Spring Cloud Sleuth是一个基于Spring Cloud的分布式跟踪解决方案。它使用了Google Dapper的思想，通过在服务调用链路上添加唯一的traceId和spanId来追踪请求的流转情况。而MDC（Mapped Diagnostic Context）则是log4j和logback等日志框架中的一个功能，它可以在日志输出时动态添加一些关键信息，便于问题的定位和排查。
近期用到阿里的一款开源的数据同步工具 Canal，不经意之中看到了 MDC 的用法，而且平时项目中也多次用到 MDC，趁机科普一把。
世上知识千千万，还好有我来相伴。 大家好久不见，我是walking。今天给大家带来一个日志方面的知识——MDC，不知道大家认识不，反正我是最近刚知道的? 初见MDC 前两天看项目中的代码，无意中看到一
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。MDC 可以看成是一个与当前线程绑定的哈希表，可以往其中添加键值对。MDC 中包含的内容可以被同一线程中执行的代码所访问。当前线程的子线程会继承其父线程中的 MDC 的内容。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
然后在logback.xml配置文件中，定义自定义标签define name代表标签，class指向处理的类。在初始化时调用getPropertyValue()
前面有一篇文章简单的介绍过MDC，这次结合具体的案例、生产中的具体问题深入了解一下MDC。
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。某些应用程序采用多线程的方式来处理多个用户的请求。在一个用户的使用过程中，可能有多个不同的线程来进行处理。典型的例子是 Web 应用服务器。当用户访问某个页面时，应用服务器可能会创建一个新的线程来处理该请求，也可能从线程池中复用已有的线程。在一个用户的会话存续期间，可能有多个线程处理过该用户的请求。这使得比较难以区分不同用户所对应的日志。当需要追踪某个用户在系统中的相关日志记录时，就会变得很麻烦。
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。MDC 可以看成是一个与当前线程绑定的哈希表，可以往其中添加键值对。MDC 中包含的内容可以被同一线程中执行的代码所访问。当前线程的子线程会继承其父线程中的 MDC 的内容。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。
在使用slf4j的MDC做日志跟踪的时候，会因为MDC不能跨线程导致跟踪失败，此外，为了监控线上服务器的运行状态，也很有必要对线程池的运行情况进行监控。 下面是一个带有线程池监控且兼容MDC的线程池，建议使用！ /** * A SLF4J MDC-compatible {@link ThreadPoolExecutor}. * * In general, MDC is used to store diagnostic information (e.g. a user's session
最近在项目开发中遇到了一些问题，项目为多机部署，使用kibana收集日志，但并发大时使用日志定位比较麻烦，大量日志输出导致很难筛出指定请求的全部相关日志，以及下游服务调用对应的日志。因此计划对项目日志打印进行一些小改造，使用一个traceId跟踪请求的全部路径，前提是不修改原有的打印方式。
写在前面 通过本文将了解到什么是MDC、MDC应用中存在的问题、如何解决存在的问题 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。MDC 可以看成是一个与当前线程绑定的哈希表，可以往其中添加键值对。MDC 中包含的内容可以被同一线程中执行的代码所访问。当前线程的子线程会继承其父线程中的 MDC 的内容。当需要记录日志时，只需要从 MDC 中获取所需的信息即可。MDC
在项目开发中，经常会巧妙借助 MDC 解决链路跟踪、统计耗时等很多问题，通过往期分享的《MDC是什么鬼？用法、源码一锅端》，对 MDC 有了一个深入的了解，但是细心的同学在项目中，偶尔会发现 NDC 的身影（可能也从未谋面），那 NDC 到底是个什么玩意呢？
开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志，在分布式环境中一般使用ELK来统一收集日志，但是在并发大时使用日志定位问题还是比较麻烦，由于大量的其他用户/其他线程的日志也一起输出穿行其中导致很难筛选出指定请求的全部相关日志，以及下游线程/服务对应的日志。
经常做线上问题排查的可能会有感受，由于日志打印一般是无序的，多线程下想要串行拿到一次请求中的相关日志简直是大海捞针。那么MDC是一种很好的解决办法。
你是否有过排查某个用户的操作出现 BUG 时, 从茫茫日志中寻找这个用户操作的痛苦经历, SLF4J 为我们提供了一种基于 ThreadLocal 来实现的 MDC 功能, 用来将自定义信息放入到日志中.
查看服务日志时，当服务被调过于频繁，日志刷新太快，会影响到联调、测试、线上问题的排查效率，能不能为每一个请求的日志打一个唯一标识呢？后面使用该表示去匹配，直接检索出该请求的日志？引入本文的正题，“traceId”。
单体应用为了更方便的排查问题，使用过滤器+日志框架的MDC功能，实现每个请求产生的日志，都包含一个UUID。
每日一博 - ThreadLocal VS InheritableThreadLocal VS TransmittableThreadLocal
示例源码地址：https://github.com/wudashan/slf4j-mdc-muti-thread
在访问量较大的分布式系统中，时时刻刻在打印着巨量的日志，当我们需要排查问题时，需要从巨量的日志信息中找到本次排查内容的日志是相对复杂的，那么，如何才能使日志看起来逻辑清晰呢？如果每一次请求都有一个全局唯一的id，当我们需要排查时，根据其他日志打印关键字定位到对应请求的全局唯一id，再根据id去搜索、筛选即可找到对应请求全流程的日志信息。接下来就是需要找一种方案，可以生成全局唯一id和在不同的线程中存储这个id。
在现网出现故障时，我们经常需要获取一次请求流程里的所有日志进行定位。如果请求只在一个线程里处理，则我们可以通过线程ID来过滤日志，但如果请求包含异步线程的处理，那么光靠线程ID就显得捉襟见肘了。
在比较复杂的应用中，一个请求需要走很多个方法的处理，怎么样才能快速查找一个请求的全部日志呢。在分布式系统中，我们可以用链路追踪，比如zipkin、skywalking去快速查找日志，从而定位问题。在比较复杂的单体管理系统中，我们可以使用slf4j的MDC去实现类似的功能。
执行日志中可以看到sayHello函数是在任务执行器applicationTaskExecutor的线程task-1执行的，不是main线程
在编码过程中，常常需要写打印日志语句，我们期望的是同一个业务的日志都在一块，在出问题的时候好根据日志来排查问题。而现实是在应用运行中，日志的输出常常来自不同线程，甚至是在不同微服务中，各种日志记录往往彼此穿插，很难串起来。所以往往在日志中手动增加一些关键字，来对接口的调用链路来进行跟踪。但这种手动增加关键字或唯一标识的做法在微服务场景下，很难在上下游应用的开发人员的编码风格形成统一的规范，并且手动编写也很难称得上优雅。
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。某些应用程序采用多线程的方式来处理多个用户的请求。在一个用户的使用过程中，可能有多个不同的线程来进行处理。典型的例子是 Web 应用服务器。当用户访问某个页面时，应用服务器可能会创建一个新的线程来处理该请求，也可能从线程池中复用已有的线程。在一个用户的会话存续期间，可能有多个线程处理过该用户的请求。这使得比较难以区分不同用户所对应的日志。当需要追踪某个用户在系统中的相关日志记录时，就会变得很麻烦。 MDC 可以看成是一个与当前线程绑定的哈希表，可以往其中添加键值对。MDC 中包含的内容可以被同一线程中执行的代码所访问。当前线程的子线程会继承其父线程中的 MDC 的内容。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。
我们最近宣布了 Material Design Components（MDC）1.1.0 ，这是一个库更新，为您的 Android 应用程序带来了 Material Theming 、新的组件、深色主题和其他令人兴奋的功能。
为了保证您的应用与用户设备中安装的其他应用在视觉和行为上保持一致，我们 推荐 您遵循 Material Design 规范，因为用户从一个应用中学习的操作模式可以无缝衔接地在另一个应用中使用。
Material Components for Android（MDC）是从以前的 Design Support Library 库演变而来，是与 AndroidX 来搭配的。考虑到版本兼容和过渡，一开始的 1.0.0 版本与 design 库 28.0.0 是等价的。命名发生了改变从 com.android.support.design到 com.google.android.material 。不过后续更新 design 库就不再更新了，也就是说 design 库就永远的停留在了 1.0.0 这个版本了。
现在常用的开源组件有google的Dapper,Twitter的zipkin和Apache SkyWalking等，商用的比较有代表性的是阿里的Eagleeye(鹰眼)。它们的工作模式不外乎是客户端在同一个trace的不同span上采点上传到server端然后server端进行存储后以web界面的形式将整个链路以traceId和spanId进行关联起来就形成了整个调用链路。用于串起整个链路的id主要分为traceId和spanId。
基本介绍 lustre 客户端包含了三个主要的组件，分别是MGC(management client)、MDC(metadata client)、若干个OSC(object storage client)。客户端中每个osc对应后端lustre的ost.MGC管理客户端是作为整个lustre vfs和MGS(lustre management server)之间的接口.lustre通过MGT后端设备注册MGS,后续客户端请求MGS来获取文件系统信息 MGC中的核心模块有处理lustre 日志、分布式锁管理、
lustre集群环境 角色 节点 版本 磁盘 MGS/MDS 10.211.55.16 lustre 2.15 /dev/sdb OSS 10.211.55.17 lustre 2.15 /dev/sdb /dev/sdc Client 10.211.55.18 lustre 2.15 nil 核心参数说明 📷 checksum_pages解说 📷 参数说明:为了保护数据在网络中的传输，客户端内置两种数据校验的策略，一种是客户端内存中；另外一种是数据在网络传输中。每一种数据校验类型客户端服务端都会进行计
Java中使用的日志的实现框架有很多种，常用的log4j和logback以及java.util.logging，而log4j是apache实现的一个开源日志组件（Wrapped implementations），logback是slf4j的原生实现（Native implementations）。需要说明的slf4j是Java简单日志的门面(The Simple Logging Facade for Java)，如果使用slf4j日志门面，必须要用到slf4j-api，而logback是直接实现的，所以不需要其他额外的转换以及转换带来的消耗，而slf4j要调用log4j的实现，就需要一个适配层，将log4j的实现适配到slf4j-api可调用的模式。
项目中须要根据不同的模块，产生出不同的日志文件名，使用的是同一logback.xml配置文件，这里简单调研，说明两种实现方式，以及两种实现方式的区别。 测试准备 建立一个maven项目，并添加slf4j-api, logback-core, logback-classic 依赖。 <dependencies> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api<
#define SIDE_LEN 30 #define G_ARR_ROW (RECT_LOWER_Y/SIDE_LEN) #define G_ARR_RANK (RECT_LOWER_X/SIDE_LEN) //全局变量 int g_arrBackGround[G_ARR_ROW][G_ARR_RANK] = {0};//产生背景数组 void OnPaint(HDC hDC) { //创建兼容性DC(内存DC)--纸的编号 HDC mDC = CreateCompatibleDC(hDC); //创建兼容性位图--纸本身 HBITMAP hBitmap = CreateCompatibleBitmap(hDC,WND_WIDTH,WND_HEIGHT); //将DC与位图关联 SelectObject(mDC, hBitmap); //画方块 PaintSquare(mDC); //从内存DC到窗口DC传递 BitBlt(hDC,0,0,RECT_LOWER_X,RECT_LOWER_Y,mDC,0,0,SRCCOPY); //释放位图 DeleteObject(hBitmap); //释放DC DeleteDC(mDC); } void PaintSquare(HDC mDC){ int i = 0; int j = 0; //画矩形框 Rectangle(mDC,RECT_UPPER_X,RECT_UPPER_Y,RECT_LOWER_X,RECT_LOWER_Y); g_arrBackGround[2][4] = 1;g_arrBackGround[3][3] = 1; g_arrBackGround[3][4] = 1;g_arrBackGround[3][5] = 1; //遍历二维数组 for(i=0;i<G_ARR_ROW;i++) { for(j=0;j<G_ARR_RANK;j++) { if(1==g_arrBackGround[i][j]) {Rectangle(mDC,j*SIDE_LEN,i*SIDE_LEN,j*SIDE_LEN+SIDE_LEN,i*SIDE_LEN+SIDE_LEN);} }
在传统系统中，如果能够提供日志输出，基本上已经能够满足需求的。但一旦将系统拆分成两套及以上的系统，再加上负载均衡等，调用链路就变得复杂起来。
材料卡是由Google材料团队（也称为mdc-web）提供的卡片样式。 这是一个允许在AngularDart应用程序中使用样式的包装器。 有关如何使用这些样式的文档，请参阅mdc文档。 可以在这里找到示例。
使用 Material 主题 (Theming) 自定义 Material 组件，目的是让组件观感与品牌保持一致。Material 主题包括 颜色、字体 和 形状 参数，您可以对这些参数进行调整来获得近乎无限的组件变体，同时保持其核心结构和易用性。
有时候一个业务调用链场景，很长，调了各种各样的方法，看日志的时候，各个接口的日志穿插，确实让人头大。
" 新项目查日志太麻烦，多台机器之间查来查去，还不知道是不是同一个请求的。打印日志时使用 MDC 在日志上添加一个 traceId，那这个 traceId 如何跨系统传递呢？ "
先说下楼主的使用场景吧，将程序的某些方法调用以json格式的内容记录到文件中，提供给大数据做数据分析用。当然这个需求实现起来很简单，通过aop拦截切面统一输出内容到文件即可。下面要介绍的就是通过logback日志体系以及logstash提供的json log依赖将数据以json格式记录到日志文件的例子。
本例直接使用【阿里云·日志服务】进行数据存储和检索，使用Aliyun Log Logback Appender进行日志收集及上传。
我们可以在日志中加入链路信息，这样我们可以找到某个请求，某个事务所有的日志，这样就可以方便的进行问题排查。并且，我们还可以通过 traceId 找到不同微服务调用链路相关的日志。 在 Spring Boot 3.x 之前，我们一般用 spring-cloud-sleuth 去实现，但是在 Spring Boot 3.x 之后，已经去掉了对于 sleuth 的原生支持，全面改用了 micrometer。
在spring-cloud-sleuth的spring.factories文件中注入的很多类中包含了一个类：TraceWebServletAutoConfiguration，一看就知道，这是为Servlet环境量身定制的一个自动装配类
关于多线程的异步处理，由于项目的需求有个方法需要使用异步的方法来调用，方法是调用外部的接口，执行时间会比较长导致的没有办法同步拿去到结果，所以需要写一个异步线程的方法进行该接口的调用，下面是一个案例以及自己测试的异步结果的情况；
目录 1. 首先定义一个数据的上下文的class文件 2.定义一个springboot线程池的全局方法： 3.关于一些常量的定义，直接在config里面配置即可 1. 首先定义一个数据的上下文的class文件 import java.util.Map; public class DataCaptureContext { private static final ThreadLocal<Map<String, Object>> threadLocalDataCapture = new Thread
今天给大家分享下我对 API 接口文档小结 & 应用日志链路追踪（基于 SLF4J MDC ）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
