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因为微服务架构中每个服务可能扩散在不同的服务器上，因而须要一套分布式日志的解决方案。spring-cloud 提供了一个用来 trace 服务的组件 sleuth。它能够通过日志取得服务的依赖关系。基于 sleuth，能够通过现有的日志工具实现分布式日志的采集。
这里应用的是 ELK，也就是 elasticsearch、logstash、kibana。
一、sleuth
第一步：sleuth 治理端
sleuth 个别独自放在一个工程中。须要增加如下依赖
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-server</artifactId>
</dependency>配置服务注册核心的地址
eureka:
client:
serviceUrl:
defaultZone: http://localhost:1111/eureka/启动类退出服务发现的注解和 zipkin 的注解，如下
package com.wlf.demo;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import zipkin.server.EnableZipkinServer;
@EnableDiscoveryClient
@EnableZipkinServer
@SpringBootApplication
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}这个时候启动并拜访该微服务的地址，能够看到 zipkin 的治理页面了。
举荐一个 Spring Boot 基础教程及实战示例：
https://github.com/javastacks…
第二步：被治理的微服务端
在咱们的其余微服务端须要简略的配置，纳入到 zipkin 的治理之中
引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>退出如下配置
spring:
sleuth:
sampler:
percentage: 1
zipkin:
base-url: http://localhost:9411spring.sleuth.sampler.percentage：这个参数的意思是抓取 100% 的日志，只有通过抓取日志，能力获知依赖关系。然而如果始终抓取日志的话对性能会有影响，因而能够本人配置。个别在开发环境，该值设置为 1，生产环境视状况而定。
spring.zipkin.base-url：为第一步配置的 zipkin 治理端微服务的地址
当初别离启动服务注册核心，网关，须要的微服务，以及 sleuth。
轻易调用一个微服务
而后咱们能够看到相干的跟踪日志
同样咱们也能够看到微服务之间的依赖关系，这里是通过网关调用了 myservice-consumer-feign 微服务，而后通过 myservice-consumer-feign 微服务调用了 myservice-provider 微服务
二、搭建 ELK
1、elasticsearch 的装置与配置，因为之前的文章曾经介绍了 elasticsearch 的单点，集群的装置，head 插件的装置。这里不再总结。
2、kibana 的装置，没什么好说的，解压，运行就能够了
3、logstash 的装置，解压即可
在 config 下新建配置文件
output {
input {
tcp {
port => 4560
codec => json_lines
}
}
output {
elasticsearch {hosts => ["192.168.160.66:9200","192.168.160.88:9200","192.168.160.166:9200"]
index => "applog"
}
}其中 port 为端口号，codec 示意通过 json 格局，elasticsearch.hosts 示意 elasticsearch 的地址，这里是集群。index 为日志存储的 elasticsearch 索引。
启动须要调用 bin 下的 logstash 命令，通过 - f 指定配置文件
4、应用 kibana
启动 elasticsearch、head、kibana、logstash
创立索引 applog
将 applog 配置到 kibana 中，在 index pattern 中输出咱们的 applog 索引
最初点击 create 即可
点击菜单中的 discover 即可查看日志
三、logback 配置
spring-cloud、logstash 都是反对 logback 的，因而须要为微服务配置好相应的 logback-spring.xml
这里值得注意的是，在 spring-boot 中，logback-spring.xml 的加载在 application.yml 之前。而咱们须要在 logback-spring.xml 中应用
spring.application.name。因而，咱们须要把spring.application.name 配置提到 bootstrap.yml 中。
加载程序为 bootstrap.yml，logback-spring.xml，application.yml
相比一般的 logback-spring.xml，咱们次要配置这几样货色spring.application.name，logstash 的 appender
这里提供一个 logback-spring.xml 的例子
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">
<springProperty scope="context" name="springAppName"
source="spring.application.name" />
<property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
value="%date [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
<appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<withJansi>true</withJansi>
<encoder>
<pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
<charset>utf8</charset>
</encoder>
</appender>
<appender name="logstash"
class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>192.168.160.66:4560</destination>
<encoder class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
<providers>
<timestamp>
<timeZone>UTC</timeZone>
</timestamp>
<pattern>
<pattern>
{
"severity":"%level",
"service": "${springAppName:-}",
"trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",
"span": "%X{X-B3-SpanId:-}",
"exportable": "%X{X-Span-Export:-}",
"pid": "${PID:-}",
"thread": "%thread",
"class": "%logger{40}",
"rest": "%message"
}
</pattern>
</pattern>
</providers>
</encoder>
</appender>
<appender name="dailyRollingFileAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<File>main.log</File>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<FileNamePattern>main.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder>
<Pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{35} - %msg %n</Pattern>
</encoder>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>DEBUG</level>
</filter>
</appender>
<springProfile name="!production">
<logger name="com.myfee" level="DEBUG" />
<logger name="org.springframework.web" level="INFO"/>
<root level="info">
<appender-ref ref="stdout" />
<appender-ref ref="dailyRollingFileAppender" />
<appender-ref ref="logstash" />
</root>
</springProfile>
<springProfile name="production">
<logger name="com.myfee" level="DEBUG" />
<logger name="org.springframework.web" level="INFO"/>
<root level="info">
<appender-ref ref="stdout" />
<appender-ref ref="dailyRollingFileAppender" />
<appender-ref ref="logstash" />
</root>
</springProfile>
</configuration>咱们把 message 信息配置到了 rest 字段中。
三、查问日志
启动服务注册核心，网关，须要的微服务，以及 sleuth。
启动 elasticsearch，head，kibana，logstash，轻易运行一个服务，比方
这里会输入一行日志，内容为myService-provider userController，通过网关调用
eclipse 控制台输入日志
在 kibana 中搜寻日志
咱们看到日志信息在 rest 字段中。另外，通过 trace 和 span 还能够跟踪到整个微服务的调用过程。到此为止，整个日志采集就搭建实现了。
零碎上线后只须要在 elasticsearch 中就能搜寻到各个服务器上，各个微服务的日志内容了。
版权申明：本文为 CSDN 博主「guduyishuai」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协定，转载请附上原文出处链接及本申明。
原文链接：https://blog.csdn.net/guduyis…
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