无论是异常监控还是业务监控，统统搞定-技术圈

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大家好，我是【架构摆渡人】，一只十年的程序猿。这是实践经验系列的第十二篇文章，这个系列会给大家分享很多在实际工作中有用的经验，如果有收获，还请分享给更多的朋友。

监控三板斧

在监控领域，最常用的三种方式就是Metrics, Tracing，Logging，可以称之为三板斧。

Metrics

系统度量，通过指标来度量系统是否正常，比如现在主流的Prometheus就是基于指标来构建监控体系。

Tracing

链路跟踪，用户的一次请求将贯穿这个链路，想要进行优化或者知道请求在哪个环节出问题，链路跟踪必不可少。很多全链路跟踪都借鉴了Google Dapper的思想。

目前主流的链路跟踪有skywalking，Jaeger，Cat等框架。这里面有需要客户端埋点，也有通过Agent代理方式实现。

Logging

日志，无论是系统异常或者程序异常输出的日志，还是业务相关的日志，都能够直观的反应当前业务的状态，日志在监控领域中用的也比较多。比如说可以基于ELK啊，一些云服务的日志平台去集中收集管理日志，在出问题的时候方便溯源，同时也能基于关键词等进行告警。

其实上面三种方式都是相辅相成的，各自有各自的适用场景。今天我们主要聊聊日志如何简单，快速的可以实现系统异常和业务的监控，比较适合一些初创团队，最小的成本方式实现监控。

日志埋点

硬编码埋点

可以封装一个工具类，对接口进行埋点。可以输出一些关键信息，比如：

请求时间
请求用户
请求的接口
请求的RT
请求是否成功
请求的错误码
是否压测请求
等等。。。。

工具类伪代码如下：

public class BizLogUtils {    public static  T run(Supplier supplier, BizLogContent content, BiConsumer callbackResult) {        long start = System.currentTimeMillis();        try {            T result = supplier.get();            if (result instanceof ResponseData) {                ResponseData resp = (ResponseData)result;                content.setBizCode(resp.getCode());            }            callbackResult.accept(result, content);            return result;        } catch (Exception e) {            if (e instanceof BizException) {                BizException he = (BizException)e;                content.setBizCode(he.getCode());            } else {                content.setBizCode(ErrorCode.SERVER_ERROR_CODE.getCode());            }            content.setErrorMessage(e.getMessage());            throw e;        } finally {            content.setExecTime(System.currentTimeMillis() - start);            content.setEnv(EnvConfig.getEnv());            BizLogger.info(content);        }    }}

ResponseData 是接口层的统一响应类，所以这边可以直接强制装换。

BizLogContent 就是你要输出的日志内容。

在这里把异常给转换成错误码进行打印，如果有特殊的需求，也可以定义一个callback让使用自行进行异常到异常码的转换操作，更灵活。

使用方式：

BizLogContent bizLogContent = new BizLogContent(xx,xx,xx)；return BizLogUtils.run(() -> {   // 业务逻辑}, bizLogContent, (resp, content)-> {    // resp 上面业务逻辑的响应结果，有的场景需要获取结果中的内容埋点    // content 也就是bizLogContent，拿到结果set进去});

调整logback的配置，将日志要单独输出到一个文件，方便采集。格式可以是Json，也就是文本，如果是文本，可以用一个特殊的分隔符进行分隔，比如 2022-01-01|makeOrder|1001|success 。

自定义注解埋点

当硬编码的工具类有了，让使用更方便的做法就是自定义注解。通过定义注解，配置要采集的字段信息，通过注解加切面的方式来统一进行处理，这样就减少了代码的侵入性。

这边就不贴代码了，无非就是自定义注解，然后进行数据的提取。这里可以用SPEL表达式进行提取。

比如：

@BizLog(domain = BizLogConstant.SYNC, biz = BizLogConstant.SYNC_ORDER,        bizId = @BizLogField(key = "bizId", value = "#response.data.orderId",         addition = {        @BizLogField(key = "userId", value = "#request.userId"),        @BizLogField(key = "count", value = "#request.count")}))public ResponseData syncOrder(SyncOrderRequest request) {
}

总结

大家可以看到，通过日志埋点成本是非常低的。只需要开发一套日志卖点的工具类即可。然后将埋点的数据进行日志输出，然后进行日志收集就可以实现告警，和图表大盘的构建之类的，非常方便。

同样，本文的思路还可以应用到其他场景，比如操作日志的输出，也可以采用类似的方式去实现埋点，日志收集，数据展示。

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