SpringBoot教程（三十二） SpringBoot集成Skywalking链路跟踪

温锦文欧普厨电及净水器总代理  金牌会员 | 2024-12-8 13:41:43 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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SpringBoot教程（三十二） | SpringBoot集成Skywalking链路跟踪



  • 一、Skywalking是什么？
  • 二、Skywalking与JDK版本的对应关系
  • 三、Skywalking下载
  • 四、Skywalking 数据存储
  • 五、Skywalking 的启动
  • 六、部署探针


    • 前提： Agents 8.9.0 放入 项目工程
    • 方式一：IDEA 部署探针
    • 方式二：Java 下令行启动方式
    • 方式三：编写sh脚本启动（linux环境）

  • 七、Springboot 的启动


    • IDEA 部署探针方式启动
    • Skywalking 进行日志配置
    • 实现入参、返参都可检察


      • 方式一：通过 Agent 配置实现 （有缺点）
      • 方式二：通过 trace 和 Filter 实现
      • 方式三：通过 trace 和 Aop 去实现


一、Skywalking是什么？

SkyWalking是一个开源的、用于观测分布式系统（特别是微服务、云原生和容器化应用）的平台。
它提供了对分布式系统的追踪、监控和诊断能力。
二、Skywalking与JDK版本的对应关系

SkyWalking 8.x版本要求Java版本至少为8（即JDK 1.8），
SkyWalking 9.x版本则要求Java版本至少为11（即JDK 11）
以是选择的时间需要留意一下JDK版本。
三、Skywalking下载

Skywalking 官网下载地址 https://skywalking.apache.org/downloads/



  • 其他的版本的 APM 地址
    https://archive.apache.org/dist/skywalking/
  • 其他的java 版本的 Agents 地址
    https://archive.apache.org/dist/skywalking/java-agent/
   留意点：
7.x及以下版本 APM 包里面有包罗 Agents，但是8.x的就发现被分开了，以是8.x的及以上的 就需要 Agents 也得下载
  目前该文选择 下载 APM 8.9.1 和 Agents 8.9.0 后解压

四、Skywalking 数据存储

Skywalking 存在多种数据存储

  • h2（默认的存储方式，重启后数据会丢失）
  • Elasticsearch （最常用的数据存储方式）
  • MySQL
  • TiDB
  • …
相关文件OAP 配置文件（config/application.yml）
我只截取了关于设置存储方式的部分
  1. storage:
  2.   selector: ${SW_STORAGE:h2}
  3.   elasticsearch:
  4.     namespace: ${SW_NAMESPACE:""}
  5.     clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:localhost:9200}
  6.     protocol: ${SW_STORAGE_ES_HTTP_PROTOCOL:"http"}
  7.     connectTimeout: ${SW_STORAGE_ES_CONNECT_TIMEOUT:500}
  8.     socketTimeout: ${SW_STORAGE_ES_SOCKET_TIMEOUT:30000}
  9.     numHttpClientThread: ${SW_STORAGE_ES_NUM_HTTP_CLIENT_THREAD:0}
  10.     user: ${SW_ES_USER:""}
  11.     password: ${SW_ES_PASSWORD:""}
  12.     trustStorePath: ${SW_STORAGE_ES_SSL_JKS_PATH:""}
  13.     trustStorePass: ${SW_STORAGE_ES_SSL_JKS_PASS:""}
  14.     secretsManagementFile: ${SW_ES_SECRETS_MANAGEMENT_FILE:""} # Secrets management file in the properties format includes the username, password, which are managed by 3rd party tool.
  15.     dayStep: ${SW_STORAGE_DAY_STEP:1} # Represent the number of days in the one minute/hour/day index.
  16.     indexShardsNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER:1} # Shard number of new indexes
  17.     indexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER:1} # Replicas number of new indexes
  18.     # Super data set has been defined in the codes, such as trace segments.The following 3 config would be improve es performance when storage super size data in es.
  19.     superDatasetDayStep: ${SW_SUPERDATASET_STORAGE_DAY_STEP:-1} # Represent the number of days in the super size dataset record index, the default value is the same as dayStep when the value is less than 0
  20.     superDatasetIndexShardsFactor: ${SW_STORAGE_ES_SUPER_DATASET_INDEX_SHARDS_FACTOR:5} #  This factor provides more shards for the super data set, shards number = indexShardsNumber * superDatasetIndexShardsFactor. Also, this factor effects Zipkin and Jaeger traces.
  21.     superDatasetIndexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_SUPER_DATASET_INDEX_REPLICAS_NUMBER:0} # Represent the replicas number in the super size dataset record index, the default value is 0.
  22.     indexTemplateOrder: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_TEMPLATE_ORDER:0} # the order of index template
  23.     bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:5000} # Execute the async bulk record data every ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS} requests
  24.     # flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
  25.     # INT(flushInterval * 2/3) would be used for index refresh period.
  26.     flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:15}
  27.     concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2} # the number of concurrent requests
  28.     resultWindowMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_WINDOW_SIZE:10000}
  29.     metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:5000}
  30.     segmentQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_SEGMENT_SIZE:200}
  31.     profileTaskQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_PROFILE_TASK_SIZE:200}
  32.     oapAnalyzer: ${SW_STORAGE_ES_OAP_ANALYZER:"{"analyzer":{"oap_analyzer":{"type":"stop"}}}"} # the oap analyzer.
  33.     oapLogAnalyzer: ${SW_STORAGE_ES_OAP_LOG_ANALYZER:"{"analyzer":{"oap_log_analyzer":{"type":"standard"}}}"} # the oap log analyzer. It could be customized by the ES analyzer configuration to support more language log formats, such as Chinese log, Japanese log and etc.
  34.     advanced: ${SW_STORAGE_ES_ADVANCED:""}
  35.   h2:
  36.     driver: ${SW_STORAGE_H2_DRIVER:org.h2.jdbcx.JdbcDataSource}
  37.     url: ${SW_STORAGE_H2_URL:jdbc:h2:mem:skywalking-oap-db;DB_CLOSE_DELAY=-1}
  38.     user: ${SW_STORAGE_H2_USER:sa}
  39.     metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_H2_QUERY_MAX_SIZE:5000}
  40.     maxSizeOfArrayColumn: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_ARRAY_COLUMN:20}
  41.     numOfSearchableValuesPerTag: ${SW_STORAGE_NUM_OF_SEARCHABLE_VALUES_PER_TAG:2}
  42.     maxSizeOfBatchSql: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_BATCH_SQL:100}
  43.     asyncBatchPersistentPoolSize: ${SW_STORAGE_ASYNC_BATCH_PERSISTENT_POOL_SIZE:1}
  44.   mysql:
  45.     properties:
  46.       jdbcUrl: ${SW_JDBC_URL:"jdbc:mysql://localhost:3306/swtest?rewriteBatchedStatements=true"}
  47.       dataSource.user: ${SW_DATA_SOURCE_USER:root}
  48.       dataSource.password: ${SW_DATA_SOURCE_PASSWORD:root@1234}
  49.       dataSource.cachePrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_CACHE_PREP_STMTS:true}
  50.       dataSource.prepStmtCacheSize: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_SIZE:250}
  51.       dataSource.prepStmtCacheSqlLimit: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_LIMIT:2048}
  52.       dataSource.useServerPrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_USE_SERVER_PREP_STMTS:true}
  53.     metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_MYSQL_QUERY_MAX_SIZE:5000}
  54.     maxSizeOfArrayColumn: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_ARRAY_COLUMN:20}
  55.     numOfSearchableValuesPerTag: ${SW_STORAGE_NUM_OF_SEARCHABLE_VALUES_PER_TAG:2}
  56.     maxSizeOfBatchSql: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_BATCH_SQL:2000}
  57.     asyncBatchPersistentPoolSize: ${SW_STORAGE_ASYNC_BATCH_PERSISTENT_POOL_SIZE:4}
  58.   tidb:
  59.     properties:
  60.       jdbcUrl: ${SW_JDBC_URL:"jdbc:mysql://localhost:4000/tidbswtest?rewriteBatchedStatements=true"}
  61.       dataSource.user: ${SW_DATA_SOURCE_USER:root}
  62.       dataSource.password: ${SW_DATA_SOURCE_PASSWORD:""}
  63.       dataSource.cachePrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_CACHE_PREP_STMTS:true}
  64.       dataSource.prepStmtCacheSize: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_SIZE:250}
  65.       dataSource.prepStmtCacheSqlLimit: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_LIMIT:2048}
  66.       dataSource.useServerPrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_USE_SERVER_PREP_STMTS:true}
  67.       dataSource.useAffectedRows: ${SW_DATA_SOURCE_USE_AFFECTED_ROWS:true}
  68.     metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_MYSQL_QUERY_MAX_SIZE:5000}
  69.     maxSizeOfArrayColumn: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_ARRAY_COLUMN:20}
  70.     numOfSearchableValuesPerTag: ${SW_STORAGE_NUM_OF_SEARCHABLE_VALUES_PER_TAG:2}
  71.     maxSizeOfBatchSql: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_BATCH_SQL:2000}
  72.     asyncBatchPersistentPoolSize: ${SW_STORAGE_ASYNC_BATCH_PERSISTENT_POOL_SIZE:4}
  73.   influxdb:
  74.     # InfluxDB configuration
  75.     url: ${SW_STORAGE_INFLUXDB_URL:http://localhost:8086}
  76.     user: ${SW_STORAGE_INFLUXDB_USER:root}
  77.     password: ${SW_STORAGE_INFLUXDB_PASSWORD:}
  78.     database: ${SW_STORAGE_INFLUXDB_DATABASE:skywalking}
  79.     actions: ${SW_STORAGE_INFLUXDB_ACTIONS:1000} # the number of actions to collect
  80.     duration: ${SW_STORAGE_INFLUXDB_DURATION:1000} # the time to wait at most (milliseconds)
  81.     batchEnabled: ${SW_STORAGE_INFLUXDB_BATCH_ENABLED:true}
  82.     fetchTaskLogMaxSize: ${SW_STORAGE_INFLUXDB_FETCH_TASK_LOG_MAX_SIZE:5000} # the max number of fetch task log in a request
  83.     connectionResponseFormat: ${SW_STORAGE_INFLUXDB_CONNECTION_RESPONSE_FORMAT:MSGPACK} # the response format of connection to influxDB, cannot be anything but MSGPACK or JSON.
  84.   postgresql:
  85.     properties:
  86.       jdbcUrl: ${SW_JDBC_URL:"jdbc:postgresql://localhost:5432/skywalking"}
  87.       dataSource.user: ${SW_DATA_SOURCE_USER:postgres}
  88.       dataSource.password: ${SW_DATA_SOURCE_PASSWORD:123456}
  89.       dataSource.cachePrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_CACHE_PREP_STMTS:true}
  90.       dataSource.prepStmtCacheSize: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_SIZE:250}
  91.       dataSource.prepStmtCacheSqlLimit: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_LIMIT:2048}
  92.       dataSource.useServerPrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_USE_SERVER_PREP_STMTS:true}
  93.     metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_MYSQL_QUERY_MAX_SIZE:5000}
  94.     maxSizeOfArrayColumn: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_ARRAY_COLUMN:20}
  95.     numOfSearchableValuesPerTag: ${SW_STORAGE_NUM_OF_SEARCHABLE_VALUES_PER_TAG:2}
  96.     maxSizeOfBatchSql: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_BATCH_SQL:2000}
  97.     asyncBatchPersistentPoolSize: ${SW_STORAGE_ASYNC_BATCH_PERSISTENT_POOL_SIZE:4}
  98.   zipkin-elasticsearch:
  99.     namespace: ${SW_NAMESPACE:""}
  100.     clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:localhost:9200}
  101.     protocol: ${SW_STORAGE_ES_HTTP_PROTOCOL:"http"}
  102.     trustStorePath: ${SW_STORAGE_ES_SSL_JKS_PATH:""}
  103.     trustStorePass: ${SW_STORAGE_ES_SSL_JKS_PASS:""}
  104.     dayStep: ${SW_STORAGE_DAY_STEP:1} # Represent the number of days in the one minute/hour/day index.
  105.     indexShardsNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER:1} # Shard number of new indexes
  106.     indexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER:1} # Replicas number of new indexes
  107.     # Super data set has been defined in the codes, such as trace segments.The following 3 config would be improve es performance when storage super size data in es.
  108.     superDatasetDayStep: ${SW_SUPERDATASET_STORAGE_DAY_STEP:-1} # Represent the number of days in the super size dataset record index, the default value is the same as dayStep when the value is less than 0
  109.     superDatasetIndexShardsFactor: ${SW_STORAGE_ES_SUPER_DATASET_INDEX_SHARDS_FACTOR:5} #  This factor provides more shards for the super data set, shards number = indexShardsNumber * superDatasetIndexShardsFactor. Also, this factor effects Zipkin and Jaeger traces.
  110.     superDatasetIndexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_SUPER_DATASET_INDEX_REPLICAS_NUMBER:0} # Represent the replicas number in the super size dataset record index, the default value is 0.
  111.     user: ${SW_ES_USER:""}
  112.     password: ${SW_ES_PASSWORD:""}
  113.     secretsManagementFile: ${SW_ES_SECRETS_MANAGEMENT_FILE:""} # Secrets management file in the properties format includes the username, password, which are managed by 3rd party tool.
  114.     bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:5000} # Execute the async bulk record data every ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS} requests
  115.     # flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
  116.     # INT(flushInterval * 2/3) would be used for index refresh period.
  117.     flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:15}
  118.     concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2} # the number of concurrent requests
  119.     resultWindowMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_WINDOW_SIZE:10000}
  120.     metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:5000}
  121.     segmentQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_SEGMENT_SIZE:200}
  122.     profileTaskQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_PROFILE_TASK_SIZE:200}
  123.     oapAnalyzer: ${SW_STORAGE_ES_OAP_ANALYZER:"{"analyzer":{"oap_analyzer":{"type":"stop"}}}"} # the oap analyzer.
  124.     oapLogAnalyzer: ${SW_STORAGE_ES_OAP_LOG_ANALYZER:"{"analyzer":{"oap_log_analyzer":{"type":"standard"}}}"} # the oap log analyzer. It could be customized by the ES analyzer configuration to support more language log formats, such as Chinese log, Japanese log and etc.
  125.     advanced: ${SW_STORAGE_ES_ADVANCED:""}
  126.   iotdb:
  127.     host: ${SW_STORAGE_IOTDB_HOST:127.0.0.1}
  128.     rpcPort: ${SW_STORAGE_IOTDB_RPC_PORT:6667}
  129.     username: ${SW_STORAGE_IOTDB_USERNAME:root}
  130.     password: ${SW_STORAGE_IOTDB_PASSWORD:root}
  131.     storageGroup: ${SW_STORAGE_IOTDB_STORAGE_GROUP:root.skywalking}
  132.     sessionPoolSize: ${SW_STORAGE_IOTDB_SESSIONPOOL_SIZE:16}
  133.     fetchTaskLogMaxSize: ${SW_STORAGE_IOTDB_FETCH_TASK_LOG_MAX_SIZE:1000} # the max number of fetch task log in a request
复制代码
五、Skywalking 的启动

进入 D:apache-skywalking-apm-8.9.1apache-skywalking-apm-binin ，双击运行 startup.bat（用管理员方式启动），会开启两个下令行窗口。


  • （1）Skywalking-Collector：追踪信息收集器，通过 gRPC/Http 收集客户端的采集信息 。Http默认端口 12800，gRPC默认端口 11800。（如需要修改，可前往 apache-skywalking-apm-binconfigapplicaiton.yml 进行修改）
  • （2）Skywalking-Webapp：管理平台页面 默认端口 8080 （如需要修改，可前往 apache-skywalking-apm-binwebappwebapp.yml 进行修改）
启动图如下：

接着欣赏器Skywalking访问：http://localhost:8080/
这个右边有个自动刷新的按钮，肯定要启动起来
不然到时间，springboot工程启动以后，你以为没有连接乐成（F5刷新页面是没有效的）

六、部署探针

前提： Agents 8.9.0 放入 项目工程

   也不说放其他位置欠好，不过放到项目里面更好一点，后面你就能感受到便利了
  

方式一：IDEA 部署探针

修改启动类的 VM options（虚拟机选项）配置


配置的jvm参数如下：
  1. -javaagent:D:ideaObjectreactBootspringboot-fullsrcmainskywalking-agentskywalking-agent.jar
  2. -Dskywalking.agent.service_name=woqu-ndy
  3. -Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800
复制代码
  

  • javaagent: 表示 skywalking‐agent.jar的本地磁盘的路径
    （我这边是放到项目里面了）
    -Dskywalking.agent.service_name：表示在skywalking上表现的服务名
    -Dskywalking.collector.backend_service：表示skywalking的collector服务的IP及端口
  • 留意：-Dskywalking.collector.backend_service 可以指定远程地址， 但是 javaagent 必须绑定你本机物理路径的 skywalking-agent.jar
  方式二：Java 下令行启动方式

  1. java -javaagent:D:ideaObjectreactBootspringboot-fullsrcmainskywalking-agentskywalking-agent.jar=-Dskywalking.agent.service_name=service-myapp,-Dskywalking.collector.backend_service=localhost:11800 -jar service-myapp.jar
复制代码
方式三：编写sh脚本启动（linux环境）

  1. #!/bin/bash  
  3. # 设置 SkyWalking Agent 的路径  
  4. AGENT_PATH="/home/yourusername/Desktop/apache-skywalking-apm-6.6.0/apache-skywalking-apm-bin/agent"  
  6. # 设置 Java 应用的 JAR 文件路径  
  7. JAR_PATH="/path/to/your/service-myapp.jar"  
  9. # 设置 SkyWalking 服务名称和 Collector 后端服务地址  
  10. SERVICE_NAME="service-myapp"  
  11. COLLECTOR_BACKEND_SERVICE="localhost:11800"  
  13. # 构造 Java Agent 参数  
  14. JAVA_AGENT="-javaagent:$AGENT_PATH/skywalking-agent.jar   
  15.             -Dskywalking.agent.service_name=$SERVICE_NAME   
  16.             -Dskywalking.collector.backend_service=$COLLECTOR_BACKEND_SERVICE"  
  17.   
  18. # 启动 Java 应用  
  19. java $JAVA_AGENT -jar $JAR_PATH
复制代码
七、Springboot 的启动

IDEA 部署探针方式启动

启动后，控制台日志输出开头出现了以下的记录，就表示连接上Skywalking了

再看 Skywalking（http://localhost:8080/） 页面那里，你就会发现有个这个图（表示连接上了）

我们再请求一下 Controller 的接口，就会发现捕获了相关接口记录
（但是目前，还是没有接口具体详细的日志入参或者出参的）


Skywalking 进行日志配置

为log日志增加 skywalking的 traceId（追踪ID）。便于排查
起首引入maven依赖
  1. <!-- SkyWalking 的日志工具包 -->
  2. <dependency>
  3.    <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
  4.    <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
  5.    <version>9.0.0</version>
  6. </dependency>
复制代码
接着在 resources文件夹下创建 logback-spring.xml文件
  1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  2. <configuration debug="false">
  4.     <!--定义日志文件的存储地址 勿在 LogBack 的配置中使用相对路径-->
  5.     <property name="LOG_HOME" value="D:/logs/" ></property>
  7.     <!-- 彩色日志 -->
  8.     <conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter" />
  10.     <!--控制台日志， 控制台输出 -->
  11.     <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
  12.         <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
  13.             <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
  14.                 <!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%msg：日志消息，%n是换行符-->
  15.                 <pattern>%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} [%X{tid}] %clr([%-10.10thread]){faint} %clr(%-5level) %clr(%-50.50logger{50}:%-3L){cyan} %clr(-){faint} %msg%n</pattern>
  16.             </layout>
  17.         </encoder>
  18.     </appender>
  20.     <!--文件日志， 按照每天生成日志文件 （只能是 由 Logger 或者 LoggerFactory 记录的日志消息哦）-->
  21.     <!--以下关于 日志文件的pattern 需要去掉颜色，防止出现 ANSI转义序列-->
  22.     <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
  23.         <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
  24.             <!--日志文件输出的文件名-->
  25.             <FileNamePattern>${LOG_HOME}/%d{yyyy-MM-dd}/pro.log</FileNamePattern>
  26.             <!--日志文件保留天数-->
  27.             <MaxHistory>30</MaxHistory>
  28.         </rollingPolicy>
  29.         <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
  30.             <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
  31.                 <!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%msg：日志消息，%n是换行符-->
  32.                 <!--            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>-->
  33.                 <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{tid}] [%-10.10thread] %-5level %-50.50logger{50}:%-3L - %msg%n</pattern>
  34.             </layout>
  35.         </encoder>
  36.         <!--日志文件最大的大小-->
  37.         <triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
  38.             <MaxFileSize>10MB</MaxFileSize>
  39.         </triggeringPolicy>
  40.     </appender>
  42.     <!--skywalking grpc 日志收集-->
  43.     <appender name="grpc" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
  44.         <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
  45.             <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
  46.                 <Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{tid}] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n</Pattern>
  47.             </layout>
  48.         </encoder>
  49.     </appender>
  52.     <!-- 日志输出级别 -->
  53.     <root level="INFO">
  54.         <appender-ref ref="STDOUT" ></appender-ref>
  55.         <appender-ref ref="FILE" ></appender-ref>
  56.         <appender-ref ref="grpc"/>
  57.     </root>
  58. </configuration>
复制代码
请求接口就可以发现TID的输出
（在这里是882c67dc859046c398fbfc5725df9de0.109.17288962842340001）

然后把它放到 追踪 栏目标追踪id ，可以查到记录

然后把它放到 日志 栏目标追踪id ，可以查到记录

实现入参、返参都可检察

方式一：通过 Agent 配置实现 （有缺点）

起首，你需要确认SkyWalking的Agent配置。
SkyWalking的Agent在启动时会读取配置文件，通常是agent.config。
默认情况下，请求参数的采集是关闭的，你需要手动开启。
具体步调如下：
在你的SkyWalking Agent配置文件agent.config中，找到plugin部分，确保以下配置项设置为true：
  1. plugin.tomcat.collect_http_params=${SW_PLUGIN_TOMCAT_COLLECT_HTTP_PARAMS:true}
  2. plugin.springmvc.collect_http_params=${SW_PLUGIN_SPRINGMVC_COLLECT_HTTP_PARAMS:true}
  3. plugin.httpclient.collect_http_params=${SW_PLUGIN_HTTPCLIENT_COLLECT_HTTP_PARAMS:true}
复制代码
缺点：可是以上设置，只能开启get请求的入参采集，post无法获取到，这个方式不怎么好
方式二：通过 trace 和 Filter 实现

一、引入追踪工具包
  1. <!-- SkyWalking 追踪工具包 -->
  2. <dependency>
  3.    <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
  4.    <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
  5.    <version>9.0.0</version>
  6. </dependency>
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二、使用 HttpFilter 和 ContentCachingRequestWrapper
   知识小贴士：为什么不消HttpServletRequest？
如果直接把HttpServletRequest中的InputStream读取后输出日志，会导致后续业务逻辑读取不到InputStream中的内容，因为流只能读取一次。
  1. package com.example.springbootfull.quartztest.Filter;
  3. import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
  4. import org.apache.skywalking.apm.toolkit.trace.ActiveSpan;
  5. import org.springframework.stereotype.Component;
  6. import org.springframework.util.StringUtils;
  7. import org.springframework.web.util.ContentCachingRequestWrapper;
  8. import org.springframework.web.util.ContentCachingResponseWrapper;
  10. import javax.servlet.FilterChain;
  11. import javax.servlet.ServletException;
  12. import javax.servlet.http.HttpFilter;
  13. import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
  14. import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
  15. import java.io.IOException;
  16. import java.nio.charset.StandardCharsets;
  17. import java.util.Enumeration;
  18. import java.util.HashSet;
  19. import java.util.Set;
  20. import java.util.stream.Collectors;
  22. @Slf4j
  23. @Component
  24. public class ApmHttpInfo extends HttpFilter {
  25.     //被忽略的头部信息  
  26.     private static final Set<String> IGNORED_HEADERS;
  27.     static {
  28.         Set<String> ignoredHeaders = new HashSet<>();
  29.         ignoredHeaders.addAll(
  30.                 java.util.Arrays.asList(
  31.                         "Content-Type",
  32.                         "User-Agent",
  33.                         "Accept",
  34.                         "Cache-Control",
  35.                         "Postman-Token",
  36.                         "Host",
  37.                         "Accept-Encoding",
  38.                         "Connection",
  39.                         "Content-Length"
  40.                 ).stream()
  41.                         .map(String::toUpperCase)
  42.                         .collect(Collectors.toList())
  43.         );
  44.         IGNORED_HEADERS = ignoredHeaders;
  45.     }
  47.     @Override
  48.     public void doFilter(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
  49.         ContentCachingRequestWrapper requestWrapper = new ContentCachingRequestWrapper(request);
  50.         ContentCachingResponseWrapper responseWrapper = new ContentCachingResponseWrapper(response);
  52.         try {
  53.             filterChain.doFilter(requestWrapper, responseWrapper);
  54.         } finally {
  55.             try {
  56.                 //构造请求信息: 比如 curl -X GET http://localhost:18080/getPerson?id=1 -H 'token: me-token' -d '{ "name": "hello" }'
  57.                 //构造请求的方法&URL&参数
  58.                 StringBuilder sb = new StringBuilder("curl")
  59.                         .append(" -X ").append(request.getMethod())
  60.                         .append(" ").append(request.getRequestURL().toString());
  61.                 if (StringUtils.hasLength(request.getQueryString())) {
  62.                     sb.append("?").append(request.getQueryString());
  63.                 }
  65.                 //构造header
  66.                 Enumeration<String> headerNames = request.getHeaderNames();
  67.                 while (headerNames.hasMoreElements()) {
  68.                     String headerName = headerNames.nextElement();
  69.                     if (!IGNORED_HEADERS.contains(headerName.toUpperCase())) {
  70.                         sb.append(" -H '").append(headerName).append(": ").append(request.getHeader(headerName)).append("'");
  71.                     }
  72.                 }
  74.                 //获取body
  75.                 String body = new String(requestWrapper.getContentAsByteArray(), StandardCharsets.UTF_8);
  76.                 if (StringUtils.hasLength(body)) {
  77.                     sb.append(" -d '").append(body).append("'");
  78.                 }
  79.                 //输出到input
  80.                 ActiveSpan.tag("input", sb.toString());
  82.                 //获取返回值body
  83.                 String responseBody = new String(responseWrapper.getContentAsByteArray(), StandardCharsets.UTF_8);
  84.                 //输出到output
  85.                 ActiveSpan.tag("output", responseBody);
  86.             } catch (Exception e) {
  87.                 log.warn("fail to build http log", e);
  88.             } finally {
  89.                 //这一行必须添加，否则就一直不返回
  90.                 responseWrapper.copyBodyToResponse();
  91.             }
  92.         }
  93.     }
  94. }
复制代码
效果如下（get请求）：

效果如下（post请求）：

方式三：通过 trace 和 Aop 去实现

在此就不细说了，这个也是一种方案
参考文章
【1】skywalking环境搭建（windows）
【2】windows下安装skywalking 9.2
【3】skywalking9.1联合logback配置日志收集
【4】SpringBoot集成Skywalking日志收集
【5】skywalking展示http请求和响应

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