由于微服务架构中每个服务可能分散在不同的服务器上，因此需要一套分布式日志的解决方案。spring-cloud提供了一个用来trace服务的组件sleuth。它可以通过日志获得服务的依赖关系。基于sleuth，可以通过现有的日志工具实现分布式日志的采集。
这里使用的是ELK，也就是elasticsearch、logstash、kibana。
一、sleuth
第一步：sleuth管理端
sleuth一般单独放在一个工程中。需要添加如下依赖
代码语言：javascript复制<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-server</artifactId>
</dependency>
配置服务注册中心的地址
代码语言：javascript复制eureka:
client:
serviceUrl:
defaultZone: http://localhost:1111/eureka/
启动类加入服务发现的注解和zipkin的注解，如下
代码语言：javascript复制package com.wlf.demo;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import zipkin.server.EnableZipkinServer;
@EnableDiscoveryClient
@EnableZipkinServer
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
这个时候启动并访问该微服务的地址，可以看到zipkin的管理页面了
第二步：被管理的微服务端
在我们的其他微服务端需要简单的配置，纳入到zipkin的管理之中
引入依赖
代码语言：javascript复制<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>
加入如下配置
代码语言：javascript复制spring:
sleuth:
sampler:
percentage: 1
zipkin:
base-url: http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.percentage：这个参数的意思是抓取100%的日志，只有通过抓取日志，才能获知依赖关系。但是如果始终抓取日志的话对性能会有影响，因此可以自己配置。一般在开发环境，该值设置为1，生产环境视情况而定。
spring.zipkin.base-url：为第一步配置的zipkin管理端微服务的地址
现在分别启动服务注册中心，网关，需要的微服务，以及sleuth。
随便调用一个微服务
然后我们可以看到相关的跟踪日志
同样我们也可以看到微服务之间的依赖关系，这里是通过网关调用了myservice-consumer-feign微服务，然后通过myservice-consumer-feign微服务调用了myservice-provider微服务
二、搭建ELK
1、elasticsearch的安装与配置，由于之前的文章已经介绍了elasticsearch的单点，集群的安装，head插件的安装。这里不再总结。
2、kibana的安装，没什么好说的，解压，运行就可以了
3、logstash的安装，解压即可
在config下新建配置文件
代码语言：javascript复制output {
input {
tcp {
port => 4560
codec => json_lines
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.160.66:9200","192.168.160.88:9200","192.168.160.166:9200"]
index => "applog"
}
}
其中port为端口号，codec表示通过json格式，elasticsearch.hosts表示elasticsearch的地址，这里是集群。index 为日志存储的elasticsearch索引。
启动需要调用bin下的logstash命令，通过-f指定配置文件
4、使用kibana
启动elasticsearch、head、kibana、logstash
创建索引applog
将applog配置到kibana中，在index pattern中输入我们的applog索引
最后点击create即可
点击菜单中的discover即可查看日志
三、logback配置
spring-cloud、logstash都是支持logback的，因此需要为微服务配置好相应的logback-spring.xml
这里值得注意的是，在spring-boot中，logback-spring.xml的加载在application.yml之前。而我们需要在logback-spring.xml中使用spring.application.name。因此，我们需要把spring.application.name配置提到bootstrap.yml中。
加载顺序为bootstrap.yml，logback-spring.xml，application.yml
相比普通的logback-spring.xml，我们主要配置这几样东西spring.application.name，logstash的appender
这里提供一个logback-spring.xml的例子
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">
<springProperty scope="context" name="springAppName"
source="spring.application.name" />
<property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
value="�te [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
<appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<withJansi>true</withJansi>
<encoder>
<pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
<charset>utf8</charset>
</encoder>
</appender>
<appender name="logstash"
class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>192.168.160.66:4560</destination>
<encoder class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
<providers>
<timestamp>
<timeZone>UTC</timeZone>
</timestamp>
<pattern>
<pattern>
{
"severity":"%level",
"service": "${springAppName:-}",
"trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",
"span": "%X{X-B3-SpanId:-}",
"exportable": "%X{X-Span-Export:-}",
"pid": "${PID:-}",
"thread": "%thread",
"class": "%logger{40}",
"rest": "%message"
}
</pattern>
</pattern>
</providers>
</encoder>
</appender>
<appender name="dailyRollingFileAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<File>main.log</File>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<FileNamePattern>main.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder>
<Pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{35} - %msg %n</Pattern>
</encoder>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>DEBUG</level>
</filter>
</appender>
<springProfile name="!production">
<logger name="com.myfee" level="DEBUG" />
<logger name="org.springframework.web" level="INFO"/>
<root level="info">
<appender-ref ref="stdout" />
<appender-ref ref="dailyRollingFileAppender" />
<appender-ref ref="logstash" />
</root>
</springProfile>
<springProfile name="production">
<logger name="com.myfee" level="DEBUG" />
<logger name="org.springframework.web" level="INFO"/>
<root level="info">
<appender-ref ref="stdout" />
<appender-ref ref="dailyRollingFileAppender" />
<appender-ref ref="logstash" />
</root>
</springProfile>
</configuration>
我们把message信息配置到了rest字段中。
四、查询日志
启动服务注册中心，网关，需要的微服务，以及sleuth。
启动elasticsearch，head，kibana，logstash，随便运行一个服务，比如
这里会输出一行日志，内容为myService-provider userController，通过网关调用
eclipse控制台输出日志
在kibana中搜索日志
我们看到日志信息在rest字段中。另外，通过trace和span还可以跟踪到整个微服务的调用过程。到此为止，整个日志采集就搭建完成了。系统上线后只需要在elasticsearch中就能搜索到各个服务器上，各个微服务的日志内容了。
