java多線程使用mdc追蹤日志方式
多線程使用mdc追蹤日志
背景
多線程情況下,子線程的sl4j打印日志缺少traceId等信息,導(dǎo)致定位問題不方便
解決方案
- 打印日志時(shí)添加用戶ID、trackId等信息,缺點(diǎn)是每個(gè)日志都要手動(dòng)添加
- 使用mdc直接拷貝父線程值
實(shí)現(xiàn)
// 新建線程時(shí): Map<String, String> mdcContextMap = MDC.getCopyOfContextMap() // 子線程運(yùn)行時(shí): if(null != mdcContextMap){ MDC.setContextMap(mdcContextMap); } // 銷毀線程時(shí) MDC.clear();
參考
import org.slf4j.MDC; import java.util.Map; import java.util.concurrent.*; /** * A SLF4J MDC-compatible {@link ThreadPoolExecutor}. * <p/> * In general, MDC is used to store diagnostic information (e.g. a user's session id) in per-thread variables, to facilitate * logging. However, although MDC data is passed to thread children, this doesn't work when threads are reused in a * thread pool. This is a drop-in replacement for {@link ThreadPoolExecutor} sets MDC data before each task appropriately. * <p/> * Created by jlevy. * Date: 6/14/13 */ public class MdcThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor { final private boolean useFixedContext; final private Map<String, Object> fixedContext; /** * Pool where task threads take MDC from the submitting thread. */ public static MdcThreadPoolExecutor newWithInheritedMdc(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { return new MdcThreadPoolExecutor(null, corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue); } /** * Pool where task threads take fixed MDC from the thread that creates the pool. */ @SuppressWarnings("unchecked") public static MdcThreadPoolExecutor newWithCurrentMdc(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { return new MdcThreadPoolExecutor(MDC.getCopyOfContextMap(), corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue); } /** * Pool where task threads always have a specified, fixed MDC. */ public static MdcThreadPoolExecutor newWithFixedMdc(Map<String, Object> fixedContext, int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { return new MdcThreadPoolExecutor(fixedContext, corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue); } private MdcThreadPoolExecutor(Map<String, Object> fixedContext, int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue); this.fixedContext = fixedContext; useFixedContext = (fixedContext != null); } @SuppressWarnings("unchecked") private Map<String, Object> getContextForTask() { return useFixedContext ? fixedContext : MDC.getCopyOfContextMap(); } /** * All executions will have MDC injected. {@code ThreadPoolExecutor}'s submission methods ({@code submit()} etc.) * all delegate to this. */ @Override public void execute(Runnable command) { super.execute(wrap(command, getContextForTask())); } public static Runnable wrap(final Runnable runnable, final Map<String, Object> context) { return new Runnable() { @Override public void run() { Map previous = MDC.getCopyOfContextMap(); if (context == null) { MDC.clear(); } else { MDC.setContextMap(context); } try { runnable.run(); } finally { if (previous == null) { MDC.clear(); } else { MDC.setContextMap(previous); } } } }; } }
多線程日志追蹤
主要目的是記錄工作中的一些編程思想和細(xì)節(jié),以便后來查閱。
1.問題描述
由于項(xiàng)目中設(shè)計(jì)高并發(fā)內(nèi)容,涉及到一個(gè)線程創(chuàng)建多個(gè)子線程的情況。 那么,如何跟蹤日志,識(shí)別子線程是由哪個(gè)主線程創(chuàng)建的,屬于哪個(gè)request請(qǐng)求。
例如, 在現(xiàn)有項(xiàng)目中,一個(gè)設(shè)備信息上傳的請(qǐng)求(包括基本數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)兩種數(shù)據(jù)),然后主線程創(chuàng)建兩個(gè)子線程,來處理基本數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)。
簡(jiǎn)化代碼如下:
public class mainApp { public static void main(String[] args) { Thread t = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { //接收到一個(gè)request System.out.println("[Thread-"+ Thread.currentThread().getId() +"]開始發(fā)起請(qǐng)求"); String[] data = {"異常數(shù)據(jù)","基本數(shù)據(jù)"}; //創(chuàng)建子線程1,處理異常數(shù)據(jù) MThread mThread1 = new MThread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("[Thread-"+ Thread.currentThread().getId() +"]處理了" + data[0]); } }); 創(chuàng)建子線程2,處理普通數(shù)據(jù) MThread mThread2 = new MThread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("[Thread-"+ Thread.currentThread().getId() +"]處理了" + data[1]); } }); new Thread(mThread1).start(); new Thread(mThread2).start(); } }); t.start(); } } class MThread implements Runnable { private Runnable r; public MThread(Runnable r) { this.r = r; } @Override public void run() { r.run(); } }
運(yùn)行結(jié)果如下:
一個(gè)請(qǐng)求有三個(gè)線程,如果有多個(gè)請(qǐng)求,運(yùn)行結(jié)果如下:
從日志中無法看出他們之間的所屬關(guān)系(判斷不出來他們是否是處理同一個(gè)request請(qǐng)求的)。如果某一個(gè)線程出現(xiàn)問題,我們也很難快速定位是哪個(gè)請(qǐng)求的處理結(jié)果。
2. 代理實(shí)現(xiàn)日志追蹤
因此,我們使用MDC來在日志中增加traceId(同一個(gè)請(qǐng)求的多個(gè)線程擁有同一個(gè)traceId)。
思路如下:
1. 在request進(jìn)來的時(shí)候, 利用AOP為每個(gè)request創(chuàng)建一個(gè)traceId(保證每個(gè)request的traceId不同, 同一個(gè)request的traceId相同)
2. 創(chuàng)建子線程的時(shí)候, 將traceId通過動(dòng)態(tài)代理的方式,傳遞到子線程中
public class mainApp { public static void main(String[] args) { Runnable runnable = new Runnable() { @Override public void run() { //AOP 生成一個(gè)traceId MDC.put("traceId", UUID.randomUUID().toString().replace("-", "")); //接收到一個(gè)request System.out.println("[Thread-"+ Thread.currentThread().getId() +"]traceId["+ MDC.get("traceId") +"]開始發(fā)起請(qǐng)求"); String[] data = {"異常數(shù)據(jù)","基本數(shù)據(jù)"}; MThread mThread1 = new MThread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("[Thread-"+ Thread.currentThread().getId() +"]traceId["+ MDC.get("traceId") +"]處理了" + data[0]); } }, MDC.getCopyOfContextMap()); MThread mThread2 = new MThread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("[Thread-"+ Thread.currentThread().getId() +"]traceId["+ MDC.get("traceId") +"]處理了" + data[1]); } }, MDC.getCopyOfContextMap()); new Thread(mThread1).start(); new Thread(mThread2).start(); } }; new Thread(runnable).start(); new Thread(runnable).start(); } } class MThread implements Runnable { private Runnable r; public MThread(Runnable r, Map<String, String> parentThreadMap) { LogProxy logProxy = new LogProxy(r, parentThreadMap); Runnable rProxy = (Runnable) Proxy.newProxyInstance(r.getClass().getClassLoader(), r.getClass().getInterfaces(), logProxy); this.r = rProxy; } @Override public void run() { r.run(); } } //日志代理 class LogProxy implements InvocationHandler { private Runnable r; private Map<String, String> parentThreadMap; public LogProxy(Runnable r, Map<String, String> parentThreadMap) { this.r = r; this.parentThreadMap = parentThreadMap; } @Override public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { if (method.getName().equals("run")) { MDC.setContextMap(parentThreadMap); } return method.invoke(r, args); } }
運(yùn)行結(jié)果如下:
兩個(gè)請(qǐng)求, 同一個(gè)請(qǐng)求的traceId相同,不同請(qǐng)求的traceId不同。 完美實(shí)現(xiàn)多線程的日志追蹤。
實(shí)際WEB項(xiàng)目中,只需要在logback日志配置文件中,
logging.pattern.console參數(shù)增[%X{traceId}]即可在LOGGER日志中打印traceId的信息。
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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