一、目的

开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志，但是在分布式环境下使用日志定位问题还是比较麻烦，需要借助 全链路追踪ID 把上下文串联起来，本文主要分享基于 Spring Boot + Dubbo 框架下 日志链路追踪ID 的实现方案选型思路。

目前大多数分布式追踪系统的思想模型都来自 Google's Dapper 论文

全链路追踪的核心思想：

• 为每条请求都单独分配一个唯一的 traceId 用来标识一条请求链路，该 traceId 会贯穿整个请求处理过程的所有服务
• 每个服务/线程都拥有自己的 spanId 标识，代表请求的其中一段处理步骤
• 一个请求包含一个 traceId 和一个或多个 spanId

日志全链路追踪 就是在每条系统日志里都添加显示 traceId 和 spanId 信息

二、方案选型

2.1. 方案一(apm-toolkit)

这是 SkyWalking 的一个日志插件，通过这个插件可以在日志中输出 traceId

2.1.1. 使用方式

配置依赖，在 pom 文件中添加以下内容

<dependency>
    <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
    <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
    <version>8.1.0</version>
</dependency>

配置日志模板，修改 logback-spring.xml 文件中 Appender 元素的 encoder 为以下内容

<encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
    <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
        <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%tid] [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n</pattern>
    </layout>
</encoder>

ps: pattern 中的内容按需修改，其中的 %tid 就是相当于 traceId，默认 TID:N/A，当有请求调用时会生成并显示 traceId

2.1.2. 总结

• 优点：无需编码，业务无入侵，可与 SkyWalking 的图形化界面中使用该ID快速定位各种接口的调用关系。

• 缺点：强耦合 SkyWalking 才能生效

  • 必须添加sk的 javaagent
  • 必须部署 SkyWalking 服务端

2.2. 方案二(sleuth)

Sleuth 是 Spring Cloud 的组件之一，它为 Spring Cloud 实现了一种分布式追踪解决方案，兼容Zipkin，HTrace与其他日志追踪系统

2.2.1. 使用方式

配置父依赖，在 pom 文件中添加以下内容管理版本号

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-sleuth</artifactId>
            <version>2.2.4.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
</dependencyManagement>

配置依赖，在 pom 文件中添加以下内容

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

适配dubbo，要让 sleuth 支持 dubbo 框架，需要增加以下两个步骤：

首先添加 dubbo 的插件依赖

<dependency>
    <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
    <artifactId>brave-instrumentation-dubbo-rpc</artifactId>
    <version>5.12.6</version>
</dependency>

配置 dubbo 过滤器

dubbo:
  provider:
    filter: tracing
  consumer:
    filter: tracing

配置日志模板，修改 logback-spring.xml 文件中 Appender 元素的 encoder 为以下内容

<encoder>
    <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{X-B3-TraceId},%X{X-B3-SpanId}] [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n</pattern>
    <charset>utf-8</charset>
</encoder>

ps: pattern 中的内容按需修改，其中的 %X{X-B3-TraceId} 为 traceId，%X{X-B3-SpanId} 为 spanId

2.2.2. 总结

• 优点：业务无入侵，有丰富的插件进行扩展包括定时任务、MQ等。

• 缺点：brave-instrumentation-dubbo-rpc 不支持 dubbo 2.7.x 需要自行开发插件。

2.3. 方案三(自研)

2.3.1. 无入侵增加 traceId

使用 Logback 的 MDC 机制，在日志模板中加入 traceId 标识，取值方式为 %X{traceId}

1. 系统入口（api网关）创建 traceId 的值
2. 使用 MDC 保存 traceId
3. 修改 logback 配置文件模板格式添加标识 %X{traceId}

MDC（Mapped Diagnostic Context，映射调试上下文）是 log4j 和 logback 提供的一种方便在多线程条件下记录日志的功能。

2.3.2. 跨线程传递

解决 traceId 跨线程丢失问题

由于 MDC 内部使用的是 ThreadLocal 所以只有本线程才有效，子线程和下游的服务 MDC 里的值会丢失；

需要解决 Spring 的各种线程池与异步方法的父子线程间传递。

解决思路：重写一个 MDCAdapter 使用阿里的 TransmittableThreadLocal 替换原来的 ThreadLocal 对象，解决各种线程池（ExecutorService / ForkJoinPool / TimerTask）父子进程传值问题。

需要使用 TtlRunnable 和 TtlCallable 来修饰传入线程池的 Runnable 和 Callable

2.3.3. 跨进程传递

解决 traceId 跨进程丢失问题

dubbo服务 使用 org.apache.dubbo.rpc.Filter 创建一个过滤器进行 traceId 传递

• 服务消费者：负责传递链路追踪 ID
• 服务提供者：负责接收 ID 并保存到 MDC 中

2.3.4. 总结

• 优点：业务无入侵，最小依赖，扩展灵活，适配性强。

• 缺点：需要自行实现，有大量的开发工作量。

三、方案总结

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