Spring Cloud Sleuth在分布式中进行日志跟踪

比眉伴天荒 2024-04-07 10:10 13阅读 0赞

#### 目录 ####

*   *  一、概述
     *   *  1.1. 分布式系统面临的问题
         *  1.2. Sleuth是什么
         *  1.3. Zipkin是什么
         *  1.4. 链路监控相关术语
     *  二、实战练习
     *   *  2.1. 入门练习
         *  2.2. Zipkin下载与启动
         *  2.3. 搭建链路监控步骤
         *  2.4. sleuth相关配置
         *  2.5. 向Zipkin发送消息的方式
         *  2.6. Sleuth到底给Zipkin都发送了哪些数据？
         *  2.7. Zipkin配置持久化
     *  三、引入sleuth是怎么输出traceId的
     *  四、logback日志问题
     *  五、除了Zipkin还有哪些链路跟踪

本篇文章所涉及到的demo练习 使用的 `cloud 2021.0.3+ springboot2.6.8`

### 一、概述 ###

#### 1.1. 分布式系统面临的问题 ####

在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中`会经过多个不同的的服务节点`调用来协同产生最后的请求结果，每一个次请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。

![在这里插入图片描述][8a5cf0fda651461abe74299e40be9413.png]

#### 1.2. Sleuth是什么 ####

官网：[https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current/reference/html/][https_docs.spring.io_spring-cloud-sleuth_docs_current_reference_html]

Spring Cloud Sleuth提供了一套完整的服务跟踪的解决方案。他会将服务与服务之间的调用给记录起来。可以快速的知道调用 用户服务，到底涉及到了哪些微服务，方便我们快速排查问题！

**具体的功能如下几点：**

*  将跟踪和跨度 ID 添加到 Slf4J，因此您可以从日志聚合器中的给定跟踪或跨度中提取所有日志。
 *  检测来自 Spring 应用程序的公共入口和出口点（servlet filter, rest template, scheduled actions, message channels, feign client）。
 *  如果`spring-cloud-sleuth-zipkin`可用，则应用程序将通过 HTTP生成和报告与Zipkin兼容的跟踪。默认情况下，它将它们发送到 `localhost（端口 9411）`上的 Zipkin 收集器服务。使用`spring.zipkin.baseUrl`配置Zipkin 服务的位置。

![在这里插入图片描述][a8af107ed1724e0099e4416b21e8e5ae.png]

#### 1.3. Zipkin是什么 ####

Spring Cloud Sleuth对于分布式链路的跟踪仅仅是生成一些数据，这些数据不便于人类阅读，所以我们一般把这种跟踪数据上传给Zipkin Server，由Zipkin通过UI页面统一进行数据的展示。

#### 1.4. 链路监控相关术语 ####

这些术语在官方文档当中也可以看到的！

*  **span（跨度）**：工作的基本单位。例如，`发送 RPC 是一个新的跨度，发送响应到 RPC 也是如此`。Span还有其他数据，例如描述、时间戳事件、键值注释（标签）、导致它们的 Span 的 ID 和进程 ID（通常是 IP 地址）。跨度可以启动和停止，并且它们会跟踪它们的时间信息。`创建跨度后`，您`必须在将来的某个时间点停止它`。
 *  **Trace**：一组跨度形成树状结构。
 *  **Annotation/Event**：用于及时记录某个事件的存在，有如下事件类型：
    
    1.  **cs**：`客户端发送`。客户已提出请求。此注释指示跨度的开始。
    2.  **sr**：Server Received：`服务器端收到请求并开始处理它`。cs从此时间戳中减去时间戳揭示了`网络延迟`。
    3.  **ss**：`服务器发送`。在请求处理完成时注释（当响应被发送回客户端时）。从这个时间戳中减去sr时间戳，可以看出`服务器端处理请求所需的时间`。
    4.  **cr** : `客户收到`。表示跨度的结束。客户端已成功收到服务器端的响应。cs从这个时间戳中减去时间戳，可以看出`客户端从服务器接收响应所需的全部时间`。

**下图显示了Span和Trace在系统中的外观：** 音符的每种颜色表示一个跨度（有七个跨度 - 从A到G）。

![在这里插入图片描述][e706b816fe38405699cc1d0e325a6cc9.png]  
**下图显示了 span 的父子关系的外观：**

> 您可以继续创建跨度（带有no custom span指示的示例），也可以手动创建子跨度（带有custom span指示的示例）。

![在这里插入图片描述][c7a0fb6613ad4ac889f0cd53c36fd0ce.png]

### 二、实战练习 ###

#### 2.1. 入门练习 ####

1.创建项目  
2.引入依赖

<properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <springboot.version>2.6.8</springboot.version>
        <springcloud.version>2021.0.3</springcloud.version>
    </properties>
    
    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
               <groupId>org.springframework.boot</groupId>
               <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
               <version>${springboot.version}</version>
               <type>pom</type>
               <scope>import</scope>
           </dependency>
            <dependency>
               <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
               <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
               <version>${springcloud.version}</version>
               <type>pom</type>
               <scope>import</scope>
           </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

3.添加yml配置

server:
      port: 8989
    
    spring:
      application:
        name: sleuth-demo

4.添加控制器

@RestController
    public class ExampleController {
        
        private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(ExampleController.class);
        
        @RequestMapping("/")
        public String home() {
        
            log.info("Hello world!");
            return "Hello World!";
        }
    }

5.测试访问：[http://localhost:8989/][http_localhost_8989] 访问后观察打印的日志

![在这里插入图片描述][9bf899485ef540dfb5daccd2b7a830e1.png]

`[sleuth-demo,a79df4de56426209,a79df4de56426209]`此条目对应于`[application name,trace id, span id]`

设置DispatcherServlet日志级别过后可以看到如下日志：  
`logging.level.org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet=DEBUG`

![在这里插入图片描述][29cb64ef3274423bb8f3cb831b7aea3c.png]

如果您对这一步还不是很了解他是干什么的，没关系，可以接着往下看，下面你就会明白的！学知识要循序渐进，不可急躁！！！

#### 2.2. Zipkin下载与启动 ####

下载最新版本2.23.18：[https://repo1.maven.org/maven2/io/zipkin/zipkin-server/2.23.18/zipkin-server-2.23.18-exec.jar][https_repo1.maven.org_maven2_io_zipkin_zipkin-server_2.23.18_zipkin-server-2.23.18-exec.jar]

官网：[https://zipkin.io/pages/quickstart.html][https_zipkin.io_pages_quickstart.html]

Zipkin的gihub地址：[https://github.com/openzipkin/zipkin][https_github.com_openzipkin_zipkin]

下载好jar包后直接`java -jar`启动：

![在这里插入图片描述][28b5f702987a42acbc14a05e35653f14.png]  
然后访问[http://localhost:9411/zipkin/][http_localhost_9411_zipkin]

![在这里插入图片描述][200d844fdd62437fbd6b7f908894e743.png]

#### 2.3. 搭建链路监控步骤 ####

首先我们要至少准备两个服务，并且是调用关系。这样我们才可以通过zipkin来查看调用链。

> 这里我会搭建两个服务，一个是8989服务，一个是8990服务，然后8989服务的一个接口当中调用了8990当中的接口！远程调用的时候我这里使用的是openfeign，openfeign和RestTemplate都是远程调用框架，如果您对RestTemplate熟悉，用RestTemplate也是可以的。

openfeign教程：[https://blog.csdn.net/weixin\_43888891/article/details/126171740][https_blog.csdn.net_weixin_43888891_article_details_126171740]  
**第一步：搭建8990提供者**  
1.创建项目  
2.添加pom依赖

> 这块有一个点需要注意一下，有的`springcloud`版本当中是没有对`spring-cloud-starter-zipkin`进行版本控制的，所以这时候我们需要自己去声明版本号，`2.2.8.RELEASE`是截止到现在最新的版本！spring-cloud-starter-zipkin依赖是集成了spring-cloud-starter-sleuth依赖的，所以我们引用了zipkin就可以不引用sleuth了。

<properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <springboot.version>2.6.8</springboot.version>
        <springcloud.version>2021.0.3</springcloud.version>
    </properties>
    
    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
               <groupId>org.springframework.boot</groupId>
               <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
               <version>${springboot.version}</version>
               <type>pom</type>
               <scope>import</scope>
           </dependency>
            <dependency>
               <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
               <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
               <version>${springcloud.version}</version>
               <type>pom</type>
               <scope>import</scope>
           </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
            <version>2.2.8.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

3.添加yml配置

server:
      port: 8990
    
    spring:
      application:
        name: sleuth-provide
    
    logging:
      level:
        org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: DEBUG

4.添加控制器，主要是为了测试调用链路，这个接口就随便写一下就可以了！

@RestController
    @RequestMapping("/user")
    public class UserController {
        
    
        @GetMapping("/getUserList")
        public String getUserList() {
        
            return "user";
        }
    }

5.启动后测试访问：[http://localhost:8990/user/getUserList][http_localhost_8990_user_getUserList]

![在这里插入图片描述][6e14e2edb21c497fb593c75187ee0d08.png]  
访问两次后打开[http://localhost:9411/zipkin][http_localhost_9411_zipkin 1]

![在这里插入图片描述][a7baa875fafb493b91ea0702cfc9cf55.png]

**第二步：搭建8989消费者**

1.创建项目  
2.添加pom依赖（这块跟上面提供者的依赖一样即可，当然消费者用不到openfeign，可以选择把openfeign的依赖去掉）  
3.添加yml配置

server:
      port: 8989
    
    spring:
      application:
        name: sleuth-demo
    
    logging:
      level:
        org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: DEBUG

4.使用openfeign就需要开启openfeign的注解支持，在启动类添加`@EnableFeignClients`  
5.添加openfeign远程调用接口

@FeignClient(value = "userService", url = "http://localhost:8990")
    public interface UserService {
        
    
        @GetMapping("/user/getUserList")
        String getUserList();
    }

6.添加控制器

@RestController
    public class ExampleController {
        
    
        private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(ExampleController.class);
    
        @Resource
        private UserService userService;
    
        @RequestMapping("/")
        public String home() {
        
            log.info("Hello world!");
            return userService.getUserList();
        }
    }

**第三步：测试访问**

访问：[http://localhost:8989/][http_localhost_8989]

> 首先我们观察两个服务的日志：会发现一个问题`trace id`是一致的！原因就是8989调用了8990服务，他们属于是一个链路的。记住这一切并不是zipkin帮我们实现的，而是Sleuth。您也可以通过将zipkin的依赖改为sleuth然后执行链路，他id仍然是一样的。`zipkin可以把它当做就是一个带有可视化界面的jar包，项目当中集成zipkin依赖主要是将sleuth链路跟踪的数据，上传到zipkin，由zipkin对数据进行整理并在页面上展示了出来，真正实现链路跟踪的是sleuth`

![在这里插入图片描述][c4d3f0f60bc14fc5b8ce93c736164980.png]

![在这里插入图片描述][299c56f28caf4e318ca22d4380139574.png]

然后我们再观察一下zipkin的日志：

![在这里插入图片描述][d68c9d238dbc435a9e8d6a350b41b101.png]

**第四步：故意制造异常**

在消费服务的接口上故意制造异常：

@GetMapping("/getUserList")
    public String getUserList() {
        
        int i = 1/0;
        return "user";
    }

制造完异常后重启，再进行访问[http://localhost:8989/][http_localhost_8989]，然后观察日志：可以很直观的看到是哪些链路出现了问题。

通过这里我们可以拿到Trace ID，有了Trace ID我们可以去日志文件当中搜索Trace ID快速定位bug原因！

![在这里插入图片描述][4ea9514d61e54fa59d8c6012456e63b2.png]

然后我们还可以查看链路详情：通过下图可以很直观的看到是由`SLEUTH-DEMO`调用`SLEUTH-PROVIDE`服务的时候，`SLEUTH-DEMO`服务接口产生的异常！

![在这里插入图片描述][f6a1e8a0c43a495f8ab7e2e15d2dd557.png]

假如不使用Sleuth，在我们进行远程调用的时候报错了，实际上我们是看不到他是因为什么报错的，我们只知道调用他报错了，日志如下，要想真正知道报的什么异常还得去查看远程调用的服务日志，而且还得比对服务调用时间，来查看当时报错的日志。

![在这里插入图片描述][e5538ad8bb6e484cb2c9448883b3ff75.png]

#### 2.4. sleuth相关配置 ####

**问题：** 默认情况下，它将它们发送到 `localhost（端口 9411）`上的 Zipkin 收集器服务，假设我们微服务并不是都部署在一台机器，那应该怎么办呢？使用`spring.zipkin.baseUrl`配置Zipkin 服务的位置。

spring:
      application:
        name: sleuth-demo
      zipkin:
        base-url: http://localhost:9411/ # 指定zipkin地址
      sleuth:
        sampler:
          # 采样率值介于 0 到 1 之间，1 则表示全部采集
          probability: 1
          # 每秒采集的数量，默认是10，通过设置这个可以有效的避免消息过大 
          rate: 10

关于sleuth的其他相关配置属性，可查看官网：  
[https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current/reference/html/appendix.html\#appendix][https_docs.spring.io_spring-cloud-sleuth_docs_current_reference_html_appendix.html_appendix]

#### 2.5. 向Zipkin发送消息的方式 ####

官网：[https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current/reference/html/howto.html\#howto][https_docs.spring.io_spring-cloud-sleuth_docs_current_reference_html_howto.html_howto]

![在这里插入图片描述][34dd9b3aa7704ba9b08cd9cf82e99f04.png]

> 这个是什么意思呢？首先我们要明白一点，zipkin当中所展示的数据实际上都是由我们服务发送给zipkin他才将数据清洗，并展示出来的。默认采用的是HTTP请求方式来进行向zipkin发送的。在实际开发当中HTTP请求方式，有时候势必会给我们服务器带来一些压力，并发量特别大的情况下，会占用大量线程。HTTP请求讲究的是，我发送给你，然后并且收到你的消息回复，这条连接才算结束。

所以基于这一点zipkin也给我们提供了可以通过消息中间件来进行发送，发送给消息中间件我们就不用管了，这样可以避免线程拥堵，目前支持RabbitMQ和Kafka、ActiveMQ！

**我这里直接使用rabbitmq来进行演示 其他同理，不懂可以看官网！**

第一步：添加依赖

<dependency>
        <groupId>org.springframework.amqp</groupId>
        <artifactId>spring-rabbit</artifactId>
    </dependency>

第二步：添加rabbitmq配置

spring:
      application:
        name: sleuth-demo
      zipkin:
        base-url: http://localhost:9411/
        sender:
          type: rabbit
      rabbitmq:
        host: 127.0.0.1
        port: 5672
        username: guest
        password: guest
        listener: # 这里配置了重试策略
          direct:
            retry:
              enabled: true
      sleuth:
        sampler:
          #采样率值介于 0 到 1 之间，1 则表示全部采集
          probability: 1
          rate: 10

第三步：修改Zipkin启动命令

关于Zipkin启动相关命令可查看：[https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-server][https_github.com_openzipkin_zipkin_tree_master_zipkin-server]

![在这里插入图片描述][4922d077a01e498e80ec032e4c8d2246.png]

java -jar zipkin-server-2.23.18-exec.jar --RABBIT_ADDRESSES=127.0.0.1:5672 --RABBIT_USER=guest --RABBIT_PASSWORD=guest

docker启动：

docker  run \
    --name zipkin-server2 -d \
    --restart=always \
    -p 9411:9411 \
    -e RABBIT_ADDRESSES=162.14.115.18:5672 \
    -e RABBIT_USER=admin \
    -e RABBIT_PASSWORD=admin \
    openzipkin/zipkin:2.21.7

第四步：测试，启动我们的服务，然后访问接口[http://localhost:8989/][http_localhost_8989]

zipkin就是自动创建的队列，通过这个队列进行发送消息的！

![在这里插入图片描述][6977c8b088cb4170ac54bb09ec0166a9.png]  
打开zipkin仍然可以看到调用信息。

![在这里插入图片描述][8161bf09064849689fffe3cc9dce505e.png]

#### 2.6. Sleuth到底给Zipkin都发送了哪些数据？ ####

想知道这个其实非常简单，我们只需要将zipkin给停止掉，然后调用我们的服务接口即可。这时候队列当中的消息就没有人消费了，然后我们就可以通过RabbitMQ管理页直接获取消息。

![在这里插入图片描述][e0b6e5a52b8d4f0d8866cf0b5b47a22e.png]

#### 2.7. Zipkin配置持久化 ####

> 假如不配置zipkin持久化，当我们把jar包给停止后，所有收集到的消息会直接清除！针对于数据持久化zipkin提供了好几种种方式，常用的有两种，一种存储到mysql，另一种是Elasticsearch。

**方式一：持久化到mysql**

SQL文件：[https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql-v1/src/main/resources/mysql.sql][https_github.com_openzipkin_zipkin_blob_master_zipkin-storage_mysql-v1_src_main_resources_mysql.sql]

官网配置：[https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-server][https_github.com_openzipkin_zipkin_tree_master_zipkin-server]

![在这里插入图片描述][fd7aa6d691d04ee7aeaf50d7eef41773.png]

配置持久化相当简单，只需要在mysql创建一个库和表，然后zipkin启动的时候指定持久化方式为mysql即可。

java -jar zipkin-server-2.23.18-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=root --RABBIT_ADDRESSES=127.0.0.1:5672 --RABBIT_USER=guest --RABBIT_PASSWORD=guest

**方式二：持久化到Elasticsearch**

这一种我就不再演示了，教程可以看官网：[https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-server][https_github.com_openzipkin_zipkin_tree_master_zipkin-server]

![在这里插入图片描述][0cbf1c361de349488c163b3271582ebd.png]

### 三、引入sleuth是怎么输出traceId的 ###

首先我们要找到SpringBoot默认的logback配置

![在这里插入图片描述][08b36c7c4297499a9a8b68d580be476c.png]  
![在这里插入图片描述][b1de70746fdd45ddbd5de385dc99e1ce.png]

base.xml引用了`console-appender.xml`和`defaults.xml`

![在这里插入图片描述][05157246b5cc43a8a3f6551f700a2ff9.png]  
我们之所以不配置日志，springboot也可以控制打印日志主要是以下：

![在这里插入图片描述][ffc82d92dbd740bd8a0a209f01f3055a.png]

`CONSOLE_LOG_PATTERN`就是springboot默认的日志格式：日志格式当中使用到了一个`LOG_DATEFORMAT_PATTERN`变量

![在这里插入图片描述][8421c492fc6e461f9b401296804415ff.png]

![在这里插入图片描述][ea40a487652e462bbce40328265917f8.png]  
主要是由`TraceEnvironmentPostProcessor`类当中的`postProcessEnvironment`方法在启动的时候判断是否开启了sleuth，假如开启了会直接设置`LOG_DATEFORMAT_PATTERN`变量。

![在这里插入图片描述][604d37d82dab4fd39d6c35aea82f1050.png]

### 四、logback日志问题 ###

分布式系统中，如何快速定位某个用户的请求日志？

> 据我了解 zikpin并没有提供详细报错日志，例如是哪行报错，通过zipkin我们可以知道是链路中哪个服务报错，这时候我们可以通过traceid去日志文件当中查看详细报错信息！

**但是有时候我们项目当中使用了logback.xml，日志格式里面并没有设置traceid。那到底应该如何设置呢？**

我们可以参考springboot默认的日志配置，然后配置如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    
    <configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
        
        
    
        <conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter" />
        <conversionRule conversionWord="wex" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter" />
        <conversionRule conversionWord="wEx" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter" />
    
        <property name="LOG_PATH" value="./logs"/>
        <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN" value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN:-yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/>
        <property name="FILE_LOG_PATTERN" value="${FILE_LOG_PATTERN:-%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN:-yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}} ${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p} ${PID:- } --- [%t] %-40.40logger{39} : %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/>
    
        
        <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
            <encoder>
                <pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
            </encoder>
        </appender>
    
        
        <appender name="file_info" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    	    <file>${LOG_PATH}/sys-info.log</file>
            
            <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
                
                <fileNamePattern>${LOG_PATH}/sys-info.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
                
                <maxHistory>60</maxHistory>
    		</rollingPolicy>
    		<encoder>
    			<pattern>${FILE_LOG_PATTERN}</pattern>
    		</encoder>
            <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
                <level>ERROR</level>
                <onMatch>DENY</onMatch>
                <onMismatch>ACCEPT</onMismatch>
            </filter>
    	</appender>
    
    	<appender name="file_error" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    	    <file>${LOG_PATH}/sys-error.log</file>
            
            <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
                
                <fileNamePattern>${LOG_PATH}/sys-error.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
                
                <maxHistory>60</maxHistory>
            </rollingPolicy>
            <encoder>
                <pattern>${FILE_LOG_PATTERN}</pattern>
            </encoder>
            <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
                
                <level>ERROR</level>
                
                <onMatch>ACCEPT</onMatch>
                
                <onMismatch>DENY</onMismatch>
            </filter>
        </appender>
    
        
        <appender name="ASYNC-INFO" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
            
            <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
            
            <queueSize>512</queueSize>
            
            <appender-ref ref="file_info"/>
        </appender>
    
        <appender name="ASYNC-ERROR" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
            
            <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
            
            <queueSize>512</queueSize>
            
            <appender-ref ref="file_error"/>
        </appender>
    
        
        <root level="INFO">
            <appender-ref ref="CONSOLE" />
            <appender-ref ref="ASYNC-INFO" />
            <appender-ref ref="ASYNC-ERROR" />
        </root>
    
        
        <logger name="org.apache.catalina.startup.DigesterFactory" level="ERROR"/>
        <logger name="org.apache.catalina.util.LifecycleBase" level="ERROR"/>
        <logger name="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" level="WARN"/>
        <logger name="org.apache.sshd.common.util.SecurityUtils" level="WARN"/>
        <logger name="org.apache.tomcat.util.net.NioSelectorPool" level="WARN"/>
        <logger name="org.eclipse.jetty.util.component.AbstractLifeCycle" level="ERROR"/>
        <logger name="org.hibernate.validator.internal.util.Version" level="WARN"/>
    </configuration>

### 五、除了Zipkin还有哪些链路跟踪 ###

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1.  CAT是一个更综合性的平台,提供的监控功能最全面，国内几个大厂生产也都在使用。但研发进度及版本更新相对较慢。
2.  Zipkin由Twitter开源，调用链分析工具，基于spring-cloud-sleuth得到广泛使用，非常轻量，使用部署简单。
3.  Skywalking专注于链路和性能监控，国产开源，埋点无侵入，UI功能较强。能够加入Apache孵化器，设计思想及代码得到一定认可，后期应该也会有更多的发展空间及研发人员投入。目前使用厂商最多。版本更新较快。
4.  Pinpoint专注于链路和性能监控，韩国研发团队开源，埋点无侵入，UI功能较强，但毕竟是小团队，不知道会不会一直维护着，目前版本仍在更新中

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjEwMTgzOQ_size_16_color_FFFFFF_t_60 1][]

支持的存储：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjEwMTgzOQ_size_16_color_FFFFFF_t_60 2][]

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[https_zipkin.io_pages_quickstart.html]: https://zipkin.io/pages/quickstart.html
[https_github.com_openzipkin_zipkin]: https://github.com/openzipkin/zipkin
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[http_localhost_8990_user_getUserList]: http://localhost:8990/user/getUserList
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[http_localhost_9411_zipkin 1]: http://localhost:9411/zipkin
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[https_docs.spring.io_spring-cloud-sleuth_docs_current_reference_html_appendix.html_appendix]: https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current/reference/html/appendix.html#appendix
[https_docs.spring.io_spring-cloud-sleuth_docs_current_reference_html_howto.html_howto]: https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current/reference/html/howto.html#howto
[34dd9b3aa7704ba9b08cd9cf82e99f04.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/07/7ad4d957f6be4748bf58c68533791286.png
[https_github.com_openzipkin_zipkin_tree_master_zipkin-server]: https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-server
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[https_github.com_openzipkin_zipkin_blob_master_zipkin-storage_mysql-v1_src_main_resources_mysql.sql]: https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql-v1/src/main/resources/mysql.sql
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[8421c492fc6e461f9b401296804415ff.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/07/3916f0b64ff14eba94fb45de23f14e35.png
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