Grafana,Loki,Tempo,Prometheus,Agent搭建日志链路监控平台

可观测性

可观测性是指通过从各种IT服务或组件中收集并积累监控数据、系统日志、运行指标等数据，来了解当前系统或应用程序整个架构服务的当前状态，通过可指标化或图形化监视、查看整个系统服务的任意节点、任意时间期间的运行结果，从而对系统服务的运行健康状况有全面的了解与把控；

通过跟踪ID或在分布式系统（尤其是容器化应用程序或微服务架构）的所有节点中，追踪请求到响应的整个过程，并通过技术手段收集整个过程中的日志、指标、Trace等数据，形成一个完整的数据链路，从而为可观测性分析与展示提供基础数据。

通过可观测性指标的跟踪，可以快速分析和观察系统，从而轻松发现系统故障、性能瓶颈、节点互连等问题，确保服务的可靠、性能和安全等。也是现在IT业务建设过程中，必不可少的运维与监控技术方案之一；

推荐一篇好文章，快速了解可观测性：初学指南：什么是可观测性？ - 知乎

运行环境

虚拟主机linux * 1 ，ip: 192.168.1.xxx（内网） ，配置：8核 * 16G * 200G硬盘

Grafana、Loki、Tempo、Prometheus等非集群模式，全部单实例部署

注意：本文除了IDEA开发环境外，所有服务均安装在此虚拟主机上；

平台流程

• 向应用、服务、网关发起请求
• 服务所在的环境下，启用agent代理，负责采集metrics、logs、traces等数据
• Agent代理将采集的metrics数据推送到Prometheus服务,logs日志推送到loki服务，traces数据推送到Tempo服务
• Grafana集成Prometheus、Loki、Tempo数据源，通过数据查询和内置功能搜索与展示日志链路；

Loki

简介

Grafana Loki 是一个日志组件服务，与其他日志系统不同，Loki 不会对日志内容进行索引，而只会对有关日志的元数据(日志流的一组标签)进行索引：标签（就像 Prometheus 标签）。

Loki 是一个受Prometheus启发的水平可扩展、高可用、多租户日志聚合系统。Loki 与 Prometheus 的不同之处在于，它关注日志而不是指标，并通过推送而不是拉取来收集日志。

然后，日志数据本身会被压缩并以块的形式存储在对象存储中，例如 Amazon Simple Storage Service (S3) 或 Google Cloud Storage (GCS)，甚至存储在本地文件系统中。

Loki 的设计非常经济高效且具有高度可扩展性。小索引和高度压缩的块简化了操作并显着降低了 Loki 的成本。Loki 提供灵活的查询语言：LogQL；

并且通常通过Grafana对 Loki 中存储的日志进行查询并对可视化查询结果展示。配置Grafana中的告警模块，可以设置日志指标并监控日志异常行为；

Loki 与 Grafana、Mimir 和 Tempo 集成，提供完整的可观察性堆栈以及日志、指标和跟踪之间的无缝关联。

下载安装

https://github.com/grafana/loki/releases/download/v2.9.0/loki-linux-amd64.zip

直接解压即可

unzip loki-linux-amd64.zip

配置

在安装的目录下，创建：loki-config.yml

vim loki-config.yml

并配置文件内容如下：

# 不开启鉴权
auth_enabled: false
 
# http和grpc端口
server:
  http_listen_port: 3100
  grpc_listen_port: 9096
 
# 数据索引和块存储配置
common:
  path_prefix: /tmp/loki
  storage:
    filesystem:
      chunks_directory: /tmp/loki/chunks
      rules_directory: /tmp/loki/rules
  replication_factor: 1
  ring:
    instance_addr: 127.0.0.1
    kvstore:
      store: inmemory
 
# 缓存管理
query_range:
  results_cache:
    cache:
      embedded_cache:
        enabled: false
 
# 数据存储管理
schema_config:
  configs:
    - from: 2023-09-01
      store: boltdb-shipper
      object_store: filesystem
      schema: v11
      index:
        prefix: index_
        period: 24h
 
# 告警推送接口
#ruler:
#  alertmanager_url: http://localhost:9093
 
# 数据块的存储策略
chunk_store_config:
  max_look_back_period: 240h
  
# 保存创建数据索引和块等信息的表存储策略
table_manager:
  retention_deletes_enabled: true
  retention_period: 240h
 
# 数据块压缩配置
compactor:
  working_directory: /tmp/loki/retention
  shared_store: filesystem
  compaction_interval: 10m
  retention_enabled: true
  retention_delete_delay: 2h
  retention_delete_worker_count: 150

启动

# run loki
nohup ./loki-linux-amd64 --config.file=loki-config.yml > /tmp/null 2>&1 &

Tempo

简介

Grafana Tempo 是一个开源、易于使用且大容量的分布式链路跟踪后端（Trace）。Tempo可将数据存储在对象存储或本地文件中。

Tempo 与 Grafana、Mimir、Prometheus 和 Loki 深度集成。可以将 Tempo 与开源跟踪协议结合使用: Jaeger、Zipkin 或 OpenTelemetry。

Tempo 与许多现有的开源工具集成良好：

• Grafana使用内置Tempo 数据源提供对 Tempo 的本机支持。
• Grafana Loki具有强大的查询语言LogQL v2，允许您过滤您关心的请求，并使用Grafana 中的派生字段支持跳转到跟踪。
• Prometheus 示例可让您通过单击记录的示例从 Prometheus 指标跳转到 Tempo 跟踪。

Tempo完全支持OpenTelemetry数据采集和标准规范，因此可以将Tempo做为OpenTelemetry协议数据的收集（collector）与存储（存储依赖其它服务或本地文件）中心，无需额外在部署OpenTelemetry相关服务；

安装

https://github.com/grafana/tempo/releases/download/v2.2.3/tempo_2.2.3_linux_amd64.tar.gz

直接解压即可

tar -zxvf tempo_2.2.3_linux_amd64.tar.gz

配置

在安装的目录下，创建：tempo-config.yml

vim tempo-config.yml

并配置文件内容如下：

# http监听端口
server:
  http_listen_port: 3200
 
# 支持otlp协议数据的本地接收器http和grpc端口，分别默认为4318和4317
distributor:
  receivers: # This configuration will listen on all ports and protocols that tempo is capable of.
      otlp:
        protocols:
          http: # default = 0.0.0.0:4318 http protocol
            endpoint: localhost:4318
          grpc:    # default = 0.0.0.0:4317 http protocol
            endpoint: localhost:4317
 
# 数据压缩存储有效期48小时
compactor:
  compaction:
    block_retention: 48h   # configure total trace retention here (Default is 14 days (336h))
 
# 可观测性数据的指标存储配置
metrics_generator:
  registry:
    external_labels:
      source: tempo
      cluster: linux-microservices
  storage:
    path: /tmp/tempo/generator/wal
    remote_write:
    - url: http://localhost:9090/api/v1/write
      send_exemplars: true
 
# 支持多种存储方式，如：s3、local等
storage:
  trace:
    backend: local     # 本地存储
    #s3:
    #  endpoint: s3.us-east-1.amazonaws.com
    #  bucket: grafana-traces-data
    #  forcepathstyle: true
    #  #set to true if endpoint is https
    #  insecure: true
    #  access_key: # TODO - Add S3 access key
    #  secret_key: # TODO - Add S3 secret key
    wal:
      path: /tmp/tempo/wal      # where to store the the wal locally
    local:
      path: /tmp/tempo/blocks    # 数据存储目录
      
# 指标类型配置
overrides:
  metrics_generator_processors: [service-graphs, span-metrics]

启动

# run tempo
nohup ./tempo --config.file=./tempo-config.yml > log.out 2>&1 &

Prometheus

简介

Prometheus 是云原生计算基金会项目，是一个系统和服务监控系统。它以给定的时间间隔从配置的目标收集指标，评估规则表达式，显示结果，并可以在观察到指定条件时触发警报。

Prometheus监控系统包括丰富的多维数据模型、简洁而强大的PromQL查询语言、高效的嵌入式时间序列数据库以及与第三方系统的150多个集成

Prometheus 与其他指标和监控系统的区别在于：

• 多维数据模型（由指标名称和键/值维度集定义的时间序列）
• PromQL，一种强大而灵活的查询语言，可以利用这种维度
• 不依赖分布式存储；单个服务器节点是自治的
• 用于时间序列收集的HTTP拉模型
• 通过批处理作业的中间网关支持推送时间序列
• 通过服务发现或静态配置发现目标
• 多种图形和仪表板支持模式
• 支持分层和水平联合

安装

https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.47.0/prometheus-2.47.0.linux-amd64.tar.gz

直接解压即可

​tar -zxvf prometheus-2.47.0.linux-amd64.tar.gz

配置

在安装的目录下，已存在：prometheus.yml，默认安装下无需变更

# my global config
global:
  scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).
 
# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093
 
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"
 
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "prometheus"
 
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
 
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]

启动

# run prometheus & tsdb data timeout 2 day
nohup ./prometheus --config.file=./prometheus.yml --storage.tsdb.retention.time=2d --web.enable-remote-write-receiver > log.out 2>&1 &

启动参数说明

• --storage.tsdb.retention.time=2d 默认tsdb存储数据是15天，按需更改即可
• --web.enable-remote-write-receiver 表示启用远程写入服务，支持第三方组件推送并写入远程数据

其它命令参数可通过./prometheus -h 查看帮助信息

Grafana

简介

Grafana 开源是开源可视化和分析软件。它允许您查询、可视化、警报和探索您的指标、日志和跟踪，无论它们存储在何处。它为您提供了将时间序列数据库 (TSDB) 数据转换为富有洞察力的图表和可视化的工具。

Grafana支持非常多的数据源，同时又有强大的可视化、告警等非常强大的功能，因此在数据分析、指标追踪和数据查询等方面，需多的公司在运维指标、日志分析、大屏展示等有实际应用；在项目监控、运维、服务器指标等业务上，是一个强大可靠的分析平台；

安装

wget https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-10.1.2.linux-amd64.tar.gz

直接解压即可

tar -zxvf grafana-enterprise-10.1.2.linux-amd64.tar.gz

启动

#start grafana server
nohup ./grafana-server > /tmp/null 2>&1 &

配置Prometheus

配置Loki

在数据源中对派生字段进行配置

Derive fields

• name:TraceID //字段名称
• Regex:((?:traceID|trace_id)=(\w+)) // 正则提取规则
• Query:${__value.raw} //Grafana内置字段，表示Loki日志中查询的数据行对象
• Internal link: Tempo //内置链接，当数据带有TraceID日志链路跟踪ID时，会出现一个"Tempo“按钮，可直接跳转到Tempo跟踪链接数据展示模块；

配置Tempo

核心配置

HTTP

• url: http://localhost:3200

Trace to logs

• Data source: Loki
• Span start time shift: -5m //用于Tempo中通过TraceID查询loki日志用，开始时间前移5分钟
• Span end time shift: 1h /用于Tempo中通过TraceID查询loki日志用，结束时间前移1小时
• Use custom query: 开启
• Query: {job="${__span.tags["service.name"]}"} |= "${__trace.traceId}" //job名称是loki中日志里的标签，通过agent采集器配置上传

注：Query自定义变量，__trace.traceId为跟踪ID，service.name为通过opentelemetry配置采集的otel.service.name值，如：-javaagent:./opentelemetry-javaagent.jar -Dotel.service.name=test_demo

自定义变量，参见文档：Traces | Grafana Cloud documentation

TraceID查询Loki日志时间配置用法，如：假设日志打印时间为2023-01-01 10:05:00，应用-5m和1h配置后，点击TraceId跳转到Loki中查询时，将时间范围变更为：2023-01-01 10:00:00到2023-01-01 11:05:00；其中的开始时前移5分钟，此处根据业务需要配置，通常查一个埋点位置前后30分钟内的就足够了（前分分别设置-30m和30m）；

Service graph

• Data source: Prometheus

Loki search

• Data source: Loki

TraceID query

• Use time range in query: 开启
• Time shift for start of search: 30m
• Tiime shift for end of search: 30m

注意事项

在配置数据源过程中，有些Data source选项依赖另一个来源，如果此时Data source无此数据源，可以先默认不选择，待所有Data source安装完毕后，再重新修改数据配置；如：Tempo中的Trece To Logs依赖Loki，如果先安装Tempo，后安装Loki，那么在Tempo此配置中无法找到Loki选项，待Loki安装后，再返回修改Tempo配置即可；

Agent

简介

Grafana Agent 是一个独立、支持多节点的数据收集器。它的设计灵活、高性能，并且与 Prometheus 和 OpenTelemetry 等多个生态系统兼容。

Grafana Agent由以下几个子系统模块组成：

• 指标 子系统围绕 Prometheus 收集 Prometheus 指标并通过 Prometheusremote_write协议转发它们。
• 日志子系统围绕 Grafana Promtail 收集日志并将其转发给 Grafana Loki。
• 跟踪子系统围绕OpenTelemetry Collector，用于收集跟踪并将其转发到 Grafana Tempo 或任何与 OpenTelemetry 兼容的端点。

安装

https://github.com/grafana/agent/releases/download/v0.36.1/grafana-agent-linux-amd64.zip

直接解压即可

​
unzip grafana-agent-linux-amd64.zip

配置

在安装的目录下，创建：agent-config.yml

vim agent-config.yml

并配置文件内容如下：

# 本地agent的日志打印级别
server:
  log_level: info
 
# 抓取指标，完全兼容prometeus
metrics:
  global:
    scrape_interval: 1m
    remote_write:
      # 推送到prometeus服务的地址，注：prometeus需启用--web.enable-remote-write-receiver
      - url: http://192.168.1.3:9090/api/v1/write
  configs:
    - name: default
      scrape_configs:
        - job_name: agent
          static_configs:
            - targets: ['127.0.0.1:12345']
 
# loki日志代理采集配置，完全兼容Promtail配置
logs:
  configs:
  - name: default
    positions:
      filename: /tmp/agent/positions.yaml
    scrape_configs:
      - job_name: varlogs
        static_configs:
          - targets: [localhost]
            labels:
              job: varlogs
              __path__: /data/log/catalina.log
    clients:
      - url: http://192.168.1.3:3100/loki/api/v1/push
 
# trace 链路追踪配置（可观察性）
traces:
  configs:
  - name: default
    # 代理接收其它应用的traces数据，替代opentelemetry-collector接收器
    receivers:
      jaeger:
        protocols:
          grpc: # listens on the default jaeger grpc port: 14250
      otlp:
        protocols:
          http:  # default = 0.0.0.0:4318 http protocol
            endpoint: 0.0.0.0:14318
          grpc:  # default = 0.0.0.0:4317 grpc protocol
            endpoint: 0.0.0.0:14317
    # 将otlp数据发送到远程服务
    remote_write:
      - endpoint: 192.168.1.3:4317
        insecure: true  # only add this if TLS is not required
    batch:
      timeout: 5s
      send_batch_size: 100
    automatic_logging:
      backend: stdout
      #backend: logs_instance
      #logs_instance_name: default
      roots: true
    service_graphs:
      enabled: true
 
# 节点指标配置，用于采集中间件的模块配置
integrations:
  agent:
    enabled: true
  # linux采集指标    
  node_exporter:
    enabled: true
    disable_collectors: # 禁用一些高基数的指标
      - ipvs
      - btrfs
      - infiniband
      - xfs
      - zfs
  # windows采集指标
#  windows_exporter:
#    enabled: true
#    # 采集部份指标
#    enabled_collectors: "cpu,cs,logical_disk,net,os,service,system,tcp,process"

启动

# run agent
nohup ./grafana-agent-linux-amd64 --config.file=agent-config.yml > /tmp/null 2>&1 &

注意：本文后续演示示例部份，将在windows环境下安装Agent代理，实际和linux环境上的使用与配置一样

注意事项

Agent支持非常多服务指标采集，如：mysql,kafka,mogodb,linux,wdinwos等节点或服务指标采集，在windows下的默认采集指标非常多，可以通过部署日志查看，也可以通过官方文档查找对应的配置说明

ts=2023-09-19T11:52:28.1277995Z caller=windows_exporter_windows.go:43 level=info integration=windows_exporter msg="enabled windows_exporter collectors" collectors=ad,adcs,adfs,cache,container,cpu,cpu_info,cs,dfsr,dhcp,diskdrive,dns,exchange,fsrmquota,hyperv,iis,logical_disk,logon,memory,mscluster_cluster,mscluster_network,mscluster_node,mscluster_resource,mscluster_resourcegroup,msmq,mssql,net,netframework_clrexceptions,netframework_clrinterop,netframework_clrjit,netframework_clrloading,netframework_clrlocksandthreads,netframework_clrmemory,netframework_clrremoting,netframework_clrsecurity,os,process,remote_fx,scheduled_task,service,smtp,system,tcp,teradici_pcoip,terminal_services,textfile,thermalzone,time,vmware,vmware_blast

其中很多高基数指标，可以根据业务需要，采集部份指标即可

enabled_collectors: "cpu,cs,logical_disk,net,os,service,system,tcp,process"

示例

SpringBoot工程

创建一个Java演示工具，用于采集应用的日志、监控数据等；以springCloud项目为例;

• 项目：TraceCloud
• 子模块：customer，gateway，producer
• Spring框架：springBoot 3.1.3 和 springCloud 2022.0.4
• JDK：17+
• Mysql： 8.0+

工程是通过spring官方的 spring initializr页面建的；

工程代码就不单独贴了，我上传到GitCode里，自行下载下来看吧

GitCode下载地址：不会飞的小龙人 / TraceCloud · GitCode

Agnet配置

此段内容前面的Agent下载安装，是以linux环境为例，为了配合本地电脑的IDEA开发与调试，本章节以windows下的Grafana Agent为例，文章前面描述的agent-config.yml配置则可以通用，和操作平台无关；

在Github的grafana agent项目的相同打包界面，下载windows版本解压即可使用；

我们对前面的Agent配置进行更改，修改为抓取当前演示工程的日志。无需更改metrics和traces（注意IP和端口，根据实际服务部署修改），主要更改 logs 配置项，并去掉integrations.node_exporter配置，保留只采集windows节点指标，改动如下：

#...略
# loki日志代理采集配置，完全兼容Promtail配置
logs:
  configs:
  - name: default
    positions:
      filename: /tmp/agent/positions.yaml
    scrape_configs:
      - job_name: customer
        static_configs:
          - targets: [localhost]
            labels:
              group: traceCloud
              job: customer
              __path__: D:\Workspaces\TraceCloud\logs\customer-info.log
      - job_name: gateway
        static_configs:
          - targets: [localhost]
            labels:
              group: traceCloud
              job: gateway
              __path__: D:\Workspaces\TraceCloud\logs\gateway-info.log
      - job_name: producer
        static_configs:
          - targets: [localhost]
            labels:
              group: traceCloud
              job: producer
              __path__: D:\Workspaces\TraceCloud\logs\producer-info.log
    clients:
      - url: http://192.168.1.3:3100/loki/api/v1/push
      
# 节点指标配置，用于采集中间件的模块配置
integrations:
  agent:
    enabled: true
  # windows采集指标
  windows_exporter:
    enabled: true
    # 采集部份指标
    enabled_collectors: "cpu,cs,logical_disk,net,os,service,system,tcp,process"
# ...略

cmd命令行启动

grafana-agent-windows-amd64.exe --config.file=agent-config.yml

opentelemetry探针

介绍

OpenTelemetry是CNCF的一个可观测性项目，旨在提供可观测性领域的标准化方案，解决观测数据的数据模型、采集、处理、导出等的标准化问题。

OpenTelemetry是工具、API 和 SDK 的集合。使用它来检测、生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和跟踪），以帮助您分析软件的性能和行为。

OpenTelemetry在Java语言领域采用javaagent探针注入并收集应用程序的数据；javaagent是基于Java字节码进行操作的一种探针技术，使得javaagent可以在JVM执行编译的字节码程序之前进行动态修改；

而OpenTelemetry-javaagent.jar就是基于探针技术而实际，因此可以非常方便的在Java应用程序的打印日志中配置TraceID和SpanID数据注入。

下载

https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/releases/download/v1.29.0/opentelemetry-javaagent.jar

启动配置

本地以IDEA环境运行，使用opentelemetry-javaagent.jar需要配置到本地IDEA的Run/Debug Configurations里，在VM options参数里加入；

producer配置

-javaagent:D:\\test\\opentelemetry-javaagent.jar -Dotel.service.name=producer -Dotel.traces.exporter=otlp -Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://localhost:14317 -Dotel.metrics.exporter=none -Dotel.exporter.otlp.insecure=true

gateway配置

-javaagent:D:\\test\\opentelemetry-javaagent.jar -Dotel.service.name=gateway -Dotel.traces.exporter=otlp -Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://localhost:14317 -Dotel.metrics.exporter=none -Dotel.exporter.otlp.insecure=true

customer配置

-javaagent:D:\\test\\opentelemetry-javaagent.jar -Dotel.service.name=customer -Dotel.traces.exporter=otlp -Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://localhost:14317 -Dotel.metrics.exporter=none -Dotel.exporter.otlp.insecure=true

配置日志跟踪ID

TraceId为日志打印过程中的重要跟踪ID，有的人称为日志埋点ID，表示一次请求事件中，此TraceId会在当前线程执行过程中，出现在日志打印里，如果当前服务有调用下一个http请求，则opentelemetry-javaagent.jar已经适配了多种http请求组件，如：okHttp、apache-httpclient等，会将该TraceId写入请求头部，带到下一个服务中，下一个服务如使用了opentelemetry-javaagent.jar代理的探针模式，会捕获此TraceId继续在此服务日志中打印，从而通过此跟踪ID形成一个完整的请求事件到下游服务之间的链路唯一标识ID；后续通过loki和tempo可以很方便的查询到所有和该TraceId相关的日志与监控数据；

因此在log4j2或springboot默认logging配置里添加 traceID=%X{trace_id} 到日志格式中就行，traceID也是我们在Grafana上集成loki时的伪链接重要查询参数，详情可以看上面的"配置Loki"集成；

log4j2配置

"LOG_PATTERN">%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %level traceID=%X{trace_id} [%thread] [%class{36}:%L] - %msg%xEx%n

SpringBoot默认日志配置

注：customer、gateway、producer三个模块的application.yml中分别都需添加

# 配置日志
logging:
  level:
    reactor.util: info
    org.springframework.boot: info
  pattern:
    file: "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} ${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p} ${PID:- } traceID=%X{trace_id} --- [%t] %-40.40logger{39} : %m%n%wEx"
    console: "%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(traceID=%X{trace_id}){cyan} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n%wEx"
  file:
    # 注意name名，根据不同的模块更改日志文件名称
    name: ./logs/producer-info.log

完成上述所有操作和配置后，分别启动customer、gateway、producer三个模块入口程序 XXXXCloudApplication.java，让演示服务保持在线；

HTTP请求

从浏览器中向customer服务发起Http请求，请求ULR：http://127.0.0.1:8083/api/customer

经过上述从浏览器》消费者》网关》生产者一个请求链路，最终获得生产者提供的数据，如下：

控制台日志打印

完成上面一环节点消费者的http请求后，IDEA中三个服务的控制台分别打印了此次请求的日志信息；

消费者（customer）

2023-09-20 11:36:58.593 - INFO 32276 traceID=6fbb0d7230d12c30ed0757ceae560c59 --- [ctor-http-nio-3] c.t.customer.CustomerCloudApplication : http request customer ...

网关（gateway）

2023-09-20 11:36:58.942 - INFO 35184 traceID=6fbb0d7230d12c30ed0757ceae560c59 --- [ctor-http-nio-2] c.t.gateway.filter.RouteLogFilter : route customer to producer,route id: producer, http request url http://127.0.0.1:8081/api/producer

生产者（producer）

2023-09-20 11:36:59.294 - INFO 16496 traceID=6fbb0d7230d12c30ed0757ceae560c59 --- [ctor-http-nio-2] c.t.producer.ProducerCloudApplication : http request producer ...

发现三个服务的TraceID一致，traceID=6fbb0d7230d12c30ed0757ceae560c59 ; 表示此traceID为本次请求的追踪过程的唯一标识ID；

日志搜索

在“Grafana》Explore》Loki”中搜索日志，其中的自定义标签已正常加载，默认搜索：group=traceCloud，job=customer

链路跟踪

点击Loki中搜索的日志行（注意：需要带traceID=xxxx的行），展开区域中有一个Tempo按钮，点击Tempo按钮，打开Tempo链路跟踪分屏页，完整的显示了当前“消费者》网关》生产者” 全流程的请求链路和耗时信息；

可能点击Tempo分屏页中的Service&Operation列表中的任务节点，点击展示区域的"Logs for this span"可以继续通过此点节信息返回到Loki中查询日志信息；点击后展示如下：

可以通过“Grafana》Explore》Tempo”中的Search功能，查询Agent上报给Tempo跟踪ID（TraceID）来查询详细链路请求和耗时信息；

可以通过“Grafana》Explore》Tempo”中的Service Graph功能，查询节点之前的请求拓扑关系结构，显示一个请求在多个服务之间的调用路线；

服务指标

查询监控节点的CPU使用率；

100 / sum(rate(windows_cpu_time_total{agent_hostname="xxx-windows"}[2m])) * sum(rate(windows_cpu_time_total{agent_hostname="xxx-windows", mode="privileged"}[2m]))

在“Grafana》Explore》Prometheus”中，切换到Code模块下查询；

总结

本文描述的快速搭建日志链路监控平台的整个过程就结束了，通过本文能够快速了解到日志链路监控平台的作用和配置使用过程；增加程序开发人员和系统运维人员，对应用服务的请求过程和日志查询、性能监控等分析能力，也提升了线上故障快速排错与性能瓶颈定位能力；同时保障服务的可靠性、安全性，以及工具化管理服务，减少生产服务器环境上排查问题的操作风险；

参考或后续方案

SpringBoot+Prometheus采集Metrics指标数据

SpringBoot+Prometheus采集Metrics指标数据_prometheus采集数据_不会飞的小龙人的博客-CSDN博客

Loki 日志块使用 MinIO 对象存储

Loki 日志块使用 MinIO 对象存储_minio 日志_不会飞的小龙人的博客-CSDN博客

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