1、设计目标

1. 对各个微服务的访问进行请求追踪，注重排查开发、线上问题
2. 消息队列发送、多服务落盘，事后分析
3. 日志分析
4. 性能优化

2、日志流程

3、串联请求事务

3.1 请求ID

请求id：唯一标识一个Api请求链路。

为了分析前端的一条Api请求，需要在Api网关请求时产生一个guid，标识api的请求，并按照调用次序传递给微服务，微服务间可以互相调用，因此请求id按照调用次序依次传递。

3.2 处理服务器、服务

请求链路会穿越不同的服务器以及不同的服务，因此，需要记录服务器的IP或名称，服务的名称，这样在分析问题时可以快速找到故障点。

3.3 处理接口名

api的入口是唯一接口，但穿越不同节点后，实际执行接口会随着调用而改变，因此接口名需要被记录下来。

3.4 日志的发生时间

可提供时间索引，可按照时间进行分区分表等

3.5 接口返回状态码

状态码简单判断接口是否工作正常，有无错误，错误描述等

4、记录结构

5、RabbitMq队列

6、落盘

日志落盘采用RabbitMq的拉模式，考虑到日志的规模，如果采用推模式，很可能导致落盘阻塞，因此这里采用拉取模式，以落盘介质的流速为限制。
落盘可以采用多个微服务进行拉取，这样可以保证某个落盘服务故障后，仍然可以继续落盘。
落盘采用一个线程拉取队列，并存储在内存队列中，三个不同的落库线程，从内存队列中拉取并落库。

 public static void Init()
        {
            _event = new AutoResetEvent(false);
            _queue = new ConcurrentQueue<LogBase>();

            new Thread(SaveLogInfo){IsBackground = true}.Start();
            new Thread(SaveLogStat) { IsBackground = true }.Start();
            new Thread(SaveLogBussiness) { IsBackground = true }.Start();
            new Thread(SaveLogToDb) { IsBackground = true }.Start();
        }     

落库失败，可以降级到文件落盘。

7、性能优化

考虑到写库的性能限制，可以批量写库，使用insert value value批量方式能极大提高落库速度。

8、简单统计

可以快速分析api接口的访问次数以及响应的平均时间。

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引用链接

1. 口袋代码仓库
2. 在线计算器
3. 本节源码：github