1、概述 2、告警规则 2.1 默认告警规则 2.2 告警规则详解 3、自定义告警规则 4、测试告警 1、概述 Skywalking发送告警的基本原理是每隔一段时间轮询skywalking-oap 收集到的链路追踪的数据，再根据所配置的告警规则（如服务响应时间、服务响应时间百分比）等，如果达到阈值则发送响应的告警信息。 3、自定义告警规则 Skywalking的配置大部分内容是通过应用的application.yml及系统的环境变量设置的，同时也支持下面系统的动态配置来源 gRPC服务 Zookeeper Etcd textTemplate: |- { "msgtype": "text", "text": { "content": "SkyWalking 链路追踪告警 查看Skywalking的ui界面，链路追踪 ? 告警界面 ? 到钉钉中查看报警消息 ?
前言： 链路聚合(英语:Link Aggregation)将多个物理端口汇聚在一起,形成一个逻辑端口,以实现出/入流量吞吐量在各成员端口的负荷分担 网卡的链路聚合就是将多块网卡连接起来，当一块网卡损坏， 网卡的链路聚合一般常用的有"bond"和"team"两种模式，"bond"模式最多可以添加两块网卡，"team"模式最多可以添加八块网卡。 最常见的双网卡绑定模式： （1） roundrobin - 轮询模式 所有链路处于负载均衡状态，这种模式的特点增加了带宽，同时支持容错能力。 （2） activebackup - 主备模式 一个网卡处于活动状态，另一个处于备份状态，所有流量都在主链路上处理，当活动网卡down掉时，启用备份网卡。
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聚合链路 聚合链路是将多块网卡逻辑地连接到一起从而允许故障转移或者提高吞吐率的方法。提高服务器网络可用性。 在linux下配置bond，通过网卡绑定技术既能增加服务器的可靠性，又增加了可用网络宽带，为用户提供不间断的网络服务。 – 负载均衡—所有链路处于负载均衡状态，轮询方式往每条链路发送报文这模式的特点增加了带宽，同时支持容错能力，当有链路出问题，会把流量切换到正常的链路上。 – 容错能力—这模式的特点增加了带宽，同时支持容错能力，当有链路出问题，会把流量切换到正常的链路上。对比blance-xor，这种模式定期发送LACPDU报文维护链路聚合状态，保证链路质量。 案例:使用team方式设置聚合链路 环境 系统：CentOS8 网卡名称： ens33（vmnet4） ens37（vmnet4） step 1： 建立 [root@zutuanxue ~]# nmcli
[封面.png] 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 [depper.png] 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 [日志链路追踪.png] 二、方案选型 2.1.
链路追踪ID 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。 Dapper 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 ? 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
100G 波分传输系统的实现客户接入链路告警 新普矽谷科技（北京）有限公司 摘要：为了确保一种小型化、低成本100G传输系统的可靠运行，提出了一种方案实现传输系统中的故障诊断和告警信息传递，分析了告警信息传递的关键技术和实现流程 关键词：100G波分复用传输系统，链路告警传递，FPGA 随着云计算，移动4G/5G互联网，社交网站，电子商务和各种各样视频业务的兴起，网络容量需求剧增，传统的10G网络面临巨大挑战。 ② CFP模块控制链路信息管脚直接与FPGA相连，一旦发生链路故障，CFP模块会立即产生一个告警信号。 线路侧链路告警信息处理过程主要步骤如下： ① 线路侧SFP+模块接收链路发生故障。 参考文献 【1】贾真真，何文，史朝翔，常建新，高猛，《一种低成本100G传输系统的链路告警传递》 l
环境：RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 三、监控DG的状态 3.1监控DG备库的状态 3.2监控主库传输日志链路的状态 四、备库切换为snapshot standby 4.1备库切换为 STARTUP TIME to obtain an estimated failover time (the estimate assumes SHUTDOWN ABORT). 3.2 监控主库传输日志链路的状态 监控主库传输日志链路的状态: show parameter log_archive_dest_ show parameter log_archive_dest_state_ select value db_recovery_file_dest_size=1000G scope=spfile; Alter system set db_recovery_file_dest='+DATA' scope=spfile; 核心步骤： --取消日志应用 重启数据库 SQL> shutdown immediate SQL> startup --查看当前数据库的scn select current_scn||'' from v$database --开启日志应用
2.2 通用方案 明确日志的高效组织和动态串联这两个基本问题后，本文选取图4业务系统中的“逻辑链路1”进行通用方案的详细说明，方案可以拆解为以下步骤： 图6 通用方案拆解 2.2.1 链路定义 “链路定义 上报日志可以拆分为链路日志、节点日志和业务日志三类： 链路日志：链路单次执行中，从开始节点和结束节点的日志中提取的链路基本信息，包含链路类型、链路元信息、链路开始/结束时间等。 使用效率高：管理后台支持链路和日志的可视化查询展示，简单快捷。 4. 总结与展望 随着分布式业务系统的日益复杂，可观测性对于业务系统的稳定运行也愈发重要[6]。 此外，在指标（Metrics）方向上，点评内容平台实践落地了“可视化全链路指标监控”，支持实时、多维度地展示业务系统的关键业务和技术指标，同时支持相应的告警和异常归因能力，实现了对业务系统整体运行状况的有效把控 未来，点评内容平台会持续深耕，实现覆盖告警、概况、排错和剖析等功能的可观测体系[7]，持续沉淀和输出相关的通用方案，希望可以为业务系统（特别是复杂的业务系统），提供一些可观测性建设的借鉴和启发。
spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> <version>2.0.1.RELEASE</version> </dependency> 2.logback.xml配置 业务系统 private String errorCode; /** * 业务信息 */ private String message; /** * 链路 CODE_CLIENT_ERROR = 400; protected static final String MESSAGE_SUCCESS = "请求成功"; } 4.返回体属性赋值 /** * 链路追踪 ： 配置完成，只要控制台打印的日志都会带上此次线程的日志【内部传递通过ThreadLocal】，包括feign调用也能查询到对应的日志【feign之间的调用通过header参数传递】 二.多线程传递 TraceUtil.getTraceId()获取】 接收消息：消息接收之后参数使用@header去除对应traceId，然后调用slf4j的工具类，MDC.put("X-B3-TraceId",traceId),即可跟踪到对应链路信息
基于日志链路定位问题源头 当我们从上层平台发出一个请求后，由于用户不知道链路之间数据的传递关系，但是又想要快速定位问题出在什么地方，是云管平台，还是openstack，亦或者是操作系统层面，一个结构化的日志数据能够帮助我们快速定位问题 基于Timeline的日志比较判断问题源头 Openstack是一个复杂系统，一个api的调用失败可能是多个方面的问题，比如当我们在云管侧开通虚拟机失败时，日志可能出现在各个地方(nova-api,nova-compute 云管日志是我们首先进行收集和处理的日志，我讲从这开始一步步结构整个链路。 环境准备 准备三台Linux系统，本教程使用的是CentOS7如下IP地址： 10.192.31.160 10.192.31.161 10.192.31.162 2. 得到日志链路 这里介绍下这个json文件是什么意思，云管侧UUID对应的底层request-id为req-d9e461b1-860e-4b50-9d5a-55b66371032a，它同时存在于nova-api
本文通过构建三个 Spring Boot 轻量级微服务系统，一个网关服务和两个下游接口服务，Step By Step 模拟实现分布式系统跨服务调用全链路日志追踪。 2. 全链路日志追踪架构与服务搭建 2.1 日志链路追踪架构图解 前后端分离模式下，前端直接访问对应的接口服务，微服务架构中很少见这种，第一种架构（简化）图示如下所示： ? 从上面的两个服务的日志打印信息可以看出，实现了跨服务的日志链路追踪效果。 通过以上的结果可知，前端请求头中没有传递 trace-id，后台自动生成 UUID 替换，实现网关到下游服务的全链路追踪。 到这里全链路日志追踪实现和测试案例已经介绍完了，是不是很简单呢 ? 这两种方式实现的分布式系统跨服务调用全链路日志追踪的思路差不多。思路很重要！思路很重要！思路很重要！思路很重要！（重要的话说四遍）
一、为什么要用链路跟踪 微服务大行其道的今天，如果做的是一个单体应用，甚至三个以内的服务，对于问题的排查上，使用原始的登录服务器，一个一个日志文件对比当然可行，并且一般结合用户的资金情况，大概率是要使用这种方案的 这时候就需要一个分布式日志系统来帮忙收集、清洗、分析日志，并提供良好的查询方式。 日志可以查询了，那么所有的都集中到一起，微服务又是网格状调用关系，怎么知道哪个服务的上下游关系呢？ 顾名思义：链路跟踪解决某一次请求从头到尾（经历N个微服务调用）的整个链路状况，包括各服务上时间消耗、调用顺序等。 二、方案选择 基于以上需求，日志管理系统当前有多种解决方案：阿里系、腾讯系。 但是对于这个系列文章，只针对日志系统中链路跟踪这一个小的点进行讨论。
linux 软件 syslog syslog-ng（next generation） 日志系统:syslog 负责统一记录日志 syslog服务： syslogd：系统，非内核产生的信息。 ：日志切割 messge -->message1--->message2 日志轮转条件 /var/log/messages:系统标准错误日志信息。 /var/log/secure:系统认证，安全日志。 chkconfig --list rsyslog servcie rsyslog status 配置文件 信息的详细程度：日志级别 定义不同日志信息 子系统：facility：设施 动作：action action(动作)日志的记录位置 系统上绝对路径 #普通文件，如/var/log/xxx | #管道 通过管道送给其他命令处理 终端 #终端 如
上一篇写了《【分布式日志系统】springboot+zipkin+dubbo实现链路跟踪（上）》,有兴趣的小伙伴可以往回翻翻，这一篇做前期准备工作。本文我们主要准备代码之外的依赖环境问题。
上一篇写了《【分布式日志系统】springboot+zipkin+dubbo实现链路跟踪（上）》《【分布式日志系统】springboot+zipkin+dubbo实现链路跟踪（中）》,有兴趣的小伙伴可以往回翻翻 肯定是需要从日志来跟踪，我们采用springboot推荐的logback来记录日志，请注意日志记录格式，添加了部分内容“【%X{traceId},%X{spanId},%X{parentId}】”，完整配置如下 --文件日志， 按照每天生成日志文件 --> <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender -- <em>日志</em>文件过大会使的编辑器打开非常慢，因此设置<em>日志</em>最大50MB --> <! 综上，和测试开始时的设计逻辑一致，由traceId串联整个请求过程，由spanId和parentId构建上下游调用关系，完成dubbo服务之间调用的<em>链</em><em>路</em>跟踪。
前言 日志作为码农的铁杆儿基友,伴随着码农的一生, 特别是在生死关头 , 能拯救码农于水火 ;但是混乱的日志 , 有时候不仅不能协助解决问题 , 反而还会在那种紧张的氛围下让人变的更焦躁 , 毕竟涉及到看日志的时候 -- Spring cloud 链路追踪 --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth //当前的时间 [%X{X-B3-TraceId},%X{X-B3-SpanId},%X{X-B3-ParentSpanId},%X{X-Span-Export}] // 本次请求sleuth用于链路追踪的 org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder.getRequestAttributes; @Aspect @Component // 切面的顺序，越小越优先，对于多个切面Spring是使用责任链的模式 基于此规则的日志,我们可以将日志通过ELK进行展示 , 详细的搭建过程请参考从0开始搭建一套完整的ELK分布式日志管理系统 : https://lupf.cn/articles/2020/04/23/1587622994136
在 IT 和云计算中，可观察性是根据系统生成的数据（如日志、指标和跟踪）来衡量系统当前状态的能力。 可观察性的目标是了解所有这些环境和技术中发生的情况，以便您可以检测和解决问题，以保持系统的高效性和可靠性以及客户的满意。 The focus is on gathering metrics and log data, with alerts when set thresholds are exceeded.跟踪指标和日志。 重点是收集指标和日志数据，并在超过设置的阈值时发出警报。 Delivers actionable information. Monitoring keeps track of the health of important systems.监视定义的系统。监视可跟踪重要系统的运行状况。
MDC介绍 简介： MDC（Mapped Diagnostic Context，映射调试上下文）是 log4j 、logback及log4j2 提供的一种方便在多线程条件下记录日志的功能。 当需要记录日志时，只需要从 MDC 中获取所需的信息即可。MDC 的内容则由程序在适当的时候保存进去。 put(String key, Object o) => 往当前线程的MDC中存入指定的键值对 remove(String key) => 删除当前线程MDC中指定的键值对 优点： 代码简洁，日志风格统一 //调用结束后删除 MDC.remove(Constants.TRACE_ID); } } 修改日志格式 traceId HTTP调用丢失traceId ......丢失traceId的情况，来一个再解决一个，绝不提前优化 解决MDC存在的问题 子线程日志打印丢失traceId 子线程在打印日志的过程中
MDC 介绍 MDC（Mapped Diagnostic Context，映射调试上下文）是 log4j 、logback及log4j2 提供的一种方便在多线程条件下记录日志的功能。 当需要记录日志时，只需要从 MDC 中获取所需的信息即可。MDC 的内容则由程序在适当的时候保存进去。对于一个 Web 应用来说，通常是在请求被处理的最开始保存这些数据。 throws Exception { //调用结束后删除 MDC.remove(Constants.TRACE_ID); } } 修改日志格式 -- 日志输出格式 --> <property name="log.pattern" value="[TraceId:%X{traceId}] %d{HHss.SSS} [%thread] %-5level 常见问题 子线程<em>日志</em>打印丢失 traceId //获取traceId Map<String, String> mdcContextMap = MDC.getCopyOfContextMap(
[Logger-Custom] 项目扩展 [Logger-Custom] 项目应用 [Logrotator] 日志切割 需求背景 实现全链路日志追踪，便于日志监控、问题排查、接口响应耗时数据统计等，首先 API 接口服务接收到调用方请求，根据调用方传的 traceId，在该次调用链中处理业务时，如需打印日志的，日志信息按照约定的规范进行打印，并记录 traceId，实现日志链路追踪。 日志路径约定 /var/logs/${projectName}/bizLog/${projectName}-yyyyMMdd.log 日志格式约定 日志时间[]traceId[]服务端IP[]客户端IP ，好在官方的 egg-logger 中间件提供了自定义日志扩展功能，参考 高级自定义日志：https://eggjs.org/zh-cn/core/logger.html，本身也提供了日志分割、多进程日志处理等功能 ，可以对这几项进行自定义扩展，对于日志因为每次日志记录我们需要记录当前请求携带的 traceId 做一个链路追踪，需要用到 Context（是 Koa 的请求上下文） 扩展项。
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