Spring Cloud Sleuth和ELK实现日志跟踪
Spring Cloud Sleuth和ELK（Elasticsearch、Logstash和Kibana）是一种流行的组合，可用于实现分布式跟踪和日志分析。
一、添加依赖
首先，我们需要在Maven或Gradle项目中添加Spring Cloud Sleuth和ELK的依赖。以下是在Maven项目中添加依赖的示例：
(资料图)
org.springframework.cloud spring-cloud-starter-sleuth net.logstash.logback logstash-logback-encoder 6.2 org.springframework.boot spring-boot-starter-log4j2 2.6.3 在上面的依赖中，我们添加了Spring Cloud Sleuth的核心依赖和ELK的依赖。我们还使用Logstash Logback Encoder来格式化日志输出，并使用Log4j2作为日志记录器。
二、配置应用
在添加了Spring Cloud Sleuth和ELK的依赖之后，我们需要为应用程序配置一些参数，以便Sleuth和ELK能够正常工作。以下是一个简单的配置示例：
spring: sleuth: sampler: probability: 1.0logging: level: root: INFO org.springframework.web: INFO com.example.demo: DEBUG file: path: logs name: app.log encoder: pattern: "%date %level [%thread] %logger{10} [%file:%line] %msg%n" charset: UTF-8app: name: order-service在上面的配置中，我们将采样率设置为1.0，这意味着我们将对所有请求进行跟踪。我们还配置了日志记录器的级别和格式，并指定了日志文件的路径和名称。我们还添加了一个应用程序名称，用于将日志发送到ELK服务器。
三、配置ELK
现在，我们已经完成了Spring Cloud Sleuth和应用程序的配置，接下来我们需要配置ELK服务器以收集和分析日志数据。以下是一个简单的ELK配置示例：
input { tcp { port => 5000 codec => json_lines }}filter { if [app][name] == "order-service" { mutate { add_field => { "service" => "order-service" } } }}output { elasticsearch { hosts => ["http://localhost:9200"] index => "%{[service]}-%{+YYYY.MM.dd}" }}在上面的配置中，我们使用Logstash作为数据收集器，将日志数据发送到Elasticsearch。我们还添加了一个过滤器来为日志数据添加一个服务字段，并将数据索引到特定的索引中，索引名称由服务名称和日期组成。在这个示例中，我们的服务名称是order-service，因此我们将日志数据索引到order-service-YYYY.MM.dd的索引中。
四、在应用程序中使用ELK
现在，我们已经完成了Spring Cloud Sleuth和ELK的配置，接下来我们需要在应用程序中使用它们。以下是一个简单的示例：
@RestControllerpublic class OrderController { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(OrderController.class); @Autowired private RestTemplate restTemplate; @GetMapping("/orders/{id}") public Order getOrder(@PathVariable Long id) { LOGGER.info("Getting order with id {}", id); Order order = restTemplate.getForObject("http://localhost:8081/orders/" + id, Order.class); LOGGER.info("Got order with id {}", id); return order; }}在上面的示例中，我们使用了Spring Boot的@RestController注解来创建一个REST API端点。在方法中，我们使用Spring Boot的RestTemplate来发送HTTP请求，并记录请求的开始和结束时间。由于我们已经在应用程序中使用了Spring Cloud Sleuth，因此Sleuth会自动记录跟踪ID和跟踪span ID，并将它们添加到日志中。
五、分析日志数据
现在，我们已经在应用程序中记录了日志，并将它们发送到ELK服务器，接下来我们需要使用Kibana来分析日志数据。以下是一个简单的Kibana查询示例：
GET order-service-*/_search{ "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "service": "order-service" } }, { "match": { "message": "Getting order with id" } } ] } }}在上面的查询中，我们使用Elasticsearch的match查询来搜索包含服务名称和"Getting order with id"的日志消息。此查询将返回所有满足条件的日志数据，并将它们显示在Kibana的搜索结果中。
