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。
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()
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<
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。
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。
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。
" 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? "
系统中使用log4j2作为日志系统,然而在高并发的情况下,多次请求的日志参杂在一起,要跟踪某个用户一次的请求操作所有日志是很麻烦的。幸运的是log4j中有相应的解决方案。
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。
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
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
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
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
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
本篇概览 经过《Jaeger开发入门(java版)》的实战,相信您已经能将自己的应用接入Jaeger,并用来跟踪定位问题了,本文将介绍Jaeger一个小巧而强大的辅助功能,用少量改动大幅度提升定位问题的便利性:将业务日志与Jaeger的trace关联 在正式开始前,咱们先来看一个具体的问题: 一次web请求可能有多条业务日志(log4j或者logback配置的那种),这和您写代码执行log.info的次数有关,假设有10条,那么十次请求就有一百条业务日志; 通过jaeger发现这十次请求中有一次耗时特别长,
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 , 多半就是出现bug或者出现异常的情况 , 在一个火烧脚背的环境下 , 不能快速找到我们想要的日志 , 那么解决问题的效率将大大下降 ;
debezium-v1.1.1.Final/debezium-core/src/main/java/io/debezium/connector/base/ChangeEventQueueMetrics.java
比如,上面这个系统,系统入口在A处,A调用B的服务,B里面又起了一个线程B1去访问D的服务,B本身又去访问C服务。
12月9号就看到了关于log4j2-DOS漏洞相关的研究思路文章,可惜比较忙没有时间搞一下
值在线程之间的透传,你可以认为是一个bug,这些问题一般会比较隐蔽,但问题暴露的时候脾气却比较火爆,让人手忙脚乱,怀疑人生。
java中的threadlocal,是绑定在线程上的。你在一个线程中set的值,在另外一个线程是拿不到的。如果在threadlocal的平行线程中,创建了新的子线程,那么这里面的值是无法传递、共享的(先想清楚为什么再往下看)。这就是透传问题。
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。
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 )
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。
电子商务类型网站大多都是短请求,一般响应时间都在100ms,这时可以将web容器从tomcat替换为undertow,下面介绍下步骤: 1、增加pom配置
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。
电子商务类型网站大多都是短请求,一般响应时间都在100ms,这时可以将web容器从tomcat替换为undertow,下面介绍下步骤:1、增加pom配置
ch/qos/logback/classic/turbo/MatchingFilter.java
common-logging是 apache提供的一个通用的日志接口。用户可以自由选择第三方的日志组件作为具体实现,像log4j,或者jdk自带的logging, common-logging会通过动态查找的机制,在程序运行时自动找出真正使用的日志库。当然,common-logging内部有一个Simple logger的简单实现,但是功能很弱。所以使用common-logging,通常都是配合着log4j来使用。使用它的好处就是,代码依赖是common-logging而非log4j, 避免了和具体的日志方案直接耦合,在有必要时,可以更改日志实现的第三方库。使用common-logging的常见代码:
对于多线程的程序来说,排错是一件特别麻烦的事情,特别是针对日志,多线程有可能发生日志写阻塞,那我们有没有可能每一个线程一个日志文件呢?答案是可以的,基于slf4j的MDC,具体MDC原理各位看官自行百度
一直以来,日志始终伴随着我们的开发和运维过程。当系统出现了Bug,往往就是通过Xshell连接到服务器,定位到日志文件,一点点排查问题来源。
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。
在日常开发中,我们经常会使用logback打印日志,还会包含一些敏感内容。比如手机号、卡号、邮箱等,这对数据安全而言是有风险的。
前篇侧重 Log4j2 的配置,本篇侧重统一日志处理的应用,以下包含 HTTP 请求的日志处理、Exception 异常日志处理。
在传统的请求/应答同步模式中,使用threadlocal来传递上下文变量是非常方便的,可以省得在每个方法参数添加公用的变量,比如当前登录用户。但是业务方法可能使用了async或者在其他线程池中异步执行,这个时候threadlocal的作用就失效了。
ch/qos/logback/classic/turbo/MDCValueLevelPair.java
上一文走进Java接口测试之日志框架Logback中,介绍了目前接口测试框架中常见的 logback 日志框架的整合知识。在很多时候,我们在开发一个测试框架时,不管出于何种考虑,比如是审计要求,还是调试的角度,一般都会有个全局记录日志的模块功能。此模块一般上会记录每个对数据有进行变更的操作记录,若是在web测试平台上,还会记录请求的url,请求的IP,及当前的操作人,操作的方法说明等等。在很多时候,我们需要记录请求的参数信息时,通常是利用拦截器、过滤器或者 AOP 等来进行统一拦截。
tech/powerjob/server/persistence/monitor/DatabaseMonitorAspect.java
git仓库: https://gitee.com/suveng/util-all/tree/b28fedd33e4c8cdf175a1c14e275c70293e1d3b1/alarm-spring-boot-starter
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。
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?
我们使用的是Log4j框架,框架自身提供了类似的许多api,比如isErrorEnabled(),isInfoEnabled()等,每个Level对有对应的一个判断Level是否启用的api,实际上这些api都是调用的另一个api:isEnabled。
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