Dubbo全链路追踪日志的实现
微服务架构的项目,一次请求可能会调用多个微服务,这样就会产生多个微服务的请求日志,当我们想要查看整个请求链路的日志时,就会变得困难,所幸的是我们有一些集中日志收集工具,比如很热门的ELK,我们需要把这些日志串联起来,这是一个很关键的问题,如果没有串联起来,查询起来很是很困难,我们的做法是在开始请求系统时生成一个全局唯一的id,这个id伴随这整个请求的调用周期,即当一个服务调用另外一个服务的时候,会往下传递,形成一条链路,当我们查看日志时,只需要搜索这个id,整条链路的日志都可以查出来了。
MetaFlow开源 帮助开发者建设高度自动化可观测性平台
可观测性建设从去年开始在国内非常的火热,大家谈的越来越多。随着云原生、微服务的发展落地,可观测性建设逐渐成为了一个必不可少的工程手段。开发者通常需要去思考建设可观测性的方方面面:如何在不同的Dev Stack和Infra Stack中埋点、如何插码、如何传递追踪上下文、如何生成指标/追踪/日志数据并进行关联,需要考虑的问题太多太杂,导致应用开发团队花了一半的时间用于可观测性的建设。
链路追踪(Tracing)其实很简单——链路实时分析、监控与告警
统计分析是我们观察、应用分布式链路追踪技术的重要手段。我们既可以根据不同场景要求进行实时的后聚合分析,也可以将常用的分析语句固化成规则生成预聚合指标,实现常态化监控与告警。相对于链路多维筛选,统计分析需要明确分析对象与聚合维度。其中,分析对象决定了我们对哪些指标进行聚合操作,比如请求量、耗时或错误率。而聚合维度决定了我们对哪些特征进行统计对比,比如不同应用、接口、IP、用户类型的统计量对比。接下来,我们先了解下分析对象和聚合维度的具体概念,再介绍实时分析与监控告警的具体用法。