的内存空间和复杂度。

下面给大家讲解微服务下日志怎么使用,怎么查问题。

日志方案:

方案一:分布式日志搜集:ELK+kafka 或者ELK 这是最传统的方式。

方案二:filebeta+logstatsh+ES+web  这钟方式处理的日志一般是网络处理,filebeta支持大量批量文件读取和操作,从而大大加快文件写入,因为filebeta不存在数据会丢失的情况。

方案三:微服务网关拦截:统一请求分发,每一个请求抓取服务的日志返回和信息,写入硬盘或者表中,定时数据清洗。当然实际开发当中没有这么用,这种方式不推荐。

方案四:阿里云日志搜集:日志服务 SLS (我相信很多企业目前都是在用阿里的sls,因为用起来比较方便,我们只关心服务的部署,阿里云帮我们做日志搜集,其实日志和ELK类似都是走索引写入查询)

方案一和方案二 和方案三是目前企业用的比较多的,当然一个是花钱一个是自己搭建的,花钱的肯定用起来方便。

我们今天就实践操作讲解一下阿里云的日志服务 SLS怎么使用和查日志。

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

看这个图 来说这个是目前我们生产环境的sls日志服务查询出来一个月的日志量,那一般企业的日志量我相信过亿就不错了,这个是目前12百个服务部署到阿里云k8s容器上面。所以日志量很大。

下面我们来看sls日志如何使用操作?

搜索方式支持和数据库一样的操作,可以模糊查询和精确查询日志,不是等值查询,或和且的方式都可以。

 阿里云日志查询语法:

查询语法 (aliyun.com)(可以参考阿里云的语法使用)

我们按照服务名称或者ip + id编号,筛选时间或者搜索指定打印指定的日志名称。

服务名称 + 后台日志搜索  

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

这里由于有敏感数据就不贴出来了,搜索方式是这样,如果你想要统计分组也是可以的。

服务名称 + 后台日志+ 日志关键词+like+ 分组

服务名称 and api auth-center  response  or LIKE memberId GROUP unionId 

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

基于这种查询就能查到具体的日志输出了,如果你要聚合统计,你可以添加预查询

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

 预查询的方式就是message: returnMessage  这样

上下文浏览:

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

 上下文浏览代表是程序从上往下执行,那么0的下标代表当前位置,负数代表程序上面,正数代表程序还在往下面执行,排查问题的时候每一步都会有记录,这个很关键。也是能够快速排查到问题原因的。

当然还有一些日志统计,报表的,都可以通过控制台去处理筛选查看:

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

 日志聚类:

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

 

日志智能聚类(LogReduce)功能能将相似度高的数据聚合在一起,提取共同日志Pattern(模式),快速掌握日志全貌

主要功能和特性:

  • 支持任意格式日志:Log4J、Json、单行(syslog)
  • 亿级数据,秒级出结果
  • 日志经任意条件过滤后再Reduce
  • 对Reduce后Pattern,根据signature反查原始数据
  • 不同时间段Pattern比较
  • 动态调整Reduce精度

主要应用场景:

  • DevOps(问题定位、异常检测、版本回归等)
  • 安全、入侵检测

计费标准:

开启“日志聚类”功能后,索引总量会增加原始日志大小的10%

其实开启过后就是增加指定日志的聚合并且持久化操作,反正费用是不能少的

监听事件查询:

监听索引字段的事件查询,主要是以阿里云的字段

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战 

 

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

当然还有数据加工的我就不演示了。

下面我们讲重点:其实sls服务也有查询不到问题的时候,那是必然的,你说你日志看到了但是没有看到别的服务的调用链路,这是关键,每一条执行日志都有一个 tid,tid是什么?tid就是链路调用的tranceid和spanId ,微服务分布式调用链路追踪请求服务的时候会传一个tranceid 从而帮助我们排查问题。

我们可以通过Sleuth + Zipkin 追踪日志记录。

我们这里采用Skywaking 。

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

 

https://github.com/apache/skywalking

感兴趣的可以去看看

JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

搜索某一个错误的日志 

 

 JAVA微服务场景下分布式日志收集排查问题实战

原理也是通过tranceId去查询调用链路,服务的链路。 从而判断这个服务的接口是否成功,这样我们整个链路就可以知道哪里出了问题了。 Zipkin也是通过tranceId去查询日志。原理都是一样的。

 当然也可以java服务集成日志写入到es里面进行查询,通过服务名称,渠道,时间,log日志级别做成web页面查询也是可以的。

 ————没有与生俱来的天赋,都是后天的努力拼搏(我是小杨,谢谢你的关注和支持)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-434472.html

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