1.日志系统概述
关于日志系统，其要支撑的核心能力无非是日志的存储以及查看，最好的查看方式当然是实现可视化。目前市面上有成熟的解决方案——ELK，即elastic search+logstash+kibana。前文中我们已经聊过了ELK这条线，本文主要就是基于ELK并在其中加一个MQ作为中间层来流量削峰、异步写日志。
这里首先要声明的是，虽然本文在日志系统中使用到了MQ，但MQ真的是必要的嘛？
这个要看系统的体量了。除非是超大型的分布式架构，服务上百个并且并发量较高，才会考虑用MQ来做一层缓存从而来降低IO压力。如果不是上述情况的话是没有必要上MQ来做一个中间层的。日志作为系统中掺入的"沙子"，其量本来就不会很大，一次API调用平均能产生一条日志吗？其实是不见的是吧。所以就这点数据量上MQ这种吞吐量的中间层简直就是杀鸡用牛刀，过度设计，徒增了系统的复杂度了。MQ更多的时候是拿来做移步任务或者定时任务的，用来做业务上的流量削峰或者异步的去做些事情。比如异步的下订单、订单超时取消等。绝大多数时候我们的日志系统的架构，直接让存储去直面日志IO都是能轻轻松松顶得住的。所谓的让存储去直面日志的IO是什么意思？就是比如我走了ELK这条线，那么就直接讲日志往es里面丢就对了。ELK这么用前面已经有文章介绍过了。本文还是聊一聊假设真的到了很极限的中间需要引入MQ的情况。
2.环境搭建
ELK相关内容：
MQ我们选择rabbitMQ，作为一个开箱即食的MQ，rabbitMQ的下载安装网上文章车载斗量，此处就不赘述了。
3.应用如何推日志到MQ
写日志肯定是JAVA的日志框架来负责的，前面有文章已经详细的介绍了JAVA的日志框架：
【JAVA日志框架】JUL，JDK原生日志框架详解。_jul jdk-CSDN博客
JAVA的日志框架总的来说架构都是大同小异的，都是由不同的appender（有的里面叫handler其实都是一个东西）来向不同的地方写日志：
既然要往rabbitMQ里面写日志，那当然就要一个rabbitMQ的appender了。这个appender在哪里？在rabbitMQ的JAVA API依赖中：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.amqp</groupId> <artifactId>spring-rabbit</artifactId> </dependency>
然后配置一下日志框架的配置文件即可，这里我们以spring boot默认的日志框架logback为例，在其配置文件中配置好rabbitMQ的appender即可：
<configuration> <!-- 定义 RabbitMQ 连接 --> <appender name="RABBIT" class="com.github.logback.amqp.AmqpAppender"> <host>localhost</host> <!-- RabbitMQ 主机地址 --> <port>5672</port> <!-- RabbitMQ 端口 --> <username>guest</username> <!-- RabbitMQ 用户名 --> <password>guest</password> <!-- RabbitMQ 密码 --> <exchange>logs</exchange> <!-- RabbitMQ 交换机 --> <routingKey>logstash</routingKey> <!-- RabbitMQ 路由键 --> <declareExchange>true</declareExchange> <!-- 是否声明交换机 --> <exchangeType>fanout</exchangeType> <!-- 交换机类型 --> <durable>true</durable> <!-- 是否持久化消息 --> <applicationId>myApplication</applicationId> <!-- 应用程序标识 --> <!-- 其他可选配置 --> <!--<declareQueue>true</declareQueue>--> <!--<queue>logQueue</queue>--> <!--<declareBinding>true</declareBinding>--> </appender> <!-- 定义日志输出格式 --> <layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout"> <Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</Pattern> </layout> <!-- 根日志输出到 RabbitMQ --> <root level="INFO"> <appender-ref ref="RABBIT"/> </root> </configuration>
4.logstash如何去MQ中取日志
logstash的input可以理解为插件，既然是插件当然就有很多中类型，其中就包括rabbitMQ的（自然也有其它的），下面是logstash从MQ中取数据然后推给es的一份示例：
input { rabbitmq { host => "localhost" # RabbitMQ 主机地址 port => 5672 # RabbitMQ 端口 user => "guest" # RabbitMQ 用户名 password => "guest" # RabbitMQ 密码 queue => "logQueue" # RabbitMQ 队列名 durable => true # 是否持久化队列 ack => true # 是否需要手动确认消息 threads => 1 # 线程数 } } output { stdout { codec => rubydebug } # 输出到控制台，可选 elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] # Elasticsearch 主机地址 index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}" # Elasticsearch 索引名 } }
5.如何兼顾分布式链路追踪
这里顺带讨论一个问题，就是在ELK体系中如何去实现分布式链路跟踪。分布式链路跟踪相关内容前面有文章详细讨论过：
https://bugman.blog.csdn.net/article/details/135258207?spm=1001.2014.3001.5502
https://bugman.blog.csdn.net/article/details/135258207?spm=1001.2014.3001.5502
其实在ELK中实现分布式链路追踪的方式很简单，思路如下：
仍然在应用侧上链路追踪技术来统一日志格式，然后要进行查询追踪的时候直接使用Kibana的搜索和过滤功能来仅显示与特定跟踪ID或请求ID相关的日志消息，或者利用Kibana的图表功能，将日志数据与分布式追踪数据结合起来，创建可视化的图表和仪表板。你可以根据需要显示请求的整个路径、每个步骤的响应时间、错误率等指标。
