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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：

1. 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；
2. 通过jaeger发现这十次请求中有一次耗时特别长，想定位一下具体原因，现在问题来了：一共有100条业务日志，到底哪些是和Jaeger中耗时长的那一次请求有关？

• 您可能会说：有些业务特征如user-id，咱们可以写入span的tag或者log中，这样通过span查到user-id，再去日志中查找含有此user-id的日志即可，这样确实可以，但未必每条日志都有user-id，所以并非最佳方式

• 好在Jaeger官方给出了一种简单有效的方案：基于MDC，Jaeger的SDK在日志中注入trace相关的变量

关于MDC

• 关于sl4j的MDC不是本篇的重点，因此只把本篇用到的特性简单说说即可，经验丰富的您如果对MDC已经了解，请跳过此节

• 在sl4j的配置文件中可以配置日志的格式，例如logback的配置文件如下，可见模板中新增了一段内容[user-id=%X{user-id}]：

<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>INFO</level>
        </filter>
        <encoder>
            <!--%logger{10}表示类名过长时会自动缩写-->
            <pattern>%d{HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{10} [user-id=%X{user-id}] %msg%n</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
    </appender>

• 再来看一段日志的代码，先调用MDC.put方法将一个键值对写入当前线程的诊断上下文map(diagnostic context map)，键名和上面的模板中配置的%X{user-id}一模一样：

@GetMapping("/test")
    public void test() {
        MDC.put("user-id", "user-" + System.currentTimeMillis());
        log.info("this is test request");
    }

• 现在把代码运行起来，打印日志看看，如下所示，之前模板中配置的%X{user-id}已被替换成了user-1632122267618，就是代码中MDC.put设置的值：

15:17:47 [http-nio-18081-exec-6] INFO  c.b.j.c.c.HelloConsumerController [user-id=user-1632122267618] this is test request

• 以上就是MDC的基本功能：对日志模板中的变量进行填充，填充的内容可以用MDC.put方法随意设置；

• 此刻聪明的您应该能猜到jaeger官方的方案是如何实现的了，没错，就是借助MDC将trace信息填充到日志模板中，这样每行日志都有了trace信息，咱们在jaeger web页面中感兴趣的任何一次trace，都能找到对应的日志了

关于Jaeger的官方方案

• Jaeger的官方方案如下图所示，SDK已经把traceId、spanId、sampled写入当前线程的诊断上下文map(diagnostic context map)，只要日志模板中配置上述三个变量，就会在所有业务日志中输出它们具体的值：

• 看起来似乎非常简单，那就动手编码试试吧

编码实战

• jaeger与MDC的关联只是个小功能，没必要大张旗鼓的新建项目，基于[《Jaeger开发入门(java版)》]的代码继续开发即可，也就是说修改两个子工程jaeger-service-consumer和jaeger-service-provider的源码，让它们的业务日志打印出Jaeger的trace信息

• 首先从jaeger-service-provider工程开始，增加一个标准的logback日志配置文件logback.xml，如下所示，日志模板中已添加了traceId、spanId、sampled变量：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">

    <contextName>logback</contextName>

    <!--输出到控制台-->
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>INFO</level>
        </filter>
        <encoder>
            <!--%logger{10}表示类名过长时会自动缩写-->
            <pattern>%d{HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{10} [traceId=%X{traceId} spanId=%X{spanId} sampled=%X{sampled}] %msg%n</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <root level="info">
        <appender-ref ref="console" />
    </root>
</configuration>

• 再去检查配置类，确认JaegerTracer实例化时用了MDCScopeManager参数，如下所示，咱们在上一章已经这么做了，可以维持不变：

package com.bolingcavalry.jaeger.provider.config;

import io.jaegertracing.internal.MDCScopeManager;
import io.opentracing.contrib.java.spring.jaeger.starter.TracerBuilderCustomizer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class JaegerConfig {
    @Bean
    public TracerBuilderCustomizer mdcBuilderCustomizer() {
        // 1.8新特性，函数式接口
        return builder -> builder.withScopeManager(new MDCScopeManager.Builder().build());
    }
}

• 接下来是在业务代码中随意加几行打印日志的代码，如下图红框所示：

• 接下来继续修改jaeger-service-consumer子工程，具体步骤与刚才改造jaeger-service-provider时一模一样，就不多占用篇幅赘述了，记得在业务代码中随意加几行日志，如下图红框：

• 开发完成，开始验证吧

验证

• 像[《Jaeger开发入门(java版)》]那样操作，将jaeger-service-consumer和jaeger-service-provider编译构建制作成docker镜像

• 用docker-compose将所有服务启动，然后通过浏览器访问jaeger-service-consumer的服务，多访问几次

• 打开jaeger的web页面，可以看到多次请求的trace，咱们随机选择一个，鼠标点击下图红框中的圆点：

• 此时会跳转到该trace的详情页，注意页面的url，如下图红框，里面的2037fe105d73f4a5就是traceid：

• 用2037fe105d73f4a5搜索jaeger-service-provider的日志，由于应用部署在docker中，咱们要用docker log和grep命令组合来过滤，如下所示，咱们代码写的日志都打印出来了，并且红框中就是traceid等关键信息

• 再去查看jaeger-service-consumer的日志，如下图红框，本次请求相关的日志也可以通过traceid搜索到：

• 至此，本篇实战就完成了，Jaeger的web页面上的任何一个trace，现在都能轻易找到与之对应的所有业务日志，这在定位问题时简直是如虎添翼的效果，如果您的系统用了ELK或者EFK来汇总所有分布式服务的日志，那就更高效了

我是欣宸，期待与您一同畅游Java世界…
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