高并发系统-使用自定义日志埋点快速排查问题

标签：String 自定义 message void context 埋点 public 日志

背景

在高并发的系统中，通常不会打印除参数校验失败或捕获异常之外的日志，防止对接口的性能产生影响。

那对于请求不符合预期的情况，我们如何快速找到是哪块逻辑影响的至关重要。

Pfinder提供的链路监控，更多的是性能层面的监控，无法满足我们上述的诉求。

下面我将通过自定义通用上下文，添加日志埋点，解决上述存在的问题。

通用上下文 CommonContext

作用

创建通用上下文的作用，是为了跟踪一个请求的生命周期，然后根据请求的特殊标识，决定是否记录关键日志，然后返回给调用方，以识别具体执行了什么逻辑，以便快速排查问题。

包含

一个通用上下文，除了要包含记录日志的字段，也可以存储一些通用参数，计算中间结果等等。

示例

@Slf4j
@Data
public class CommonContext {
    // 日志
    private StringBuffer logSb = new StringBuffer();
    // 日志开关
    private boolean isDebug;

    // 通用参数
    private boolean compare = false;
    // 中间结果
    private Set<Integer> targetSet = new HashSet<>();

    public void clearContext() {
        targetSet = Collections.emptySet();
        compare = false;
    }

    public void debug(String message) {
        if (!isDebug || StringUtils.isEmpty(message)) {
            return;
        }
        logSb.append(message).append("\t\n");
    }

    public void debug(String format, Object... argArray) {
        if (!isDebug) {
            return;
        }
        String[] msgArray = new String[argArray.length];
        for (int i = 0; i < argArray.length; i++) {
            msgArray[i] = JSON.toJSONString(argArray[i]);
        }
        FormattingTuple ft = MessageFormatter.arrayFormat(format, msgArray);
        logSb.append(ft.getMessage()).append("\t\n");
    }

    public void debugEnd() {
        if (!isDebug) {
            return;
        }
        String msg = logSb.toString();
        log.info(msg);
    }

}

使用

简单是使用如下：

@Override
public Response method(Request request) {
    if (checkParam(request)) {
        log.error("request param error:{}", JSON.toJSONString(request));
        return Response.failed(ResponseCode.PARAM_INVALID);
    }
    CallerInfo info = Profiler.registerInfo(Ump.getUmpKey(xxxx), false, true);
    ParamVO paramVO = request.getParam();

    try {
        CommonContext context = new CommonContext();
        context.setDebug(Constants.SPECIAL_UUID.equals(request.getUuid()));

        Long userId = paramVO.getUserId();
        context.setCompare(paramVO.getCompare());

        context.debug("输入参数:{}", paramVO);
        List result = userAppService.match(context, paramVO);
        context.debug("输出结果:{}", result);
        context.clearContext();

        Response response = Response.success(result);
        context.debugEnd(response);
        return response;
    } catch (Exception e) {
        log.error("method error", e);
        Profiler.functionError(info);
        return Response.failed(ResponseCode.ERROR);
    } finally {
        Profiler.registerInfoEnd(info);
    }
}

说明：

当识别到指定的 uuid ，我们开启了上下文日志开关
对于单个入参的情况，context.clearContext();不执行也可以，但是对于批量接口，在遍历处理的时候，需要在每个循环体内执行context.clearContext();，防止一些中间结果对后需循环的影响。
在关键的地方，我们可以通过 context.debug()记录日志，然后设置到 Response#message随响应返回，进而快速识别问题。

存在的问题

在记录日志的时候，我打印了如下日志：

context.debug("activityList:{}", activityList.stream()
        .map(ActivityInfo::toString)
        .collect(Collectors.joining("######")));

单从代码来看，好像没什么问题。

来看接口性能，如下：

tp99达到恐怖的35s!

CPU使用率居高不下！

通过分析，发现查询到的 activityList 个数较多，且单个对象较大，在执行上述日志打印逻辑的时候，消耗了较多的CPU资源，进而影响了接口性能。

注释该段代码，tp99降低至15ms左右。

但实际上，我还是存在打印该列表的诉求。

升级

上述问题的根本原因是：不论我是否开启日志打印，日志中的计算逻辑总会执行。

那有什么办法，只在开关开启的情况下，打印该日志呢？

借鉴log4j，使用lamba表达式延迟打印

Log4j存在如下API：

org.apache.logging.log4j.Logger#info(java.lang.String, org.apache.logging.log4j.util.Supplier<?>...)

手动控制是否打印详情信息

将打印列表的诉求拆分如下：

对于特大的列表，不打印
对于较小的列表，打印

升级后的CommonContext

package org.example;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.slf4j.helpers.FormattingTuple;
import org.slf4j.helpers.MessageFormatter;

import java.util.Collections;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.function.Supplier;

@Slf4j
@Data
public class CommonContext {
    // 日志
    private StringBuffer logSb = new StringBuffer();
    // 日志开关
    private boolean isDebug;
    // 日志开关是否记录详细日志
    private boolean isDebugDetail;

    // 通用参数
    private boolean compare = false;
    // 中间结果
    private Set<Integer> targetSet = new HashSet<>();

    public void clearContext() {
        targetSet = Collections.emptySet();
        compare = false;
    }

    public void setDebugDetail(boolean debugDetail) {
        if (debugDetail) {
            isDebug = true;
        }
        isDebugDetail = debugDetail;
    }

    public void debug(String message) {
        if (!isDebug || StringUtils.isEmpty(message)) {
            return;
        }
        logSb.append(message).append("\t\n");
    }

    public void debug(String format, Object... argArray) {
        if (!isDebug) {
            return;
        }
        String[] msgArray = new String[argArray.length];
        for (int i = 0; i < argArray.length; i++) {
            msgArray[i] = JSON.toJSONString(argArray[i]);
        }
        FormattingTuple ft = MessageFormatter.arrayFormat(format, msgArray);
        logSb.append(ft.getMessage()).append("\t\n");
    }

    public void debug(String message, Supplier<?>... paramSuppliers) {
        if (!isDebug) {
            return;
        }
        commonDebug(message, paramSuppliers);
    }

    public void debugDetail(String message, Supplier<?>... paramSuppliers) {
        if (!isDebugDetail) {
            return;
        }
        commonDebug(message, paramSuppliers);
    }

    private void commonDebug(String message, Supplier<?>... paramSuppliers) {
        String[] msgArray = new String[paramSuppliers.length];
        for (int i = 0; i < paramSuppliers.length; i++) {
            msgArray[i] = JSON.toJSONString(paramSuppliers[i].get());
        }
        FormattingTuple ft = MessageFormatter.arrayFormat(message, msgArray);
        logSb.append(ft.getMessage()).append("\t\n");
    }

    public void debugEnd() {
        if (!isDebug) {
            return;
        }
        String msg = logSb.toString();
        log.info(msg);
    }

}

说明：

这里引入的Supplier是 java.util包的，更通用。
保留了对于简单的参数，不使用lambda的方式。
lambda的延迟计算已验证，可放心使用。

升级后使用

CommonContext context = new CommonContext();
context.setDebug(Constants.SPECIAL_UUID.equals(request.getUuid()));
context.setDebugDetail(Constants.SPECIAL_UUID2.equals(request.getUuid()));

需要注意: setDebugDetail() 需要在 setDebug后执行，否则isDebug标识会被覆盖。

context.debugDetail("activityList:{}", () -> activityList.stream()
        .map(ActivityInfo::toString)
        .collect(Collectors.joining("######")));

将所有有计算逻辑的日志升级为 lamba表达式，下面来看升级前后接口性能变化：

以上。

作者：京东零售张云鹏

来源：京东云开发者社区

标签：String,自定义,message,void,context,埋点,public,日志
From： https://www.cnblogs.com/Jcloud/p/18203466