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springboot集成链路追踪
- springboot版本
<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.6.3</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> </dependencies> - 添加链路追踪sleuth依赖
链路追踪有很多优秀的中间件，比如skywalking等，但是skywalking需要部署oap服务生成追踪id，为了减少架构复杂度，决定采用sleuth。
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> <version>3.1.1</version> </dependency> 想进一步减少架构复杂度，也可以自定义生成traceId，可以参考之前的文章实现
https://blog.csdn.net/qq_41633199/article/details/127482748?spm=1001.2014.3001.5502
kafka2.7.1设置
- windows下载kafka
https://archive.apache.org/dist/kafka/2.7.1/kafka_2.13-2.7.1.tgz - zk设置
- 修改数据存储路径
- 启动zk
kafka安装目录执行以下命令
- 修改数据存储路径
bin\windows\zookeeper-server-start.bat config\zookeeper.properties - kafka设置
- 配置数据存储
- 配置zk连接
- 启动
- 配置数据存储
## 启动kafka bin\windows\kafka-server-start.bat config\server.properties ## 创建主题 bin\windows\kafka-topics.bat --zookeeper localhost:2181 --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic app_log ## 查看主题 bin\windows\kafka-topics.bat --list --zookeeper localhost:2181 # 生产消息 bin\windows\kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic app_log # 消息消费 bin\windows\kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic app_log --group app_log --from-beginning 应用日志logback配置
由于java异常日志输出堆栈的换行符会影响kafka engine日志解析（会当成多条日志分别解析导致报错），因此在FILE_FORMAT配置输出到日志文件的时候去除换行符。
<property name="CONSOLE_FORMAT" value="%highlight(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS})|%highlight(%-5level{FATAL=Bright Red, ERROR=Bright Magenta, WARN=Bright Yellow, INFO=Bright Green, DEBUG=Bright Cyan, TRACE=Bright White})|%boldMagenta(%X{traceId})|%yellow(%thread)|%boldMagenta(%logger{36})|%green(%file#%method:%line)|%cyan(%msg%n)"/> <property name="FILE_FORMAT" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}|%level|%X{traceId}|%thread|%logger{36}|%file#%method:%line|%msg %replace(%ex){'[\r\n]+', ''}%nopex%n"/> <appender name="INFO_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter"> <level>INFO</level> </filter> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <!-- 日志文件输出的文件名 --> <FileNamePattern>${LOG_HOME}/info/bill_log.%d{yyyy-MM-dd_HH}.log</FileNamePattern> <!-- 日志文件保留个数 --> <maxHistory>168</maxHistory> <cleanHistoryOnStart>true</cleanHistoryOnStart> </rollingPolicy> <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder"> <pattern>${FILE_FORMAT}</pattern> </encoder> </appender> <!-- 开发环境 --> <springProfile name="dev"> <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"> <encoder> <pattern>${CONSOLE_FORMAT}</pattern> </encoder> </appender> <root level="DEBUG"> <appender-ref ref="CONSOLE"/> <appender-ref ref="INFO_FILE"/> </root> </springProfile> filebeat7.16.2收集应用日志推送kafka
- 下载
https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.16.2-windows-x86_64.zip - 修改配置
kafka配置官网参考地址
https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/7.16/kafka-output.html 
设置传输kafka
确保output只有一个
- 启动filebeat
在安装目录执行启动命令
filebeat -e -c filebeat.yml 访问应用查看kafka消费效果
clickhouse设置
- 宿主机配置host
172.27.x.x host.docker.internal 由于clickhouse容器需访问本机kafka，需要解决通信问题
- 启动
docker run -d --network=bridge -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 --name clickhouse-svr --add-host="host.docker.internal:172.27.xx.x" clickhouse/clickhouse-server:24.4.3.25 - 进入容器，执行命令设置分隔符保存到users.xml配置文件，以便重启容器后也能生效
这里的设置主要取决于日志格式，我的项目是|号作为字段分隔符
set format_csv_delimiter = '|'; - 连接clickhouse，设置允许查询引擎表
clickhouse-client --stream_like_engine_allow_direct_select 1 - 选择数据库
use log; - 创建kafka引擎表
CREATE TABLE LOG_KAFKA ( time DateTime64(3, 'Asia/Shanghai'), level String, trace_id String, thread String, logger String, method String, msg String ) ENGINE = Kafka() SETTINGS kafka_broker_list = 'host.docker.internal:9092', kafka_topic_list = 'app_log', kafka_group_name = 'app_log', kafka_num_consumers = 1, kafka_format = 'CSV', format_csv_delimiter = '|'; - 创建分区日志表，存储日志消息
create table APP_LOG( time DateTime64(3, 'Asia/Shanghai'), level String, trace_id String, thread String, logger String, method String, msg String ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(time) ORDER BY time; ## 创建Metrialized View 抓取数据到日志表 CREATE MATERIALIZED VIEW vw_app_log TO APP_LOG AS SELECT time,level,trace_id,thread,logger,method,msg FROM LOG_KAFKA; - 访问应用生产日志消息并查看clickhouse日志
配置ClickVisual
windows docker安装
官方文档地址
https://clickvisual.net/zh/clickvisual/02install/docker-installation.html
拉取镜像
https://hub.docker.com/r/clickvisual/clickvisual/tags下载配置文件到本地
https://github.com/clickvisual/clickvisual/tree/master/data/all-in-one/clickvisual/config配置mysq数据库连接
*允许mysql用户通过ip连接
指定数据卷创建容器
docker run --name clickvisual -e EGO_CONFIG_PATH=/clickvisual/config/docker.toml -e EGO_LOG_WRITER=stderr -p 19001:19001 -v D:\download\clickvisual\config:/clickvisual/config -d clickvisual/clickvisual:latest - 配置数据连接
用初始账号与密码clickvisual/clickvisual登录管理台http://localhost:19001
点击初始化数据库后进入日志库配置页
clickhouse数据源连接格式clickhouse://username:password@host1:9000,host2:9000/database?dial_timeout=200ms&max_execution_time=60，因为我未给clickhouse设置权限认证，因此username:password@可以省略
创建好实例后回到日志页面，选择刚创建的实例右键接入已有日志库，配置日志数据表
查看效果
访问前面写的空指针异常接口，再刷新ClickVisual页面
通过链路id查询效果
