JAVA 服务可观测性最佳实践

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    前言

    本次实践主要是介绍 Java 服务通过无侵入的方式接入观测云进行全面的可观测。

    环境信息

    • 系统环境:Ubuntu(主机环境)
    • 开发语言:JDK 11.0.18
    • Web 框架:SpringBoot
    • 日志框架:Logback
    • APM 探针:DDTrace

    实现目标

    • 应用链路接入
    • 应用日志接入
    • JVM 指标接入
    • Profiling 接入

    对 JDK 有版本要求,具体参考文档: https://docs.guance.com/integrations/profile-java/#__tabbed_1_1

    接入方案

    准备工作

    安装 DataKit

    # 需要把token 改成观测云空间的实际token值(可在「观测云控制台」-「集成」-「Datakit」 上面获取)
    DK_DATAWAY="https://openway.guance.com?token=tkn_xxxxxx" bash -c "$(curl -L https://static.guance.com/datakit/install.sh)" 
    

    重启 DataKit

    以下接入配置后都需重启 DataKit ,使配置生效,命令如下:

    datakit service -R
    

    通过 datakit monitor 命令可以观察到采集器是否启动成功。

    红色为采集器,下面各种接入都会开启采集器,每个采集器都需要重启 DataKit

    日志接入

    • Logback 日志格式调整

    主要是调整 pattern ,新增三个参数 %X{dd.service} %X{dd.trace_id} %X{dd.span_id} ,部分配置如下:

    <property name="log.pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{20} - [%method,%line] %X{dd.service} %X{dd.trace_id} %X{dd.span_id} - %msg%n" />
    <!--    <property name="log.pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{20} - [%method,%line] [traceId=%X{trace_id} spanId=%X{span_id}] - %msg%n" />-->
        <springProperty scope="context" name="logName" source="spring.application.name" defaultValue="Springboot"/>
        <!-- %m输出的信息,%p日志级别,%t线程名,%d日期,%c类的全名,,,, -->
        <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
            <encoder>
                <pattern>${log.pattern}</pattern>
                <charset>UTF-8</charset>
            </encoder>
        </appender>
    
        <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
            <file>logs/${logName}/${logName}.log</file>    <!-- 使用方法 -->
            <append>true</append>
            <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
                <fileNamePattern>logs/${logName}/${logName}-%d{yyyy-MM-dd}.log.%i</fileNamePattern>
                <maxFileSize>64MB</maxFileSize>
                <maxHistory>30</maxHistory>
                <totalSizeCap>1GB</totalSizeCap>
            </rollingPolicy>
            <encoder>
                <pattern>${log.pattern}</pattern>
                <charset>UTF-8</charset>
            </encoder>
        </appender>
    

    Log 采集器主要用于采集日志信息,可以通过 Socket 或者 File 方式进行日志采集。进入到 DataKit 安装目录下,执行 conf.d/log/ ,复制 logging.conf.sample 并重命名为 logging.conf

    • 配置应用日志目录
      logfiles = [
        "/home/liurui/code/observable-demo/logs/server/server.log"
      ]
      # 服务名称,非必填
      service = "server"
      ## Grok pipeline script name.
      pipeline = "server.p"
    
    • 配置 pipeline

    日志 pipeline 用于解析日志格式

    解析脚本

    grok(_, "%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{NOTSPACE:thread_name} %{LOGLEVEL:status}%{SPACE}%{NOTSPACE:class_name} - \\[%{NOTSPACE:method_name},%{NUMBER:line}\\] %{DATA:service_name} %{DATA:trace_id} %{DATA:span_id} - %{GREEDYDATA:msg}")
    
    default_time(time,"Asia/Shanghai")
    

    可以按照实际日志格式进行调整,以上 pipeline 只适应 %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{20} - [%method,%line] %X{dd.service} %X{dd.trace_id} %X{dd.span_id} - %msg%n 的日志格式。

    链路接入

    • 开启 DDTrace 采集器

    DDTrace 采集器用于采集链路信息,进入到 DataKit 安装目录下,执行 conf.d/ddtrace/ ,复制 ddtrace.conf.sample 并重命名为 ddtrace.conf 即可 。

    • 应用启动参数
    java \
    -javaagent:/home/liurui/agent/dd-java-agent-1.21.1-guance.jar \
    -Ddd.service.name=server \
    -Ddd.env=dev \
    -Ddd.version=1.2.3
    -jar springboot-server.jar
    

    JVM 指标接入

    • 开启 StatsD 采集器

    StatsD 采集器用于采集指标信息,进入到 DataKit 安装目录下,执行 conf.d/statsd/ ,复制 statsd.conf.sample 并重命名为 statsd.conf 即可,默认端口为 8125

    按照链路的启动方式启动应用即可。

    Profiling 接入

    • 开启 Profile 采集器

    Profiling 采集器主要用于采集应用性能数据,如 java 的 jfr。进入到 DataKit 安装目录下,执行 conf.d/profile/ ,复制 profile.conf.sample 并重命名为 profile.conf

    • 应用启动参数

    主要是调整参数,添加以下参数。

    -Ddd.profiling.enabled=true  \
    -Ddd.profiling.ddprof.enabled=true \
    -Ddd.profiling.ddprof.cpu.enabled=true \
    -Ddd.profiling.ddprof.wall.enabled=true \
    -Ddd.profiling.ddprof.alloc.enabled=true \
    -Ddd.profiling.ddprof.liveheap.enabled=true \
    

    完整启动命令

    在启动命令加上 DDTrace 相关参数。

    java \
    -javaagent:/home/liurui/agent/dd-java-agent-1.21.1-guance.jar \
    -Ddd.service.name=server \
    -Ddd.env=dev \
    -Ddd.version=1.2.3  \
    -Ddd.profiling.enabled=true  \
    -Ddd.profiling.ddprof.enabled=true \
    -Ddd.profiling.ddprof.cpu.enabled=true \
    -Ddd.profiling.ddprof.wall.enabled=true \
    -Ddd.profiling.ddprof.alloc.enabled=true \
    -Ddd.profiling.ddprof.liveheap.enabled=true \
    -jar springboot-server.jar
    

    实践效果

    • 日志视图

    应用日志基本上都采集上来了,而且日志里面还包含了 trace_id 这些信息。

    • 日志详情

    • 链路视图

    • 链路详情

    通过链路可以关联到日志信息,反之亦然,实现了日志与链路的联动效果。

    • Profiling

    通过 Profiling 能更详细的追溯堆栈问题,从而更好的优化代码、提升性能。

    • JVM 监控视图

    可以分析 java 在内存、cpu 等分配使用情况。

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